国内互联网巨头正在加速布局 Agent 应用。

阿里将多 Agent 能力整合到企业办公场景，腾讯围绕 WorkBuddy 推进 AI 工作入口，字节也在推动豆包、飞书和火山引擎之间的协同。

7 月 27 日，美团同时从消费决策和企业经营两端切入 Agent 竞争：推出面向消费者的 " 小团 2.0"，以及面向企业和商家的全场景 AI Agent 平台 CatPaw。

这是美团继开源 LongCat-2.0 之后，将 AI 能力进一步连接具体业务场景的重要动作。

王兴曾在美团财报电话会上表示，美团希望将 AI 视为本地生活业务的战略机遇，并推动美团 App 成为 AI 驱动的本地生活入口。

从消费者选择一家餐厅，到商家经营一家门店，再到订单完成后的履约服务，美团已经建立了一套覆盖需求、供给和执行环节的本地生活网络。

此前美团也曾探索过 AI 浏览器等更偏通用入口的方向，相比之下，将 AI 嵌入本地生活业务流程，显然更接近其长期积累的核心能力。

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从消费决策到商家经营，

美团将 AI 嵌入本地生活两端

模型能力之外，如何让 AI 进入真实业务、持续产生结果，成为了新的竞争焦点。

当 AI 能力与具体应用场景结合，互联网平台过去积累的用户、数据和业务流程，也开始展现新的价值。

对美团而言，这意味着回到自己长期积累优势的本地生活场景。

一次看似简单的消费决策，背后连接着用户需求、商家供给、服务评价、价格变化以及最终在线下完成的履约过程。

以订餐这个常见的生活场景为例。周末的家庭聚会，" 带老人和孩子吃饭，希望环境安静、有停车位、不要排队，预算适中 "，这背后包含了人数、场景、位置、时间、口味偏好等多重需求。

一个真正好用的生活 Agent，需要理解这些隐含条件，结合商家信息、用户评价和实时状态，帮助用户完成筛选、比较、推荐，并且能进一步完成预约、下单等后续流程。

换句话说，它不仅需要理解用户，还需要理解供给，并连接最终发生在线下的服务过程。

在消费侧，美团此次全面升级了本地生活 AI 原生助手 " 小团 "，进一步强化任务执行能力。

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从 " 帮你想 " 到 " 帮你办 "，小团让 AI 进入真实消费流程

据了解，美团内部将 AI" 管家 " 能力分为结果准确性、决策辅助、行动代理、情境判断和附加信息提示五层。

此前，小团更多帮助用户回答问题、辅助选择；这次升级的重点落在 " 行动代理 " ——在用户授权和确认下，把下单、打车、订位这些事办好。

用户提出聚餐需求后，新版小团可以根据人数、时间、位置和偏好筛选方案，并在用户确认后继续完成预约等后续流程；对于没有线上预约渠道的商家，小团还支持通过 AI 外呼协助沟通。

对用户而言，这意味着过去需要自己搜索、比较、联系商家的多个步骤，开始被整合到一次自然语言交互中。用户可以通过直接描述自己的需求，让 AI 帮助完成从选择到执行的过程。

但 AI 要进入生活场景，改变的不只是消费者的决策过程。

在企业和商家侧，美团同日推出全场景 AI Agent 平台 CatPaw，希望帮助个人、团队和企业构建能够理解任务、调用工具并交付结果的 AI 助手，覆盖从日常办公到业务协作的不同需求。

根据美团介绍，CatPaw 的定位是帮助餐饮外卖等商家，完成日常数据汇总、异常识别、策略输出等重复性工作，让人把时间留给选品、服务和经营判断。在其测试阶段中，美容美发店、宠物店、便利店等不同类型的商家，也会尝试用 CatPaw 处理预约整理、评价汇总等日常事务。

如果说小团探索的是 AI 如何进入消费者生活，那么 CatPaw 探索的则是 AI 如何进入商家经营和企业工作流程。

对于本地生活而言，AI 真正的价值并不在于提供一个新的交互入口，而是让需求理解、服务匹配和业务执行之间形成更紧密的连接。

从消费决策到商家经营，再到企业工作协同，美团正在尝试让 AI 覆盖本地生活生态中的不同环节。

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AI 进入真实业务，

平台积累正在重新被理解

截至 2025 年底，美团年度交易用户规模超过 7 亿，平台活跃商家数量超过千万级，业务覆盖全国数千个城市。从外卖配送，到店消费，再到酒店旅游，美团构建了一套覆盖线上决策、交易和线下服务的本地生活网络。

与主要发生在线上的互联网服务不同，本地生活最终发生在线下。AI 给出的推荐、判断和策略，最终都需要通过真实服务完成验证。

以外卖为例，用户感受到的 " 准时送达 "，背后并不是简单的信息匹配。一笔订单从下单到送达，需要同时协调商家的出餐节奏、骑手位置、道路情况、订单密度以及用户期望时间。

