AI深度研究赋能春节规划：美团LongCat大模型如何用本地生活数据解决实际难题

春节将至，科技圈也弥漫着“年味”。AI领域动态频出：Kimi 2.5与Step 3.5 Flash刚刚发布，DeepSeek V4、GPT-5.3、Claude Sonnet 5、Qwen 3.5、GLM-5等模型也蓄势待发，技术迭代的速度令人目不暇接。

各大厂商在春节期间更是动作频频，红包活动、机器人亮相春晚，无不展现出志在必得的竞争态势。然而，密集的更新与变化也带来了不确定性，许多人的假期计划一变再变。这场AI革命，是否会让我们忙于适应而忽略了节日本身？

或许，解决之道在于用AI来规划AI时代的生活。今年春节的安排，可以尝试交给更“深度”的研究工具。恰逢其时，我们发现美团大模型LongCat刚刚上线了“深度研究”功能。

LongCat（龙猫）系列大模型在AI圈内以响应速度快、工具调用能力强而著称，走的是“实用主义”路线。作为大模型领域的后来者，美团追赶迅速，其1月份的升级推出的“重思考”模式就曾获得不错反响。

此次上线的“深度研究”功能，将其实用性推向了新的高度。我们正好借此来规划春节事宜。需要注意的是，该功能每日最多可使用10次。

• 体验链接：https://longcat.ai/

大脑放空，让AI去研究

春节事务繁杂：美食探店、走亲访友、出行游玩、观影娱乐……这些需求看似简单，实则涉及大量信息检索，并需要深度的本地化理解。

当前多数AI助手侧重于展示其问答与内容生成能力，但能切实解决复杂生活难题的并不多。美团LongCat的深度研究功能，似乎正在改变这一现状。

选择“深度研究”，输入一段具体需求：

过年全家要去广州玩三天，住在天河区，想去体验最正宗的「老广」生活。帮我找3家隐藏在老城区巷子里的老字号餐厅（非网红连锁店），要求是当地老街坊常去，5人总预算1000元以内，对比这些老字号的招牌菜和价格，对比服务和餐厅环境等优劣势，并给出参考建议。

LongCat并未立即给出答案，而是先提出几个关键问题以澄清需求：具体出行日期、偏好的美食类型、对环境的要求、可接受的交通距离等。

待信息补充完整后，它才开始进行深入的信息搜集与分析。最终生成的调研报告不仅列出了三家老字号的招牌菜与价格，还直接给出了预算内的配菜方案、交通路线，甚至用代码生成了一个春节晚餐时段的“避峰指南”。

LongCat的核心优势在于其背靠美团在本地生活领域积累的庞大真实数据。报告中提及的每家餐厅，都有真实的交易与用户评价数据作为支撑，例如“155人推荐”、“环境评分4.1”、“春节延长营业时间”等信息均来源于此。报告末尾还列出了信息来源，可直接跳转至大众点评页面进行核实或下单。

春节走亲访友，礼品选择也是一门学问。我们设置了另一个场景：

过年要回杭州老家走亲戚，需要准备三份礼物。父母50多岁，爸爸爱喝茶，妈妈血糖高要控糖；姨妈和姨夫身体还不错但牙口不太好；姑妈58岁很注重养生，姑父喜欢书法。每家预算600元左右，要求礼品体面有档次、适合长辈、最好能体现杭州特色，帮我在杭州市区或周围商圈找找，每家推荐1-2种礼品组合方案，标注购买地点、价格明细，对比实用性和心意表达，给出最优搭配建议。

观察LongCat的处理过程：它先从需求中提取关键词进行网页搜索，再将初步筛选的杭州特产礼品信息，放到大众点评上进行本地化精准搜索，从而定位到具体商家。

在礼品推荐上，它根据三组长辈的健康状况、饮食限制和文化偏好进行分类匹配：为需控糖的母亲搭配低糖燕窝，为牙口不好的姨妈选择软糯糕点，为喜爱书法的姑父推荐邵芝岩毛笔配西泠印社文创。LongCat还考虑了商家间的距离与步行时间，规划出高效的采购路线，并提醒注意春节前的采购时间、糕点的冷链运输、龙井茶的防伪标识等细节。

至此，“AI+本地生活”被赋予了新的定义。LongCat深度研究不仅能够通过调用真实工具链完成高难度的生活服务搜索与规划任务，更做到了结果可信、建议专业、方案量身定制。

近期一项测试验证了其能力。该测试邀请全国36个城市的60名用户，对多款AI产品生成的吃喝玩乐攻略进行横向盲测评估。

数据显示，在“保存分享率”（用户认为攻略非常有用，愿意直接保存或分享）指标中，LongCat以31.1%的占比位居第一，高于ChatGPT的16.7%；在“整体可用率”（用户认为攻略大部分或完全可用）指标中，LongCat达到61.1%，同样领先于ChatGPT等其他主流AI产品。这表明，在此类任务上，LongCat的“开箱即用”程度和整体可用性已表现出优势。

这给人一种感觉：对于吃喝玩乐这类生活规划，你只需提出想法，剩下的可以交给它来完成。

不止于生活：严肃议题的深度剖析

别以为LongCat只擅长生活规划，它在处理严肃议题时同样表现出色。以近期热播剧《太平年》中引发争议的历史人物“冯道”为例，我们将这个历史评价问题抛给LongCat。

