2月11日，美团LongCat官微消息，LongCat原生“深度研究”（Deep Research）智能体正式发布。作为美团在“AI+本地生活”领域的最新进展，新产品在智能体搜索、超长程及高并发任务处理等核心能力上表现突出。在权威评测BrowseComp中，LongCat结合上下文管理能力得分达73.1分，性能逼近顶级闭源模型；同时支持最多400轮交互与256K上下文，满足持续理解并拆解极端复杂的个性化需求与长文档研究的需求。
▲美团发布 LongCat 原生“深度研究”智能体（资料图）
值得一提的是，在针对本地生活场景的“吃喝玩乐”攻略盲测中，LongCat原生“深度研究”智能体的“整体可用率”达到61.1%，显著高于ChatGPT的 42.8%；其生成的攻略“保存分享率”更是以31.1%位居第一。美团的 LongCat“深度研究”成为当前“最懂生活”的智能体。
目前，LongCat“深度研究”功能已在网页链接网站上线，用户可免费体验。
以真实对抗幻觉 让智能体更懂用户
据介绍， 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 POI 搜索、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。
▲智能体在训练阶段即在真实环境中与实时数据交互（资料图）
同时，团队引入了基于评价准则的奖励机制（Rubrics-as-Reward）。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。
“智能生成+自适应渲染”交付清晰好用的专业报告
此外，经过多维验证，LongCat 原生“深度研究”智能体在生活决策、专业研究等场景表现优异，背后的关键支撑是Search-Report-Render（搜索-报告-渲染）三层智能体闭环架构。这套架构实现了从信息获取到可视化交付的全流程自动化，支持从海量信息中快速生成市场分析、开题报告等专业文档。
▲LongCat结合上下文管理能力得分达73.1分，性能逼近顶级闭源模型（资料图）
具体来看，在旅行规划、餐厅甄选等场景中，智能体会综合预算、口味、无障碍设施等多维约束，生成精确到分钟的落地执行方案；面对“撰写行业研报”等复杂需求时，系统会通过多智能体专业化分工实现最优解：
Search Agent（搜索智能体）是“信息猎手”，具备行业领先的复杂任务决策能力。支持最多400轮交互与256K上下文，能够持续拆解如“春节跨省自驾”等极端复杂的个性化需求。
Report Agent（报告智能体）是“逻辑大师”，采用“全局规划-递归生成”机制。先生成大纲，再逐章结合实时搜索结果撰写，有效解决了长文本生成中的逻辑断层问题，确保报告既有深度又有条理。
▲“逻辑大师”Report Agent有效解决长文本生成中的逻辑断层问题（资料图）
Render Agent（渲染智能体）是“视觉设计师”，实现了端到端自适应网页渲染。它能理解内容语义，动态生成对比表格、决策流程图或数据可视化图表，将枯燥的文本转化为直观的决策界面。
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