近日，美团LongCat Interaction团队正式发布了名为“WOWService”的大模型交互系统技术报告，旨在解决本地生活服务领域大模型技术落地所面临的诸多挑战。该系统通过融合多智能体协同、强化学习以及领域知识增强等前沿技术，显著提升了美团智能客服的推理能力和专业性。
据技术报告指出，当前行业普遍存在通用大模型能力与特定领域需求不匹配、复杂场景下服务可靠性与个性化难以兼顾、高昂数据成本与漫长训练周期等难题，同时缺乏可复用的业务适配框架和真实场景优化方案，导致技术落地效率低下。
WOWService系统通过采用人机协同标注、模型自我批判强化及知识重写等创新技术，在复杂指令处理和多任务场景下展现出更强的灵活性。该系统仅需传统方案10%的小模型标注数据，即可达到相同的效果，有效降低了训练成本和周期。
目前，WOWService已在美团的智能客服系统中广泛应用，覆盖数十个业务场景，并构建了高质量的多轮对话数据和完善的数据构建体系。通过持续的系统优化，该项目不仅显著提升了用户满意度，还在多项关键指标上超越了基础模型，展现出在实际业务中的卓越表现。 有报道指出，用户满意度提升超过25%，并在11项关键指标上全面超越了基础模型。
该系统的核心技术框架包括数据与知识双驱动、自我优化训练、四阶段训练流水线以及多Agent协同机制。这些创新技术的结合，确保了WOWService在复杂多变的业务环境中能保持高水平的服务质量和合规性。其中，多Agent协同机制通过主智能体与多个专用子智能体的协作，进一步提升了系统整体的适应性和用户体验，确保关键信息的实时响应与执行。
相关技术报告已在arXiv平台发布，编号为2510.13291。
