现在，如果我遇到比较复杂的搜索场景：需要深度搜索、多方对比、交叉验证才能得出体系化结论的任务。
我直接扔给 MiroThinker。
它是一个开源的重型研究型 AI Agent。
不同于豆包这种 AI 聊天机器人的你问我答，MiroThinker 能持续进行长链推理、主动浏览网页、在不确定环境中探索，最终给你一份扎实的研究报告。
这个小众的 DeepResearch 产品绝对能排上我高频使用 AI 工具的 Top3。
前段时间，我在飞书里调教我的小龙虾，让他学会了深度研究用 MiroThinker 。
在用小龙虾的过程中，我的使用场景是这样分的：
- 轻量获取信息：直接让小龙虾联网搜索总结，秒回
- 深度研究调研：小龙虾会自己打开 MiroThinker，让它跑完研究流程，然后把报告转成文件通过飞书发给我
两种场景，无缝切换。
01、MiroThinker 新模型发布了
而且，最近发了 MiroThinker‑1.7 与旗舰模型 MiroThinker‑H1 。
H1 加入了重型推理能力，目标不是做更会聊天 的大模型，而是打造能够承担真实智力工作的重型智能体。
在上网查资料、做系统性研究这一典型 agentic 工作流上，MiroThinker‑H1 已经站在行业第一梯队甚至顶端。
而且在科学与高数、金融分析的专业场景上表现也很顶。
这是因为最新的模型追求可持续的长链推理 ，在不确定环境中的探索与决策。
与真实世界信息源和工具的深度交互，在关键任务上逐步收敛到更优、更可验证的答案。
力求用最多 300 步交互，把答案的累积可靠度推到接近 99%。
arduino
开源地址：https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
HuggingFace：https://huggingface.co/collections/miromind-ai/mirothinker-17
使用地址：https://dr.miromind.ai02、让小龙虾会用 MiroThinker
MiroThinker 虽然是一个 GitHub 开源项目，它有一个直接可用的 Web 端。
之前它还没推出 APP 的时候，我电脑不在身边就用不了就很难受。
于是我就在手机上让我的小龙虾自己去打开浏览器、注册账号、使用 MiroThinker，获得结果后直接飞书发给我。
① 安装 PlayWright 能力
这个能力是能让你的小龙虾自己操作浏览器，访问网页完成任务的工具。之前介绍过，感兴趣看这个文章。
直接说：请你安装 PlayWright MCP，并测试一下有没有安装成功。
② 小龙虾自己注册使用 MiroThinker
我先是让小龙虾直接打开 dr.miromind.ai 网页，输入主题 OpenClaw 调研，让它发报告给我。
但是发现得先注册才能用。
然后直接把我的邮箱账号和密码给小龙虾，让它自己打开 MiroThinker 的主页，自己注册这个网站。
如果注册过程中遇到卡点 ，直接截屏通过飞书发给我，我来指导。
这感觉就像远程带了个实习生，你在飞书给它指导，他实在不知道怎么解决就截屏发给你，请求你的帮助。
又好笑又实用。
最后你让它沉淀成一个 SKill，只要识别到深度调研 、深度研究这类需求，小龙虾就会自动调用 MiroThinker。
这样就不用每次重复配置，拿来就用。
真正实现了轻量获取信息 -> 小龙虾联网搜索总结，深度研究 -> MiroThinker。
03、Mirothinker 核心理念
研究了一下，MiroThinker 训练时特别强调：主动寻找证据、检验假设、在持续修正中逐步收敛
让外部现实依据成为推理链条的内在组成部分，而不是事后装点，把答案的累积可靠度推到接近 99%
而且他们认为不能一味的提升交互轮次，而是系统性提升单步质量 + 全局决策质量。一方面是增强智能体在多场景中的推理深度与精度。
另一方面就要提高每一个原子步骤的准确性与可靠性了。
关于最新模型的技术路线和亮点，我真的没有 MiroThinker 总结的好。
感兴趣直接看 MiroThinker 的调研结果吧：
