最重要的并不是帮用户花钱，而是帮用户省钱、省时间。

作者 I 王彬

封面 I 蝙蝠侠：侠影骑士

春节，一个确定性的流量入口，一个不那么确定的商业试错窗口。

在这个节点，几乎所有人的消费决策，都是选择高确定性的那个。

年夜饭订没订上，聚会地点合不合适，老人能不能坐得舒服，餐后去哪儿继续，优惠怎么叠加才最划算。过年的特殊氛围里，任何一个环节出错，都会直接转化为尴尬、浪费，甚至家庭冲突。

如此背景下，美团在不久前宣布升级 “问小团”，显得颇为应景。据官方透露，春节假期期间，用户可通过对话方式获得本地吃喝玩乐的精准选择，该智能体还能帮用户推荐最优用券方案。

美团升级“问小团” AI 管家

美团 AI 的这步棋，让我突然意识到一件事，春节大家最需要的不是 AI 帮我办事，而是帮我筛选并推荐精准的信息，这一点恰恰是内嵌于美团 App 的小团可以解决的。

搜索结果多，并不代表决策更轻松。优惠券叠加复杂，并不意味着更省钱。商家页面显示营业，也不代表到店一定能用。春节场景下，信息的滞后与错误被迅速放大。

未来属于 AI Agent 几乎已经成为共识，而美团 AI 的选择是自己从核心护城河业务本地生活入手，切入垂直赛道。

在当下别家 AI 的“红包、免单”撒币战争火热的背景下，美团“坚持做自己”的动作愈发耐人寻味：在一个信息高度动态、供给复杂、履约要求极高的场景里，用户对 AI 的需求到底是什么？又是什么样的 AI 能够满足？

已经进入生活的 AI，离“本地”还有多远？

过去一年，大模型几乎被嵌入到所有数字产品中。

从办公软件到搜索引擎，从视频平台到电商页面，无论是娱乐还是生产，AI 都在成为某种默认配置。写邮件、做 PPT、剪视频、生成图片，越来越多的日常工作已经离不开它。技术的存在感正在内化成一种背景能力。

但 AI 真正进入消费者决策后链路的场景，并不多。

在内容层面，AI 负责生成；在推荐层面，AI 负责排序；在搜索层面，AI 负责理解问题。可一旦涉及到花钱这件事，尤其是本地生活的决策，AI 的触角反而变得谨慎。

电商或许是一个中间地带。直到近两年，OpenAI 等公司才开始大规模尝试推荐与购物路径的结合。但即便如此，线上电商的供给结构相对稳定、库存与价格透明、履约路径标准化，本质仍然发生在数字空间。

本地生活的吃喝玩乐，还要再隔一层。内容生成发生在数字空间，本地生活发生在物理世界。物理世界不是静态数据库，总是在持续变化的。餐厅是否营业，包厢是否还有，商家是否临时休息，节假日是否调整价格、优惠如何搭配……这些变量构成了真实决策环境。

用 AI 帮用户花钱，在当下并不符合用户的真实需求。当前在吃喝玩乐场景中，用户最迫切的需求，是找一家靠谱的店，找一个现在就能下单、马上能履约的服务。换言之，是基于真实准确信息，对消费需求进行分析和匹配，并提供立刻可交易的选项供用户选择。

这是一种更保守，但也更现实的期待。因此，AI 尤其是 AI Agent 在本地生活场景中的价值已经很明确，最重要的并不是帮用户花钱，而是帮用户省时间、省钱。

如果不能，这个 Agent 就只是换了一种形式的搜索框。而这，正是本地生活 AI 面临的第一道分水岭。

当大模型能力趋于同质，真正决定体验差异的关键就在于能不能承担结果。在本地生活这样高度动态、即时履约的场景里，任何建议都意味着某种责任。

问小团

这成为美团升级问小团的某种底层逻辑。前几天，美团 AI 智能体“小团”的产品负责人 DonLi 在采访中表示，美团做 AI 产品的出发点是“硬核的解决问题能力”，映射到具体体验，就是交付的“真实”。

而真实的价值，在用户端看来，就是省钱、省时间、不踩坑。

吃喝玩乐，也可以有 AI 管家

一个背景是，这是美团 App AI 化改造真正意义上的第一次大考。

去年初，美团首度对外披露 AI 战略，分为 AI at work、AI in products 以及 Building LLM 三大方向。在 AI in products 中，美团将利用 AI 改造现有 to B 及 to C 产品，目前已落地的产品包括小团及小美。

其中，“小美”为全新的原生 AI Agent App，支持用户的各种日常交互与 AI “办事”需求；“问小团”作为工具，则内嵌于美团 App，重心在于 AI 化的信息查询与搜索。

