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第三门课程

Kimi Agent 工作流与官方工具使用

围绕 Moonshot AI 的 Kimi Open Platform，讲清楚 Kimi K2.5、官方 tools、CLI、OpenClaw 接入与 agent 场景化用法。重点不是介绍模型参数，而是让你知道 Kimi 在中文资料处理、工具调用和编程辅助里怎么用更顺手。

适合你，如果你想

已经在使用 Kimi，希望进一步理解官方工具与 API 的用户
希望把 Kimi 接进编程、研究、文档生产流程的开发者和知识工作者

这门课会带你做到

理解 Kimi K2.5 在 agent、编码、工具调用任务里的基本定位
会使用 Kimi 官方 tools、Kimi CLI 和基础环境变量配置

你会把它用在

应用 1：中文资料研究与汇总
应用 2：写作、PPT 与文档生产

适合作为中文高频工作流课

适合谁

已经在使用 Kimi，希望进一步理解官方工具与 API 的用户
希望把 Kimi 接进编程、研究、文档生产流程的开发者和知识工作者
想把 Kimi 与 OpenClaw 或其他 agent 体系打通的人

学习收获

理解 Kimi K2.5 在 agent、编码、工具调用任务里的基本定位
会使用 Kimi 官方 tools、Kimi CLI 和基础环境变量配置
知道如何从普通聊天式使用，切换到更稳定的工作流式使用
能把 Kimi 接入中文办公、资料研究、文档编写和代码辅助场景

课程模块

模块 1：Kimi Agent 能力边界

先讲清 Kimi 并不是只能聊天，它已经把 thinking、agent tasks、tool calling、coding 等能力组合到了同一个平台里。

Kimi K2.5 的定位与适合的任务类型
为什么 Kimi 的工作流价值不只在“回答问题”
如何区分普通聊天、Workbench、CLI 与 API 接入

模块 2：官方工具与 Formula 能力

把 Moonshot 平台的官方 tools 讲清楚，重点是怎么把它们用成稳定能力，而不是简单试一遍 demo。

web-search、memory、fetch、excel、code_runner 等工具的定位
Formula URI 的基本调用方式
什么时候直接走工具，什么时候先做任务拆分

模块 3：Kimi CLI 与开发工作流

Kimi CLI 不只是一个命令入口，更适合做开发与终端协作场景，这部分会讲清楚如何真正用起来。

安装、升级、/setup 与基础命令
shell mode、ACP 与 MCP 的作用
如何把 CLI 变成日常开发助手

模块 4：Kimi 与 OpenClaw / 业务任务结合

如果你已经有 OpenClaw 或其他工作流底座，Kimi 可以是其中一个非常强的模型与工具层。

Kimi in OpenClaw 的接入路径
围绕中文研究、文档、写作、编码的任务模板
把单次提示变成可复用流程的方法

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典型应用

应用 1：中文资料研究与汇总

调用 Kimi 的 web-search、fetch 等官方工具，先拿到材料，再进行归纳、提炼和输出。

新闻、资料、官网内容抓取
中文信息去重与归类
输出适合内部使用的结构化结果

应用 2：写作、PPT 与文档生产

围绕中文场景常见的 PPT、大纲、报告、文档撰写任务，讲清楚 Kimi 的工作流组织方式。

长材料摘要与结构搭建
从提纲到正文的渐进式生成
减少重复劳动而不是单纯求“自动生成”

应用 3：编码与终端协作

通过 Kimi CLI、OpenAI 兼容接口和官方工具，把 Kimi 真正接进开发工作流。

终端内快速解释与改写
工具调用与调试辅助
与 OpenClaw / 编辑器生态配合使用

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关键代码与配置片段

课程会附上真实可用的示例与练习内容

所有示例都会围绕课程主题整理，方便你边看边练。

Kimi CLI 安装

bash

uv tool install --python 3.13 kimi-cli
kimi --help
kimi

安装后课程会讲 `/setup`、shell mode 和 agent mode 的实际用途。

Kimi API 基础环境变量

bash

export MOONSHOT_BASE_URL="https://api.moonshot.ai/v1"
export MOONSHOT_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"

课程会解释这些变量怎么接到 SDK、CLI 和工具调用里。

调用 Kimi 官方 web-search 工具

bash

export FORMULA_URI="moonshot/web-search:latest"
curl -X POST ${MOONSHOT_BASE_URL}/formulas/${FORMULA_URI}/fibers \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
  -d '{
    "name": "web_search",
    "arguments": "{\"query\": \"请搜索最新的 AI Agent 开发工具动态\"}"
  }'

课程会说明 tool 调用结果怎么继续送回聊天或工作流里。

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官方资料与 GitHub 链接