決定了：過年攻略全都不過腦子，讓AI去想

編輯 | 澤南、楊文

春節(jié)還沒到，「過年的氣氛」已經(jīng)滲入科技圈每個人的毛孔。單說 AI 大模型這一塊，剛剛發(fā)布的有 kimi 2.5 和 Step 3.5 Flash，即將發(fā)布的據(jù)說還有 DeepSeek V4，GPT-5.3、Claude Sonnet 5、Qwen 3.5，GLM-5，說不定一覺醒來，現(xiàn)有的技術(shù)就要被顛覆。

再看看千問和元寶發(fā)的紅包，組團上春晚的機器人，所有廠商在春節(jié)期間都擺出一副志在必得的架勢。

正因為如此，我們在這個臨近長假的時間段，又遭遇了很多的變數(shù)。很多人的行程調(diào)了又調(diào)，不到最后一刻不知道哪幾天有空，難不成這場 AI 的革命，反而會讓我們忙到忘了過節(jié)？

或許 AI 的事還是用 AI 來解決，今年春節(jié)的安排，必須得上「深度研究」了。

說來也巧，我們發(fā)現(xiàn)美團大模型 LongCat 剛剛上線了這個功能。

LongCat（龍貓）系列大模型，最近才火起來的，在 AI 圈里它的口碑主要是速度快，工具調(diào)用出色，走「實用主義」路線

作為大模型領(lǐng)域的后來者，美團進度追趕得很快，1 月份的上一次升級已經(jīng)搞出了「重思考」模式，當時網(wǎng)友們的反響很不錯。

這一次的 「深度研究」（DeepResearch）上，LongCat 又把實用化推向新的高度。

正好，我們就用它來安排一下春節(jié)的事兒。值得注意的是，該功能每日最多能生成 10 次。

• 體驗鏈接：https://longcat.ai/

大腦放空

讓 AI 去研究

稍微一想，過年要辦的事情還分挺多種：我們要吃好吃的，要走親送禮，要出去玩，要看電影…… 這些需求看似簡單，但需要使用大量信息檢索，且要求深度的本地化理解。

當下 AI 助手遍地開花，大多都在賣力展示自己能回答多少問題、生成多少內(nèi)容，但真正能解決實際生活難題的，少之又少。此次美團上線的 LongCat 深度研究功能，似乎正在改變這一現(xiàn)狀。

選擇「深度研究」，輸入這樣一段需求：

過年全家要去廣州玩三天，住在天河區(qū)，想去體驗最正宗的「老廣」生活。幫我找 3 家隱藏在老城區(qū)巷子里的老字號餐廳（非網(wǎng)紅連鎖店），要求是當?shù)乩辖址怀Ｈィ? 人總預(yù)算 1000 元以內(nèi)，對比這些老字號的招牌菜和價格，對比服務(wù)和餐廳環(huán)境等優(yōu)劣勢，并給出參考建議。

https://longcat.chat/share-web/14e876cf-ec2b-490c-aea4-c9699a794125

LongCat 并沒有貿(mào)然作答，它先拋出幾個關(guān)鍵問題：具體哪幾天去廣州？更偏好哪種類型的老廣美食？對環(huán)境有什么特殊要求？能接受多遠的交通距離？

待信息補充完整后，它才開始真正的信息搜集和分析工作。最終生成的調(diào)研報告不僅羅列了三家老字號的招牌菜和價格，還直接給出預(yù)算內(nèi)的配菜方案、交通路線，甚至用代碼寫了個 2026 春節(jié)晚餐時段避峰指南。

LongCat 最大的優(yōu)勢，在于它背靠美團在本地生活領(lǐng)域沉淀的數(shù)據(jù)。報告中提到的每家餐廳，都有真實的交易數(shù)據(jù)作為支撐。誰家的招牌有 155 人推薦、誰家環(huán)境評分 4.1、誰家春節(jié)延長營業(yè)時間…… 這些均來自美團真實用戶的消費反饋和商家實際經(jīng)營數(shù)據(jù)。

報告末尾羅列的信息來源，點擊即可跳轉(zhuǎn)至大眾點評，下單或核查信息都很方便。

一到過年，自然少不了走親訪友，帶些什么禮物也是頗為講究。

我們設(shè)置這樣一個情景：

過年要回杭州老家走親戚，需要準備三份禮物。父母 50 多歲，爸爸愛喝茶，媽媽血糖高要控糖；姨媽和姨夫身體還不錯但牙口不太好；姑媽 58 歲很注重養(yǎng)生，姑父喜歡書法。每家預(yù)算 600 元左右，要求禮品體面有檔次、適合長輩、最好能體現(xiàn)杭州特色，幫我在杭州市區(qū)或周圍商圈找找，每家推薦 1-2 種禮品組合方案，標注購買地點、價格明細，對比實用性和心意表達，給出最優(yōu)搭配建議。

https://longcat.chat/share-web/59811426-763a-48d0-84cc-63f7124d5290

我們來看下 LongCat 整個信息搜集過程。它先從提示詞中提煉關(guān)鍵詞進行網(wǎng)頁搜索，再把網(wǎng)頁推薦的杭州特產(chǎn)禮品拿到大眾點評上進行本地搜索，繼而精準定位到具體商家。

