一、写在前面
某天打开Kimi时，弹出了一个对话框，邀请我体验全新功能"OK Computer"。
一开始让我有些疑惑，于是便查阅了相关信息：
2025 年 9 月，Kimi 发布基于 Kimi K2 大模型的多智能体（Multi-Agent）系统 OK Computer，标志其技术方向从通用对话交互向复杂任务端到端自主执行的关键跨越。该产品依托端到端强化学习（End-to-End RL）与动态工具调度协同机制，在任务执行能力与技术架构层面实现突破性进展。
噢！原来是一个多智能体系统，并采用了端到端的训练方法。让我不禁联想到此前用过的Deep Research等智能体产品。
只需点亮"OK Computer"按钮，即可激活相关功能。官方提供的应用场景包括"网页应用""移动应用""数据分析"以及"灵感激发"等。此前我已测试过Claude 3.7 Sonnet进行数据分析（ARIMA建模），整体表现只能说勉强及格。
这次也忍不住想试试，Kimi在数据分析等方面的实际效果究竟如何。
二、 开测
（1）具体问题
跟《玩转ChatGPT：Claude 3.7 Sonnet 数据分析（ARIMA）》中的一致，基于时间序列数据进行ARIMA建模。
（2）输入提示词
提示词：附件"data"是某省份2004年至2012年出血热的月发病率数据，请进行如下数据分析：（1）常规的数据描述性分析，但是要结合专业背景；（2）构建ARIMA模型进行拟合和预测，其中2004-2011年作为训练集，2012年作为验证集。输出报告可交互的最终报告，界面风格要美观。
把原始数据上传附件，点击开始运行。
（3）运行过程
跟其他智能体一样，Kimi先会生成一个"to do list"，也就是整个项目的计划：
接着就是按照这个计划一步一步执行。
每执行完一步，就会做好标记，即"x"，正在执行的步骤，显示的是"-"标志。
数据分析计划制定好了以后，就要开始写代码和运行代码了。
这里用的是Python语言，先写好代码，然后在虚拟环境运行代码。
到建模阶段，代码运行偶然会报错，Kimi会自我修正代码，并重新运行。
经过一段时间的运行，最终输出结果：季节性分析、趋势性分析以及ARIMA建模的结果。
当然，还做了一个"交互式分析报告"，包括执行摘要、数据描述、时间序列分析、ARIMA建模、结论建议以及数据下载，一共六个模块。整体感官还是有模有样的，报告地址为：https://pxewqhau452hu.ok.kimi.link/
项目过程中设计的代码和生成的数据，也可以一并下载，方便人工核对检查和复现。
三、个人感受
（1）国产智能体的进步非常明显，Kimi的执行过程也颇具趣味性。就像之前测试Kimi的深度研究一样，国产AI在这一领域表现突出。
（2）但在专业数据分析方面，短板仍较为明显。对于一般的描述性分析，如季节性分析、趋势分析等，表现基本良好，但在更为专业的ARIMA建模中则稍显不足。例如，面对存在季节性的数据时，未能自动考虑SARIMA模型（当然这也可能与提示词设置有关）；参数设置和选择相对简单；最终结果输出也未展示训练集和验证集的性能参数等。
（3）总体来看，目前智能体在专业领域的应用还处于"仅供参考"的阶段，尚不能完全替代人工。不过，2025年仅仅作为智能体元年，未来还是非常值得期待的。
（4）Kimi也已开始实行收费模式，若需使用更多"深度研究"和"OK Computer"等功能，则需要额外付费。