它并未简单地进行“忠奸”二分，而是将冯道置于五代十国“合法性真空”的宏大背景下审视：半个世纪内王朝更迭频繁，“忠君”的对象本身就在不断变化。报告拆解了冯道的政治哲学，指出其将效忠对象从具体君主转向了文明存续，以“安民”为最高目标。

LongCat分析道，冯道主持刊刻《九经》历时22年，跨越三个朝代从未中断，这是中国首次由国家主导的大规模图书出版工程，为宋代“文治”奠定了基础。报告还梳理了历史评价的流变，从欧阳修、司马光的批判，到苏辙、李贽的不同解读，并将这种分歧置于宋代重建儒家伦理的时代背景下进行解读，指出冯道在一定程度上成为了政治建构的符号。

可以看出，LongCat能够平衡多方观点，从政治、文化、道德等多维度进行综合分析，最终给出“在忠君与仁民冲突中做出艰难抉择的悲剧性人物”这样颇具深度的结论，其分析能力已接近专业研究者的水准。

LongCat的技术方法论：让大模型“学好理工”

深度研究能力的背后，是LongCat强大的逻辑推理与复杂任务处理能力。

新版本的LongCat具备超长程、高并发的任务处理能力，支持高达400轮交互与256K上下文长度，能够持续理解并拆解复杂的个性化需求与长文档研究任务。

工程团队为LongCat构建了多智能体自动化工作流，实现了从信息收集（Search Agent）、研究分析（Report Agent）到可视化呈现（Render Agent）的专业化分工协作，最终交付可直接使用的专业报告。

在权威评测基准BrowseComp上，LongCat的智能体搜索能力得分达到73.1，性能已逼近顶级闭源模型，表明其已具备行业领先的复杂任务决策与推理能力。

从生成架构、训练到后训练，LongCat在技术层面具备多项独特设计。

首先，LongCat的训练过程强调真实性与原生性。依托美团在本地生活领域的深厚积累，模型构建了一套覆盖POI搜索、地图路线规划、评论/笔记检索的真实工具集，使智能体始终在与真实环境的交互中完成训练。

这正是LongCat的特色所在。通过围绕真实场景的训练，该模型在智能体搜索和工具调用方面表现卓越。它擅长理解复杂的API，并能准确调用工具完成任务（如查询库存、修改订单等），从而有效提升了其在线处理实际任务的能力。

其次，LongCat学会了人类撰写报告的方式。它采用多步骤渐进式生成架构：AI首先基于全网搜索摘要生成全局性的「报告大纲」，确保逻辑框架严密；随后通过「递归生成」策略，将当前章节大纲、相关搜索文档与前序章节上下文联合输入，逐章进行撰写。

这种机制有效解决了AI在长文本生成中容易出现的逻辑断层与上下文遗忘问题，确保LongCat生成的文章逻辑自始至终保持一致，同时保证用户需求的每个细分方面都能得到充分的信息挖掘。

此外，LongCat通过多种校验机制进一步保障生成内容的准确性。在数据清洗与强化学习阶段，模型引入了Rubrics-as-Reward机制，建立了一个包含引用准确率、信息召回率、报告深度、指令遵循度及可读性在内的多维评分体系，对训练数据进行高标准清洗与筛选。

该机制尤其强调资料引用的准确性，大幅减少了模型“幻觉”问题，确保LongCat提供的每一条本地生活建议（如店铺营业时间、价格、地址）都有据可查。

最后，LongCat的DeepResearch版本采用了「跨域知识融合的合版训练策略」，为这个大模型“文科生”补上了“理科”课程，使其成为一个具备工程师思维的旅行规划师。

在该混合训练策略下，报告生成与渲染的垂直领域数据，与通用语料、数学、代码等数据进行了联合训练。代码和数学数据所蕴含的严谨逻辑特性，被用于反向增强生活类报告生成的条理性与任务规划能力。

通过这种“通专结合”的方式，强大的逻辑推理能力被注入生活决策场景，使智能体不仅能撰写文章，还能有条理地拆解复杂需求。

综上所述，LongCat此次解决了许多以往AI生成报告、攻略“看起来很美，执行起来全是坑”的问题，让大模型转变为能真正帮用户厘清复杂需求、算清明细账目的专业分析师。

真正理解现实世界并能解决问题的AI，正呈现出如此面貌。

在大模型技术日趋成熟的当下，LongCat面向实用化发力的路径为我们展示了AI落地的一种新思路：在模型架构创新之外，将AI能力深度嵌入现有生态，能够催生前所未有的能力。通过连接供给丰富、反馈真实的本地生活网络，AI大模型得以精准直连用户需求，提供真实、个性化且即时可用的信息。

近期，LongCat APP已上线「探索本地生活」功能，将其深度研究能力聚焦于美团业务场景，扮演起专业AI地陪的角色。

这或许将引发一场关于信息真实性的质变。在不远的未来，我们的生活或许会变成这样：将脑海中闪过的念头交给AI来实现，查阅它生成的攻略，便可一键出发，付诸行动。

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