在禮物選擇上，它將三組長輩按健康狀況、飲食限制、文化偏好分類，再匹配對應(yīng)的禮品策略。父母需要控糖就配低糖燕窩，姨媽牙口不好就選軟糯糕點，姑父喜歡書法就推薦邵芝巖毛筆配西泠印社文創(chuàng)。

LongCat 還標注了商家間的距離和步行時間，規(guī)劃出高效采購動線。考慮到春節(jié)期間網(wǎng)紅店會提前關(guān)門，建議除夕前完成采購，甚至連軟糯糕點需要冷鏈運輸、龍井要認準防偽標這些容易忽略的細節(jié)也都照顧到了。

「AI + 本地生活」就這樣被重新定義了。「LongCat 深度研究」不僅能夠通過調(diào)用真實工具鏈，完成高難度的生活服務(wù)搜索與規(guī)劃任務(wù)，同時也做到了可信、專業(yè)、量身定制。

據(jù)近期一項測試顯示，LongCat 「深度研究」功能在實用性和可靠性得到用戶的廣泛驗證。

該測試邀請全國 36 個城市的 60 名用戶參與吃喝玩樂攻略的橫向盲測，評估各 AI 產(chǎn)品生成的旅游攻略質(zhì)量。

數(shù)據(jù)顯示，在「保存分享率」（用戶認為攻略非常有用，愿意直接保存或分享）指標中，LongCat 以 31.1% 的占比位居第一，而 ChatGPT 僅有 16.7%；在「整體可用率」（用戶認為攻略大部分或完全可用）指標中，LongCat 達到 61.1%，高于 ChatGPT 42.8% 等其他主流 AI 產(chǎn)品。

這表明，在這類任務(wù)中 LongCat「開箱即用」的程度和整體可用性，已在超越了包括 ChatGPT 在內(nèi)的通用型 AI 產(chǎn)品。

就給人一種感覺，以后吃喝玩樂這些事，你只管起個念頭，剩下的交給它就行。

不過，別以為 LongCat 只懂吃喝玩樂，它干正事同樣在行。

最近《太平年》上映，不少觀眾對劇中那位「十朝元老」、「政壇不倒翁」馮道褒貶不一。有人說他是忠貞之士，有人罵他是奸臣之尤，那么馮道究竟是怎樣一個人？我們把這個嚴肅的歷史評價問題拋給 LongCat。

https://longcat.chat/share-web/ec2e7dff-0054-4720-baa9-4d77b59e72cd

它沒有簡單地貼上「好人」或「壞人」的標簽，而是將馮道置于五代十國「合法性真空」的大背景下審視：半個世紀里五個王朝輪替，軍閥以武力奪權(quán)，「忠君」的對象本身就在不斷變化。接著拆解馮道的政治哲學(xué)，他將效忠對象從具體君主轉(zhuǎn)向文明存續(xù)，以「安民」為最高目標。

LongCat 指出，馮道主持刊刻《九經(jīng)》歷時 22 年，跨越三個朝代從未中斷，這是中國首次由國家主導(dǎo)的大規(guī)模圖書出版工程。它為宋代「文治」奠基，開創(chuàng)了官刻圖書先河。

報告還梳理了歷史評價的流變。歐陽修批判馮道「無廉恥」，司馬光斥為「奸臣之尤」，但蘇轍認為這是「亂世生存」，李贄盛贊他「重民而不重君」。LongCat 把這種分歧放在宋代重建儒家倫理的時代背景下解讀，馮道被符號化為批判靶子，其實是政治建構(gòu)的產(chǎn)物。

可以看出，LongCat 能夠平衡不同觀點，從政治、文化、道德多維度分析，最終給出「在忠君與仁民沖突中做出艱難抉擇的悲劇性人物」這樣深刻的結(jié)論。這種能力，已經(jīng)接近專業(yè)研究者的水準。

LongCat 的技術(shù)方法論

讓大模型「學(xué)好理工」

在深度研究能力的背后，是 LongCat 強大的邏輯推理和復(fù)雜任務(wù)處理能力。

新版本的 LongCat 具備超長程、高并發(fā)的任務(wù)處理能力，支持最多 400 輪交互 與 256K 的上下文，這意味著它能夠持續(xù)理解并拆解復(fù)雜的個性化需求與長文檔研究。

