Kimi批量搜索需用目标导向语言明确可分解动作、交付物和约束条件，配合来源限定、结构化字段模板、实时监控中断及结构化导出，才能实现高效并行执行。
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你需要让Kimi一次性跑通几十个搜索任务，比如同时查100家公司的融资动态、50个竞品的官网更新、30个关键词的百度指数趋势——不是挨个提问，而是把目标扔给系统让它自动分发、并行执行、汇总结果。
明确告诉Kimi你要“批量搜索”的真实意图
别写“请帮我搜索A、B、C三个词”，这会让Agent Swarm误判为单次多关键词查询，触发的是单Agent串行解析，根本不会启动并行调度。
必须用目标导向语言，例如：“找出近三个月内发布AI Agent相关招聘信息的Top 50科技公司，并提取每家公司招聘页面中的岗位数、JD关键词、工作地点”——这句话里含可分解动作（找公司→访页面→提字段）、有明确交付物（表格+关键词云）、带约束条件（近三个月），协调器才能识别出需拆解为50个子Agent并发抓取。
如果只说“搜一下AI Agent招聘”，Kimi会调用1个Agent走完全部流程，哪怕你后台开着300个子Agent也闲置不动。
设置任务边界：限定来源、格式与容错规则
方法一：用自然语言硬约束
在提示词末尾加一句：“仅限拉勾网、BOSS直聘、猎聘三家平台；若页面返回404或反爬拦截，跳过该URL，不重试；所有提取字段必须为中文，英文缩写需括号标注原词，如‘NLP（Natural Language Processing）’。”
【不加此约束会导致部分子Agent卡死在重试循环中，拖慢整体进度】
方法二：结构化指令嵌套
直接给出字段模板：“输出必须为JSON数组，每个元素含company_name、job_count、location、key_skills[]四个字段；key_skills字段值必须来自预设词典：[‘RAG’、‘LangChain’、‘AgentSwarm’、‘Function Calling’、‘Orchestrator’]，不在词典中的词过滤掉。”
使用 Moonshot Kimi API 的 $web_search 内置工具进行联网搜索。当需要进行网络搜索获取实时信息时使用，支持中文和英文搜索查询。需要配置 MOONSHOT_API_KEY。
这一步能砍掉70%的后处理清洗工作——因为子Agent提取时就已按字典校验，不是等全部跑完再人工筛。
监控与中断：实时掌握哪几个子Agent卡住了
第一步：在Kimi Work界面右上角点击「Agent状态」面板，展开后能看到所有活跃子Agent的实时ID、当前步骤、耗时、错误码。
第二步：发现某Agent状态停在“正在解析HTML”超过90秒，直接点击其ID旁的「终止」按钮——它不会影响其他正在运行的Agent，也不会清空已产出数据。
第三步：复制该Agent的错误码（如ERR_HTML_PARSE_403），粘贴进新对话框问：“ERR_HTML_PARSE_403对应什么场景？怎么绕过？”Kimi会立刻返回具体反爬机制和替换方案，比如“该站点校验User-Agent，请改用curl -H 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'”。
这比等全部任务失败后再排查快得多——你可以在第3个Agent卡住时就修正策略，而不是等第50个也崩了才回头重跑。
导出结果：跳过手动整理，直出可用交付物
当状态面板显示“全部完成”后，不要点「复制全部文本」——那是一堆混着日志、报错、中间变量的原始输出。
点击右上角「导出」→选择「结构化数据」→格式选Excel →字段勾选“仅导出成功项”→确认。
Kimi会自动生成一个.xlsx文件，里面只有clean过的company_name、job_count等四列，空行、重复项、乱码字段全被剔除，打开就能发给老板或导入BI工具。
