在处理需要深度搜索、多方对比与交叉验证才能得出体系化结论的复杂任务时，我会使用 MiroThinker。
这是一个开源的重型研究型 AI Agent。与常规的问答式聊天机器人不同，MiroThinker 能够进行持续的长链推理、主动浏览网页、在不确定环境中进行探索，最终生成一份扎实的研究报告。
它已成为我高频使用的 AI 工具之一。此前，我已在飞书中配置了名为“小龙虾”的智能体，使其学会调用 MiroThinker 进行深度研究。
我的使用场景主要分为两类：
* 轻量信息获取：直接让“小龙虾”联网搜索并总结，快速获得答案。
* 深度研究调研：“小龙虾”会自主启动 MiroThinker，执行完整的研究流程，并将最终报告以文件形式通过飞书发送给我。
两种场景可无缝切换。
01 MiroThinker 新模型发布
近期，MiroThinker 发布了 1.7 版本及旗舰模型 MiroThinker‑H1。
H1 模型强化了重型推理能力，其目标并非成为更善聊的模型，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、进行系统性研究这类典型的智能体工作流上，MiroThinker‑H1 已处于行业第一梯队。
该模型在科学与高数、金融分析等专业场景中也表现突出。
新版模型致力于实现可持续的长链推理，以及在不确定环境中的探索与决策。它强调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至更优、更可验证的答案，力求在最多 300 步交互内，将答案的累积可靠度提升至接近 99%。
- 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.ai
02 配置“小龙虾”使用 MiroThinker
MiroThinker 作为 GitHub 开源项目，也提供了可直接使用的 Web 端。
在其移动应用推出前，为方便在手机端使用，我配置了“小龙虾”智能体，使其能自动操作浏览器、访问 MiroThinker 网页并获取结果。
① 安装 PlayWright 能力
此能力使智能体能够操作浏览器完成任务。安装时，可直接向智能体发出指令：“请你安装 PlayWright MCP，并测试一下有没有安装成功。”
② 配置自动注册与使用
我首先尝试让“小龙虾”直接打开 dr.miromind.ai 网页，输入调研主题“OpenClaw”并生成报告，但发现需要先注册。
随后，我将邮箱账号和密码提供给“小龙虾”，指示其自行打开 MiroThinker 主页完成注册。过程中若遇到问题，则通过飞书截屏反馈，由我进行指导。
整个过程类似于远程指导一位实习生，实用且高效。
最后，可将此流程沉淀为一个固定技能（Skill）。当识别到“深度调研”、“深度研究”等关键词时，“小龙虾”便会自动调用 MiroThinker。
这避免了每次重复配置，实现了开箱即用，真正做到了轻量信息获取与深度研究调研的无缝衔接。
03 MiroThinker 的核心理念
MiroThinker 在训练中特别强调：主动寻找证据、检验假设、在持续修正中逐步收敛。其目标是让外部现实依据内化为推理链条的组成部分，而非事后补充，从而将答案的累积可靠度推至接近 99%。
团队认为，不能一味增加交互轮次，而应系统性地提升单步质量与全局决策质量。一方面增强智能体在多场景下的推理深度与精度，另一方面提高每一个原子步骤的准确性与可靠性。
关于最新模型的技术路线与亮点，可参考 MiroThinker 自身的调研结果：
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