工程人員為 LongCat 構(gòu)建了多智能體的自動化工作流，實現(xiàn)了從信息收集（Search Agent）、研究分析（Report Agent）到可視化呈現(xiàn)（Render Agent）的專業(yè)化協(xié)作分工，從而交付直接可用的專業(yè)報告。

在權(quán)威評測基準 BrowseComp 上，LongCat 的智能體搜索能力達到了 73.1 分，性能已逼近頂級閉源模型，這意味著 LongCat 已經(jīng)具備行業(yè)領(lǐng)先的復(fù)雜任務(wù)決策與推理能力。

再往技術(shù)細節(jié)里看，從生成架構(gòu)、訓(xùn)練到后訓(xùn)練，LongCat 都具備一定的獨特之處。

首先，LongCat 模型訓(xùn)練的過程，強調(diào)真實與原生。在訓(xùn)練過程中，背靠美團在本地生活領(lǐng)域的原生積累，模型搭建了一套覆蓋 POI 搜索、地圖路線規(guī)劃、評論 / 筆記檢索的真實工具集，讓 Agent 一直在與真實環(huán)境的交互中完成訓(xùn)練。

這正是 LongCat 最具特色的地方，通過圍繞真實場景的訓(xùn)練，該模型在 Agentic Search（智能體搜索）和工具調(diào)用方面表現(xiàn)出色。它非常善于理解復(fù)雜的 API，并能準確地調(diào)用工具來完成任務(wù)（比如查詢庫存、修改訂單等），這就有效提升了其在線上處理實際任務(wù)時的表現(xiàn)。

其次，LongCat 學(xué)會了人類寫報告的方式。通過多步驟漸進式生成架構(gòu)，AI 會先基于全網(wǎng)搜索摘要生成全局 「報告大綱」，確保邏輯框架的嚴密性，隨后通過「遞歸生成」 (Recursive Generation) 的策略，把當前章節(jié)大綱、相關(guān)搜索文檔與前序章節(jié)上下文聯(lián)合輸入，逐章撰寫。

這種機制有效解決了 AI 在長文本生成中的邏輯斷層與上下文遺忘的問題，讓 LongCat 的文章不會一開始有邏輯，越往后越離譜，同時也能保證你所提需求的每個細分方面都能獲得足夠的信息挖掘。

再往下，LongCat 通過多種校驗機制，進一步保證了生成內(nèi)容的準確性。在數(shù)據(jù)清洗與強化學(xué)習(xí)階段，LongCat 引入了 Rubrics-as-Reward 機制，建立了包含引用準確率、信息召回率、報告深度、指令遵循度及可讀性在內(nèi)的多維評分體系，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行高標準的清洗與篩選。

該機制強調(diào)資料引用的準確率，大幅減少了大模型幻覺問題，可以確保 LongCat 給出的每一條本地生活建議（如店鋪營業(yè)時間、價格、地址）都有據(jù)可查。

最后，LongCat 的 DeepResearch 版還強調(diào)了「跨域知識融合的合版訓(xùn)練策略」，給大模型這個「文科生」補足了「理科」課程，使其變成了一個擁有工程師思維的旅行規(guī)劃師。

在該混合訓(xùn)練策略下，Report 與 Render 的垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)，與通用語料、數(shù)學(xué)、代碼等數(shù)據(jù)進行了聯(lián)合訓(xùn)練。代碼和數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)的嚴謹邏輯特征，被用于反向增強生活類報告生成的條理性與任務(wù)規(guī)劃能力。

通過「通專結(jié)合」的方式，強大的邏輯推理能力被注入到生活決策場景中，使智能體不僅能寫文章，還能有條理地拆解復(fù)雜需求。

綜上所述，LongCat 這次解決了很多以往 AI 寫報告、攻略「看起來很美，真去執(zhí)行全是坑」的問題，讓大模型變成了能真正幫你把復(fù)雜需求拆解清楚，還能算明白賬的專業(yè)分析師。

結(jié)語

真正理解現(xiàn)實世界，能解決問題的 AI 原來是這樣。

不得不說，在大模型技術(shù)逐漸成熟的當下，LongCat 面向?qū)嵱没l(fā)力的方法讓我們看到了一個 AI 落地的新解法：在模型架構(gòu)之外，把 AI 能力充分嵌入已有生態(tài)，能夠產(chǎn)生前所未有的能力。通過連接供給豐富、反饋真實的本地生活網(wǎng)絡(luò)，AI 大模型可以精準直連用戶的需求，提供真實、個性化且實時可用的信息。

這兩天，LongCat APP 即將上線「探索本地生活」，讓深度研究能力聚焦于美團業(yè)務(wù)上，成為專業(yè)的 AI 地陪。

這或許會引發(fā)一場真實性的質(zhì)變。在不遠的未來，我們的生活或許會是這樣子：把腦海中閃過的念頭交給 AI 來實現(xiàn)，看看攻略，就可以一鍵出發(fā)。