美团“问小团”AI管家技术解析：如何用LongCat模型解决春节本地生活复杂需求

2月12日，美团对其App内的“问小团”AI管家功能进行了重要升级。在整个春节假期期间，用户只需在美团App中向“问小团”提出与本地吃喝玩乐相关的任何问题，这个AI工具便能启动“深度思考”模式。它通过搜索美团平台上实时、准确的商户与服务信息，进行二次交叉验证，并结合海量真实用户评价，最终为用户提供精准匹配需求且可直接交易的选择方案。

打开美团App的“问小团”界面，用户可以看到一个简洁的搜索框，提示语为“吃喝玩乐，小团都安排”。界面下方展示了“小团发红包”、“找优惠”、“一键领券”等核心功能按钮。系统还会根据场景推荐一些典型的搜索词，例如“30分钟送达的解酒药”、“今晚有空的大包厢KTV”、“适合全家人的年夜饭餐厅”等，直观地引导用户如何使用这一智能助手。

美团相关负责人表示，此次升级的核心目标是解决用户在春节期间面临的真实、棘手的本地生活痛点。假期中，商家营业时间多变，各类优惠信息繁杂难辨，用户决策成本高昂。“问小团”依托美团生态内丰富的商户信息库、真实的UGC点评、覆盖全面的服务资源以及强大的即时履约能力，旨在响应用户那些复杂、模糊且即时性强的需求，帮助他们高效找到“靠谱的店”和“可立即交付且有优惠的服务”。

一个复杂需求的完整解决案例

为了验证“问小团”的实际能力，我们可以模拟一个典型的春节场景需求：“在东城区北京过年，找一家适合六人、现在就能预订的年夜饭餐厅，饭后需要一家步行可到的KTV，聚会结束后还想找一家仍在营业的酒吧。请帮我规划。”

面对这样一个包含多条件、跨场景的复杂请求，“问小团”的“深度思考”流程被触发。它会将需求拆解，并依次进行信息检索、校验和整合。

1. 需求分析与检索：系统首先理解用户的核心诉求——规划一条“年夜饭 → KTV → 酒吧”的连续动线。然后，它会在美团数据库中并行搜索符合“东城区、六人、可立即预订、年夜饭”的餐厅，以及附近步行可达的KTV和深夜营业的酒吧。
2. 信息校验与筛选：检索到的信息会经过多层校验。首先是“校验是否符合需求”，确保商户的营业时间、地理位置、容纳人数等基础信息与用户要求严格匹配。其次是“校验的商家评价”，系统会调取并分析海量真实用户评价，过滤掉有“踩坑”风险的选择，优先推荐口碑好、评价真实的商家。
3. 结果整合与推荐：完成校验后，“问小团”会生成一份结构清晰、信息详尽的规划方案反馈给用户。

以下是根据其运行逻辑生成的推荐示例：

年夜饭推荐

• 圣达小馆·京派胡同菜·地道北京烤鸭（王府井店）
  • 评分：4.8分 | 已接待：80人 | 菜系：京菜
  • 推荐理由：位于王府井商圈，主打老北京风味。提供6-8人年夜饭套餐，设有独立包间，非常适合家庭聚餐。招牌菜包括胡同焖肉和石锅牛腩柴火老豆腐。用户评价普遍反映“口味地道，服务热情”。春节营业时间正常，建议提前电话确认具体时段。
• 璟雅轩烤鸭·北京菜（鼓楼南锣鼓巷店）
  • 评分：4.7分 | 已接待：65人 | 菜系：烤鸭
  • 推荐理由：位于南锣鼓巷核心位置，以“一鸭九吃”的创新烤鸭吃法为特色，提供6-8人桌。顾客特别推荐“乾隆白菜麻酱味很重很香”。春节期间正常营业至21:30。虽无包间，但环境温馨，适合喜欢胡同文化的家庭。

饭后KTV推荐（步行可达）

• 唱吧麦颂KTV(东四北大街店）
  • 步行约20分钟可达，在东四商圈KTV人气榜排名第一。提供多种时段套餐选择，顾客评价“曲库更新快，扫码点歌方便”。虽然评分略低，但性价比高，适合预算有限的聚会。平台还提供“麦颂KTV嗨唱活动”优惠券，价格低至68.90元。

深夜酒吧推荐

• 银海轩酒吧
  • 评分：4.1分 | 已接待：133人 | 类型：综合类清吧
  • 推荐理由：位于后海银锭桥畔，24小时营业。每晚有驻场乐队表演，氛围轻松惬意。提供多种酒水套餐，顾客称赞“氛围超级好，音响出色”，是深夜小酌的理想选择。

在整个规划呈现的同时，“问小团”还会自动为用户一键领取相关场景的春节消费券（如餐饮、KTV代金券），并智能计算最优的用券组合，确保用户获得最优惠的下单方案。

技术内核：自研模型与多模型协作策略

据了解，此次升级的“问小团”并非简单接用一个通用大模型。其技术后端搭载了美团自研的LongCat大语言模型。更重要的是，系统会根据不同任务的特性和用户查询的复杂度，智能地综合调用多种主流大模型，形成一个协同工作的“模型矩阵”，以更好地完成从简单问答到复杂规划的不同类型任务。

这种设计使得“问小团”能够灵活应对多样化的输入。无论是“小团发红包”这样的明确指令，还是前述包含多个限定条件的模糊长难句，它都能准确理解意图。其核心优势在于与美团本地生活大数据的深度结合：它不仅能访问商户的地址、电话、营业时间、门店设施等静态信息，更能实时调用和分析动态的用户评价、评分、实时订单数据。通过检索增强生成（RAG）等技术，确保每次推荐都基于最新、最真实的平台信息，并进行交叉验证，极大提升了推荐结果的可靠性和可交易性。

本次“问小团”的升级，标志着美团正将其在本地生活领域深厚的业务数据、交易链路和履约能力，与前沿的AI技术进行深度整合。它不再是一个简单的问答机器人，而是一个能够处理复杂决策、进行多轮校验、并直接链接交易的综合型AI管家。这为整个O2O行业如何利用AI技术提升用户体验、解决真实场景下的复杂需求，提供了一个具象化的技术落地案例。对于开发者和技术爱好者而言，这种结合了垂直领域模型、多模型路由与丰富业务数据的AI应用架构，也值得在yunpan.plus等技术社区进行深入探讨。

参考资料

[1] 美团升级“问小团”加入AI大战, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/cpnau0ldEKLuKVO6IZXUOQ

版权声明：本文由 云栈社区 整理发布，版权归原作者所有。