決定了：過年攻略全都不過腦子，讓AI去想

編輯 | 澤南、楊文

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

再看看千問和元寶發的紅包，組團上春晚的機器人，所有廠商在春節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。很多人的行程調了又調，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？

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

說來也巧，我們發現美團大模型 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，工具調用出色，走「實用主義」路線

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

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，想去體驗最正宗的「老廣」生活。幫我找 3 家隱藏在老城區巷子里的老字號餐廳（非網紅連鎖店），要求是當地老街坊常去，5 人總預算 1000 元以內，對比這些老字號的招牌菜和價格，對比服務和餐廳環境等優劣勢，并給出參考建議。

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

LongCat 并沒有貿然作答，它先拋出幾個關鍵問題：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，還直接給出預算內的配菜方案、交通路線，甚至用代碼寫了個 2026 春節晚餐時段避峰指南。

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

報告末尾羅列的信息來源，點擊即可跳轉至大眾點評，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 歲很注重養生，姑父喜歡書法。每家預算 600 元左右，要求禮品體面有檔次、適合長輩、最好能體現杭州特色，幫我在杭州市區或周圍商圈找找，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鍵詞進行網頁搜索，再把網頁推薦的杭州特產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。

LongCat 還標注了商家間的距離和步行時間，規劃出高效采購動線。考慮到春節期間網紅店會提前關門，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」不僅能夠通過調用真實工具鏈，完成高難度的生活服務搜索與規劃任務，同時也做到了可信、專業、量身定制。

據近期一項測試顯示，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 產品生成的旅游攻略質量。

數據顯示，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 產品。

這表明，在這類任務中 LongCat「開箱即用」的程度和整體可用性，已在超越了包括 ChatGPT 在內的通用型 AI 產品。

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，「忠君」的對象本身就在不斷變化。接著拆解馮道的政治哲學，他將效忠對象從具體君主轉向文明存續，以「安民」為最高目標。

LongCat 指出，馮道主持刊刻《九經》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的大規模圖書出版工程。它為宋代「文治」奠基，開創了官刻圖書先河。

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，其實是政治建構的產物。

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」這樣深刻的結論。這種能力，已經接近專業研究者的水準。

LongCat 的技術方法論

讓大模型「學好理工」

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

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

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

在權威評測基準 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 已經具備行業領先的復雜任務決策與推理能力。

再往技術細節里看，從生成架構、訓練到后訓練，LongCat 都具備一定的獨特之處。

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

這正是 LongCat 最具特色的地方，通過圍繞真實場景的訓練，該模型在 Agentic Search（智能體搜索）和工具調用方面表現出色。它非常善于理解復雜的 API，并能準確地調用工具來完成任務（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時的表現。

其次，LongCat 學會了人類寫報告的方式。通過多步驟漸進式生成架構，AI 會先基于全網搜索摘要生成全局 「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，把當前章節大綱、相關搜索文檔與前序章節上下文聯合輸入，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容的準確性。在數據清洗與強化學習階段，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的多維評分體系，對訓練數據進行高標準的清洗與篩選。

該機制強調資料引用的準確率，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（如店鋪營業時間、價格、地址）都有據可查。

最后，LongCat 的 DeepResearch 版還強調了「跨域知識融合的合版訓練策略」，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劃師。

在該混合訓練策略下，Report 與 Render 的垂直領域數據，與通用語料、數學、代碼等數據進行了聯合訓練。代碼和數學數據的嚴謹邏輯特征，被用于反向增強生活類報告生成的條理性與任務規劃能力。

通過「通專結合」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，真去執行全是坑」的問題，讓大模型變成了能真正幫你把復雜需求拆解清楚，還能算明白賬的專業分析師。

結語

真正理解現實世界，能解決問題的 AI 原來是這樣。

不得不說，在大模型技術逐漸成熟的當下，LongCat 面向實用化發力的方法讓我們看到了一個 AI 落地的新解法：在模型架構之外，把 AI 能力充分嵌入已有生態，能夠產生前所未有的能力。通過連接供給豐富、反饋真實的本地生活網絡，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務上，成為專業的 AI 地陪。

這或許會引發一場真實性的質變。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，看看攻略，就可以一鍵出發。