美团旗下独立 AI 产品小美

在升级后，小团成了一个能够自动规划、自动领券的 AI 小管家，本质是围绕本地生活信息与交易的 AI 化重构，整体提升用户体验。

春节场景，恰恰是本地生活需求最复杂的场景。假期里，商家营业时间不稳定，各类优惠信息繁杂，红包叠加规则复杂，跨场景规划需求集中爆发。信息多，并不代表选择更容易；优惠多，也不代表真正省钱。

美团选择升级问小团的决策，有了供需双端的双重支点。

从平台基本的撮合职能考量，问小团的能力在于撮合的有效与即得。负责人 DonLi 公开表示，美团在本地生活信息的完整度与更新及时性上，可以达到“95 分以上”。

本次“问小团”升级旨在解决春节期间用户的本地生活真实痛点

一方面，信息供给可信，AI 只在平台可履约的供给体系内筛选，搜索真实存在的美团商家信息及服务。消费体验保障，在“能不能去”的基础信息外，基于大众点评等生态基建的真实用户评价校验商家，最终给出“值不值得去”的答案。

另一方面，服务撮合精准，AI 对人数、时间、距离、是否可预订、是否营业、是否满足老人孩子需求等复杂条件进行自动匹配，替用户完成多轮筛选，实现服务、消费的立即可交付。

除此以外，还有决策行动的助力。在商家推荐、立刻可交易的选项基础上，问小团可以实现自动领券与最优用券组合，减少用户在规则之间来回切换的成本。

于是，一个原本需要搜索、比对、算券、确认营业状态、规划动线的多步骤流程，被压缩到一次对话与一次下单。

这与美团在移动互联网时代的优势逻辑并无冲突。为用户省时间、省钱，是其长期强调的价值方向。不同的是，在 AI 时代，这种能力不再依赖用户自己去翻页、筛选、组合，可以通过模型与信息系统自动完成。

有价值的是，当推荐、校验、领券与交易整合在同一个闭环内，用户能够获得本地生活信息服务体验，就从可靠、可省钱的信息搜索变成了具体的消费方案。而这种变化，反过来又会缩短决策路径，强化平台撮合效率，使得美团原有的商业飞轮获得新的驱动变量。

本地生活领域，真实信息基建是 AI 价值的底盘

客观而言，美团本次升级问小团，并不是颠覆性的技术路径突破。

据了解，问小团除搭载美团自研的 LongCat 模型外，还根据不同用户需求，综合了多种主流大模型，能够更好地完成不同任务。在实际体验时，无论是明确指令还是模糊的长难句，都能获得相对清晰的回复。从模型层面看，这更像一次整合与调度。

美团 LongCat

但从商业路径上看，问小团的意义在于落点。它是美团进入 AI 时代，瞄准用户真实需求的一次具象化呈现，也是过去十多年本地生活能力的一次重新组织。

本地生活本身就是苦差事，重线下、重运营、重更新频率。而 AI 切入本地生活场景的难点，除了语言理解复杂程度的天然加码之外，更在于极高的底层信息维护成本。

商户基础信息并非一次性录入。坐标、商圈关系、交通动线、营业时间、桌位数量、包厢情况、设施条件，这些都需要持续更新。更复杂的是动态状态，歇业与新开、节假日临时变更、服务能力变化、设备更新，甚至细微到是否允许宠物进入、是否提供停车等。

这些信息的维护，依赖的不只是后台填报。美团在过去漫长的时间里，搭建了一套多元且扎实的体系：地推销售团队的持续提报，商家生态的更新反馈，骑手在履约过程中的现场数据，到店核销与交易链路中的真实状态，用户的 UGC 内容……再通过“AI+人工”的核验机制反复校准与结构化，最终形成可被调用的数据底座。

加上大众点评长期积累的真实评价，为模型提供了另一层语料支撑。成为推荐可信度的背书，也成为体验维度的理解素材。

在大模型浪潮下，越来越多平台开始接入对话能力。在数字内容领域，模型能力或许决定体验；在本地生活领域，信息的准确率、更新频率与可验证性，以及最后的可交付性，才真正决定结果的可靠性。没有坚实底座，模型只会放大误差。

从这个角度看，美团押注的，显然不只是一场春节节点的流量战争，更是把过去十余年在本地生活领域积累的供给体系、信息网络与履约能力，转译成 AI 时代的产品形态，更好地服务用户。

如果未来属于 AI Agent，那么本地生活的坐标，必然落在现实世界的精度上。

春节只是一次高压场景的展示。至少在本地生活领域，靠红包、靠话题热度的 AI 价值，显然是不成立的。用户始终还是需要一个可以省下时间、省下金钱，又不会翻车的最优解。

就像美团这么多年来所做的那样。