最近的KM简直被Clawdbot霸榜了，但是对于程序员之外的人而言，这个东西虽然很有趣，但实在是入门门槛太高了。反而是最近霸榜推特的Kimi K2.5大模型开源的消息在国内没什么水花。
看了一下它们的技术博客，试用了一天，我感觉这个大模型开源的意义不亚于去年的deepseek R1。它让很多AI 任务的能力，例如前端生成、PPT制作从勉强能用变成能用，使用门槛大大下降。最关键的是这么好用的模型还是开源的！这就意味着腾讯会部署了给我们白嫖（就相当于用腾讯元宝里的deepseek），是的，codebuddy已经部署了KIMI K2.5！非常迅速（codebuddy也超级好用我逢人就推荐！上手特别快，给没什么编程经验的朋友安利了codebuddy+kimi k2.5组合以后她直接沉迷到用光限额）
不过我亲测对于office相关的操作例如生成PPT等，还是Kimi官网的支持最丝滑，就是时不时提示服务器太忙了不给我生成。所以我还是推荐大部分任务用codebuddy里的Kimi K2.5，或者等Kimi的小土豆服务器扩容！
给你们看我一句话让Kimi生成的ppt，输入prompt：
用最浅显易懂的方式给我解释一下，大模型是如何理解图片的？ 在图像理解任务上，又是如何训练的？
（节选）
生成的初版就直接可用，有逻辑，所有元素可编辑！和之前的相比真的好用太多了！
然后是一句话帮我生成的前端网页（使用codebuddy+Kimi K2.5），输入prompt：
生成一个前端网页html，展示Kimi k2.5的技术更新，内容来源参考这个博客：https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html它给我生成了一个很完整的网页，有渲染动画，最后还可以跳转Kimi主页，但我不会贴视频，回头放网页上给你们看下如果我还记得这件事。
之前有尝试过类似manus的产品做网页（sorry用不上正版manus），生成的效果只能说是玩具级别，现在就感觉已经非常接近能用了，而且不需要任何前端知识。
其实前端是设计交互+coding的两个元素叠加，是很适合的应用AI的一个场景，Kimi k2.5在这个方面达到了目前开源中的最佳。在它们的技术博客里展示了更多的例子：
除此之外还支持视频生成网页（复制一个网站的门槛极大降低）：
这个video2code的能力真的非常惊艳！以后要复刻一个网站只需要录屏就行了，不需要再截图，语言描述想要的动态效果。
总而言之就我个人而言这是一个非常激动人心的更新，把好多AI功能的使用门槛降低了不少，给周围的朋友推荐后试过的基本上都觉得上手很容易，效果也很惊艳！Kimi是真的不会宣传，去年的发表就被Deepseek盖了一头，今年怎么还要我来当自来水写水军文啊！（快点给我打钱！）
说完了激动人心的效果更新，再提提技术报告里提到的一个非常有趣且重要的概念——Agent Swarm，也就是所谓的智能体蜂群。
传统的Agent是串行执行命令的：
主 Agent（LLM）
↓
生成 Plan
↓
Step 1 → Tool Call
↓
Step 2 → Tool Call
↓
Step 3 → Tool CallK2.5 提出了一个Agent Swarm的概念和PARL（Parallel-Agent Reinforcement Learning） 训练框架，把调用工具变成并行的，例如：
【用户指令：开发深海生物语言】
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[ K2.5 主协调代理 (Manager) ]
（利用 PARL 技术进行任务拆解)
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+----------+----------+---------+
| | | |
[子代理 A] [子代理 B] [子代理 C] [子代理 D]
(语音设计师) (语法结构师) (词汇设计师) (神话创作者)
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+----------+----------+---------+
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(并行执行：38 分钟内完成)
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[ 主代理汇总与验收 ]
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【输出：完整的语言系统 PDF】框架主要含有两个角色：
| 组件 | 角色 | 特点 |
|---|---|---|
| Orchestrator（协调器） | 可训练的"指挥官" | 动态分解任务为可并行化的子任务 |
| Subagents（子智能体） | 冻结的执行单元 | 被动态实例化，并行执行具体任务 |
协调器将复杂任务分解为可并行化的子任务,每个子任务由动态实例化的子智能体执行。不需要人工编写子智能体（如"你是程序员"、"你是测试员"）或预设工作流，K2.5 可以自动创建并协调最多 100 个子智能体，执行 1,500 个并行工具调用。
Agent Swarm 有点像Docker Swarm的概念，有一个Orchestrator Agent作为任务分发的管理者去做任务分发
claude给我画的图，画错了打它
关于这样复杂的一个结构是否会影响到模型上下文长度，Kimi的人如此回答：
吴育昕：“智能体蜂群”的一个很酷的点在于，各个子智囊团可以在不“腐蚀”或污染主调度器上下文的情况下独立执行子任务。它们本质上拥有各自的工作记忆，只在必要时将结果返回给调度器。这使我们能够在一个全新的维度上扩展整体的上下文长度。
（出处是《月之暗面三位联创深夜回应一切》第14问）
去年年底的DeepSeek R1通过思维链延长了LLM的深度，通过增加inference耗时巧妙化解了堆砌大模型参数量的做法，而Kimi K2.5的Agent Swarm则又进一步扩展了LLM的深度，更进一步扩展了LLM的能力范围。这也是我认为本次的技术更新不亚于去年Deepseek的原因之一。这个模式给接下来一年的技术发展指明了一个很棒的方向，2026应该会是一个AI Agent大爆发的年份。
另外，在训练这个模式的时候可能会遇到"串行崩溃"的问题——协调器虽然有并行能力,却退化为单智能体执行。
为此，PARL 采用了分阶段的奖励塑形（staged reward shaping）：在训练早期鼓励并行行为，随后逐步将优化重点转向任务成功本身。
奖励函数设计:
λaux(e)从0.1→0.0逐渐退火，意味着早期重视并行行为，而后期更重视任务是否成功。
为了衡量模型的分工规划能力，相比于直接统计总步数，Kimi提出了一个以时延为导向的评估指标：关键步骤（Critical Steps），其灵感来源于并行计算中的关键路径概念：
说白话就是并行时按照耗时最长的那个任务计算步数。
Critical Steps 在这里就起到了一个隐式的惩罚作用：
● 如果你简单地增加子智能体数量，但不改善最慢的那个的耗时，指标不会改善
● 只有缩短关键路径时,生成更多子任务才有意义
● 强迫模型学习有效的任务分解：子任务粒度要均匀，依赖关系要最小化，确保所有子智能体几乎同时完成。
这个技术就像一个大脑指挥n个人同时给你干活，一起完成任务。比如让它看100本书，可以分配100个agent各看一本，原本需要100小时的工作1小时就能完成——这只是最简单的例子。更复杂的任务也能被模型自动分解处理。但因为这个功能要花钱，我也是听别人聊的说很好用，实际效果如何待考察，Kimi v我50看看实力？