这也是为什么，同样是点一份外卖，不同平台给用户带来的体验并不完全相同。

过去多年，美团持续建设即时配送体系，通过智能配送系统，将用户需求、商家状态和配送资源连接起来，对订单分配、路线规划、送达时间等环节进行动态优化。

对身处其中的骑手、商家和用户而言，这些能力最终体现为更准确的送达时间、更稳定的配送体验，以及更顺畅的服务过程。

而对于 AI 而言，美团长期对 " 需求→供给→执行 " 全链路的理解和数据积累，是其在本地生活场景中做出靠谱判断的前提。它知道的不只是 " 哪家餐厅评分高 "，还包括 " 这家店现在能不能出餐 "" 骑手多久能到 "" 订单密度会不会影响送达时间 "。

这也意味着美团已经积累了一套连接线上需求与线下执行的能力：它不仅知道大家想要什么，也充分理解服务如何发生、如何被完成。

而这恰恰是当前大多数 Agent 的盲区。当 ChatGPT 提出 " 那家餐厅不错 " 时，它只能完成信息推荐；而当小团 " 已订好位并通知商家留车位 " 时，AI 才真正改变了生活。

小团可结合位置、时间和商品信息完成筛选，并提供可直接付款的方案。

更重要的是，这些业务过程会持续产生真实反馈。

用户如何选择一家餐厅，什么因素影响消费决策；商家如何调整经营策略，哪些服务能够提升转化；订单如何完成履约，哪些环节影响用户体验——这些持续发生的业务过程，让美团积累了对本地生活运行规律的理解。

与需要在已有产品体系之外寻找落地场景的 AI 探索不同，美团面对的是一个已经高度数字化、持续运行的本地生活业务体系。

依托这套体系，CatPaw 成为了美团将长期积累的业务理解、行业经验和流程能力转化为 Agent 能力的重要载体。

据介绍，CatPaw 最初源于美团内部 "AI at Work" 的探索，目前已覆盖 9 万名员工，搭建 Agent 超 3 万个，在研发、数据分析、知识管理等多项工作中落地。

对本地生活企业和商家而言，AI 落地面对的是大量具体的经营问题：哪些评价反映服务短板，哪些经营指标出现异常，哪些营销策略可能影响转化，以及如何将这些判断转化为实际行动。

随着能力向商家和企业侧延伸，CatPaw 也将美团长期积累的本地生活业务认知转化为可调用的 AI 能力，围绕餐饮、美业、零售等线下经营的具体需求，帮助用户完成评价诊断、经营分析、活动策划、内容生成等任务。

同时，记忆、多端协同等能力让 Agent 能够保留任务上下文，并在不同工作场景中持续运行；对于有更复杂需求的企业，CatPaw 进一步提供 Agent 开发、部署和管理能力，企业可以根据自身业务接入知识库、工具和权限，让 AI 进入具体工作流程，并在明确边界内协助完成任务。

从内部员工，到本地生活商家，再到企业客户，CatPaw 展示的是一种平台型公司的 AI 路径：将长期积累的业务经验、流程和工具能力重新组织，让 AI 从通用能力转变为能够理解行业、参与流程并产生业务结果的能力。

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AI 竞争的下一阶段，

拼的是业务闭环能力

近期，AI 厂商正在进行一轮新的产品整合。

阿里正在将不同方向的智能体能力整合到千问办公体系，并由钉钉承接，让 AI 能力进一步进入企业协作场景；腾讯将 QClaw 等 Agent 探索纳入 WorkBuddy 体系，尝试围绕办公和开发场景构建统一的 AI 工作入口；字节则进一步推动豆包、飞书和火山引擎之间的协同，将模型能力、办公产品和企业服务连接起来。

超级工作台聚合的不只是 Agent 本身，还有 Agent 运行所需要的数据、流程、工具和权限。通过将分散的能力收拢到统一入口，AI 才能从单点工具逐步进入完整的业务流程。

这也说明，AI 竞争正在从单一模型能力，走向 " 智能能力 + 业务场景 + 执行体系 " 的结合。

模型能力决定了 AI 能够达到的上限，但能否进入具体场景、连接真实流程，并持续产生结果，决定了智能价值如何被释放。

未来的 AI 竞争，属于能够建立 " 业务闭环 " 的平台——所谓业务闭环，指的是让 AI 进入完整的业务运行过程：理解需求、参与决策、调用资源、推动执行，并根据最终产生的业务结果持续优化。

在美团本地生活中，AI 连接的不只是一次消费决策，而是消费者需求、商家供给和线下服务之间的完整业务链路：用户侧的消费选择和评价反馈帮助平台理解需求，商家侧的经营数据和服务反馈供给和履约优化的可能，以及 AI 将这两端连接起来形成持续优化的循环。

平台长期积累的交易数据、业务流程和服务经验，也因此成为 AI 理解现实世界、提升决策和执行能力的重要基础。

从这个角度看，小团和 CatPaw 代表的是同一条路径在不同场景中的延伸：

小团尝试让 AI 进入消费者决策过程，让用户从 " 搜索服务 " 走向 " 描述需求并完成任务 "；CatPaw 则尝试让 AI 进入商家经营和企业协作，让业务经验转化为可调用的智能能力。

但对于平台型企业而言，AI 的价值并不只是分别服务消费者和商家，更在于能否让两端形成持续反馈。

用户侧的需求变化、消费选择和服务评价，可以帮助平台更好理解消费者需求；商家侧的经营数据和服务反馈，也能够进一步优化供给和履约流程。

当消费者需求、商家经营和服务执行之间形成更紧密的连接，AI 才能真正融入本地生活业务循环。