美团大模型 Agent 技术的全景实践指南，聚焦自主研发的龙猫（LongCat-Flash-Chat）大模型，系统梳理其技术架构、业务落地、开发流程与工程化实践，展现 Agent 技术在美团全业务线的应用成果与未来规划。
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- Agent 定义与价值：基于大语言模型构建的智能实体，具备自然语言理解、任务规划、工具调用、环境交互与自主学习核心能力，是美团 “零售 + 科技” 战略的核心引擎，核心价值为提升用户体验、提高运营效率、驱动业务创新与增强决策能力。
- 龙猫大模型架构：5600 亿参数混合专家（MoE）模型，创新零计算专家机制与捷径连接（ScMoE），动态分配计算资源，支持万级加速器训练与高吞吐低延迟推理；2024 年升级 V2 版本，新增多模态融合模块、边缘 – 云端协同推理架构，进一步优化效率与适配性。
- 训练与评估：采用三阶段训练流程（预训练 – 中期推理编码增强 – 后期复杂任务训练），构建多维度评估矩阵，涵盖通用能力、编程能力、工具使用等，新增 Meeseeks、VitaBench 专属基准保障评估可信度。
- 外卖业务：核心应用于智能调度系统（订单指派、路径规划、ETA 预测，配送时长平均缩短 5 分钟）、骑手智能助手（场景识别、语音交互、信息推送）、订单异常处理（自动发现问题、跨角色沟通、解决方案执行）。
- 到店业务：智能搜索与推荐系统精准理解用户意图，AI 导购提供个性化建议，商户运营助手支持数据分析、营销策划与库存优化，推动商户销售额平均增长 12%。
- 酒旅业务：智能预订助手实现一站式预订，行程规划模块动态适配需求与突发情况，酒店智能服务覆盖客房控制、餐饮预订等全场景交互。
- 共享单车业务：车辆调度与运维系统优化车辆分布、故障监测与运维路线，用户出行助手提供目的地预测、路线推荐与实时提醒。
- 生鲜零售业务：智能选品与库存管理降低 18% 损耗率，履约配送优化保障生鲜品质（准时送达率 98.7%），会员权益智能管理提升 30% 月均消费频次。
- 标准化开发流程：涵盖需求分析与场景定义、数据准备与预处理（数据收集 – 清洗 – 标注 – 转换）、模型选型与微调、架构设计（感知 – 决策 – 执行 – 记忆模块）、测试与优化（功能 – 性能 – 安全 – 用户体验测试）。
- 工程化支撑：提供完善开发工具链与统一平台，集成数据管理、模型训练与部署功能；构建 AIOps 监控与运维体系，实现指标监控、日志分析与智能故障处理；强化安全合规，数据全流程加密脱敏，模型有害信息识别准确率超 83%。
- 绿色 AI 实践：优化模型架构与训练策略，单任务能耗降低 27%，引入动态算力调度提升绿电使用率，配送路径规划纳入碳排放因子，构建碳足迹追踪平台。
- 评估与迭代：建立功能性、性能、用户体验、业务价值多维度指标体系，采用分层流量分配的 A/B 测试；通过智能迭代系统实现自动化优化，迭代周期从 14 天缩短至 7 天。
- 通用原则：坚持业务驱动、数据为王、渐进式落地、人机协同与持续进化原则，避免盲目技术堆砌。
- 避坑指南：针对模型幻觉、响应延迟、数据安全等常见问题提供解决方案，警惕多模态融合过度复杂、过度自动化等落地陷阱。
- 成功案例：外卖智能调度系统优化使骑手效率提升 15%；到店智能推荐系统升级实现 20% 点击率增长；暴雨天气跨业务运力协同使订单延误率降低 37%。
- 技术发展路线：2025-2027 年聚焦多模态交互升级（AR 导航融合）、联邦学习规模化应用、通用智能体架构研发、绿色 AI 深化与人机协同操作系统构建。
- 生态与责任：开放 Agent 开发平台，构建 “平台 + 商户 + 开发者” 生态；推进适老化服务，解决数字鸿沟；深化食品安全全链条监控，助力可持续发展。
美团大模型 Agent 实践以龙猫模型为技术核心，实现了从外卖、到店到生鲜零售等全业务线的深度渗透，通过标准化流程、工程化保障与持续迭代，达成了商业价值与用户价值的双赢。未来将持续以技术创新推动业务升级，同时兼顾生态共建与社会责任。
