豆包、元宝、千问在春节前掀起的数十亿元“AI（人工智能）红包”大战正酣，美团AI也悄然落子。
2月11日，美团龙猫LongCat大模型官方微信账号发布原生“深度研究”（Deep Research）智能体。据官方介绍，作为美团在“AI+本地生活”领域的最新落地成果，LongCat深度研究融合美团本地生活生态，通过调用真实工具链，可完成复杂的生活服务搜索与规划任务，并为用户量身定制涵盖吃喝玩乐的全程攻略。
尽管不及腾讯、阿里、字节跳动等巨头高调，美团在AI及大模型领域的布局始终紧锣密鼓。
艾媒咨询CEO（首席执行官）兼首席分析师张毅在接受《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）采访时表示，美团此番不跟进补贴大战，而是直接上线深度研究智能体，信号极为明确，即避开同质化的短兵相接，选择从真实的履约数据与复杂的任务闭环切入战局。这意味着，本地生活的竞争逻辑正在发生根本性迁移：从红包流量战，转向AI场景硬战。
记者实测：研究时515分钟大部分参考数据来自大众点评等
据官方介绍，LongCat深度研究智能体的核心壁垒，是团队采用了“真实场景+科学训练”的训练方法，让智能体更懂生活。这也让智能体每次研究都会从真实生活经验出发，从而缓解了当前AI在解决真实物理世界问题时容易出现幻觉的痛点。
具体来看，依托美团在本地生活领域的原生能力，LongCat搭建了一套覆盖地图规划、实时票务的真实工具集。智能体在训练阶段即在真实环境中与实时数据交互——每一条餐厅推荐背后都有真实的消费热度背书，每一条路线规划都依托实时客流监测。
每经记者实测发现，如果要求美团LongCat大语言模型推荐北京5家最好吃的西餐厅，大模型几秒钟就生成了餐厅推荐，而如果给LongCat深度研究智能体提出同样的要求，后者研究长达5~15分钟后生成长篇研究报告。
研究报告提到，该报告构建了涵盖口味还原度、空间体验与服务颗粒度的三维评价体系。通过对点评星级、人均消费及商户标签的深度清洗，筛选出核心样本，确保榜单兼顾大众口碑与专业高度。
每经记者发现，LongCat智能体生成报告中的数据大部分来自大众点评的评分和评价。如果向阿里千问询问同样的问题，千问的推荐数据均来自于高德的点评体系，这也意味着，大模型已经从简单的技术之争升级为全方位的生态、数据大战。
记者实测
LongCat官方表示，其深度研究智能体甄选的餐厅是基于美团真实的消费热度与口碑；推荐的酒店，源自真实入住评价；哪怕是路途中的充电桩，也精准直连美团接入的实时桩源；景区路线规划都依托真实票务数据、监测实时客流与官方信息。全程以真实交易数据支撑，让每一次推荐都“靠谱可信”。另外，LongCat深度研究背靠美团在本地生活领域沉淀的深厚数据与理解，懂得何为真正的“优质”。
同时，团队引入了基于评价准则的奖励机制。通过专家提炼的评价体系合成高质量数据，对模型进行强化学习。实验证明，这种将“理工科”逻辑推理能力与“本地生活”经验融合的混合训练策略，大幅提升了智能体在处理复杂现实任务时的准确率与可信度，使其更懂用户。
张毅认为，从核心定位来看，LongCat深度研究智能体主打的是用真实交易数据来解决AI幻觉。
“AI幻觉在生成式大模型里被聊得很多，而我认为LongCat智能体最强的壁垒在于，它每一条建议背后都有真实的履约交易评价作为背书，主攻的就是可信、可落地、可下单。”张毅表示。
张毅补充分析，这么多年来，美团在全场景的真实数据以及服务闭环上，确实积累了独特的能力。比如LongCat擅长的复杂规划、长上下文、多智能体联动这些方面，应该也是美团平台上多数据和未来延伸潜力的优势场景。不过他也提到，未来还是要看平台上C端（消费者端）决策与B端（企业端）相加协同的可能性。
从红包流量转向AI场景应用本地生活开打AI技术升维战
眼下，AI红包大战激战正酣，阿里千问借助AI开启新一轮“奶茶大战”，平台单日订单超千万单，甚至一度遭遇“宕机”，千问App也登顶应用商店排行榜。此外，百度、腾讯等大厂也纷纷投入数亿元资金为AI“烧钱”。
2026年被认为是智能体集中爆发元年，政策出台、科技巨头加速布局、资本市场持续加码，也让这个赛道“众星云集”。
工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林在接受每经记者采访时表示，选择在此时推出新的智能体，说明美团也加入了本轮AI模型大战，且很可能在不久的将来，将AI大模型嵌入美团业务生态中。这可能是受了竞争对手系列动作的“刺激”，急于和对手对标。
在他看来，本地生活领域，将从补贴大战转向AI应用大战，未来用AI购买万物的时代即将开启，而培养用户习惯必然从优惠开始。“所以，我认为今年还有一场围绕AI购物的补贴大战。”盘和林表示。
2025年6月，美团核心本地商业CEO王莆中在美团零售服务大会上向包括每经记者在内的媒体记者坦言，美团每年在AI上投入超百亿元，主要因为GPU（图形处理器）很贵。“但是我们觉得这个投入是值得的。因为只有把AI的基础设施包括大模型的研发投入进行下去，才能让美团在过去十几年在各行各业积累的大数据发挥新的价值，否则那些数据无法被鲜活地使用。”王莆中称。
张毅认为，对于入局较晚的美团来说，目前面临的最大挑战还是用户习惯问题。“目前大家还是更习惯使用通用AI，像元宝、千问、豆包、DeepSeek等。对美团来说，怎么让用户（包括C端和B端）愿意用、知道怎么用，这可能是个挑战。其次，深度研究的算力成本非常高，对美团也是不小的压力。另外，美团的生态相对封闭，跨平台能力偏弱，这也是美团智能体的短板。”张毅表示。
盘和林也表示，美团的优势是有大量沉淀的交易达成数据，而美团的挑战，其一是美团投入大模型太晚了，对手已经占先机，算法，算力上的落后，很难用数据来弥补，其二是美团在AI和生态融合应用方面，需要走出差异化之路。
由此来看今年本地生活战场的新格局，张毅分析，整体来说，外卖平台补贴大战可能不会延续，至少不会像去年那样。但AI决策大战将会成为今年的一个看点。“可信AI和泛娱乐AI会是一个很好的比对，独立入口和生态内嵌是另一个看点，B端的商业化和C端的刚需体验场景化，又是既矛盾又协同的一组关系。”张毅表示。
