当前AI应用竞争进入新阶段，智能体能力成为衡量AI产品实用价值的重要指标。美团作为本地生活服务领域的头部企业，AI技术布局上采取了与互联网通用大模型厂商差异化的发展路径，将重点聚焦于垂直领域的智能体能力建设。 从去年9月首次发布自研大模型LongCat-Flash-Chat以来，美团龙猫系列模型已经历了密集的迭代周期。今年1月推出的LongCat-Flash-Thinking-2601在工具调用能力上达到开源最佳表现水平，2月最新发布的LongCat-Flash-Lite则继续优化了轻量化部署和智能体应用场景。这种高频迭代反映出美团在AI技术研发上的持续投入和明确的产品导向。 LongCat-Flash-Lite模型展现了美团在AI能力建设上的技术特色。该模型总参数规模为685亿，激活参数为29至45亿，通过YaRN技术支持最长256K上下文窗口。更为关键的是，模型在工具调用与任务拆解上进行了专门优化，强调真实任务执行能力，包括多步骤调用外部服务、执行复杂指令、完成完整工作流等功能。同时代码生成与理解上的强化，使其能够支持更稳定的编程与自动化任务。这些技术特征指向一个明确的目标：让大模型更好地驱动能够真正执行任务的智能体应用。 美团的技术路线选择反映了对本地生活服务特点的深刻理解。与面向通用对话和内容生成的大模型不同，美团龙猫系列模型从一开始就针对智能体应用场景进行优化。小美APP作为美团推出的独立智能体产品，已具备相当完整的生活服务能力。用户通过自然语言表述，可以完成点外卖、订餐厅、购买高铁票、查询酒店、规划出行等多项操作。这些服务直接接入美团庞大的本地生活网络，而非简单调用第三方接口，确保了服务的完整性和可靠性。 美团在主APP上也上线了AI搜索入口"问小团"，支持用户通过一句话查询餐厅、寻找优惠、做出消费决策。这种多层次的AI应用布局，既包括独立智能体产品，也包括在主平台内的AI功能集成，形成了较为完善的应用矩阵。 从能力维度看，美团龙猫系列模型已实现从文本到图片、视频的全模态覆盖，推理能力和智能体能力也在不断增强。这种全面的技术进步为更复杂、更实用的应用场景提供了基础支撑。美团在AI领域的投入并未停留在技术层面，而是将其转化为用户可感知的产品体验和服务价值。 需要指出，美团的AI战略更多聚焦于垂直领域的深度开发，而非追求通用大模型的广泛应用。这种专注于本地生活服务的差异化路线，使美团能够在特定领域建立竞争优势。随着龙猫系列模型的不断迭代和小美APP等应用的完善，美团正在构建一个以AI驱动的本地生活服务生态。
春节这场"智能体点外卖"的热潮，既是技术应用的集中展示，也是对平台综合能力的一次压力测试；补贴能够点燃热度，但真正留住用户的，是把技术创新转化为稳定、透明、可持续的服务体验。谁能在效率与安全、增长与治理之间找到更优解，谁就更可能在下一轮本地生活服务升级中赢得主动。