近日，美團的 LongCat Interaction 團隊發佈了名爲 “WOWService” 的大模型交互系統技術報告，該系統旨在解決本地生活服務領域大模型技術落地面臨的多重挑戰。

報告指出，當前行業內通用能力與領域需求之間存在不匹配，複雜場景下服務的可靠性與個性化難以兼顧，而高昂的數據成本與漫長的訓練週期又加大了開發的難度。此外，行業缺乏可複用的業務適配框架和真實場景優化方案，導致技術落地效率低下。

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WOWService 系統通過融合多智能體協同、強化學習以及領域知識增強等前沿技術，顯著提升了智能客服的推理能力和專業性。該系統利用人機協同標註、模型自我批判強化及知識重寫等技術，能夠在複雜指令處理和多任務場景下展現更強的靈活性，僅需10% 的小模型標註數據，就能達到傳統方案的效果，從而降低了訓練成本和週期。

WOWService 已經在美團的智能客服系統中廣泛應用，覆蓋了數十個業務場景，建立了高質量的多輪對話數據，並完善了數據構建體系。通過持續的系統優化，該項目不僅提升了用戶滿意度，還在多個關鍵指標上超越了基礎模型，展現出其在實際業務中的卓越表現。

這一系統的核心技術框架包括數據與知識雙驅動、自我優化訓練、四階段訓練流水線及多 Agent 協同機制。這些創新的技術結合，使得 WOWService 能夠在複雜多變的業務環境中，保持高水平的服務質量和合規性。多 Agent 協同機制則通過主智能體與多個專用子智能體的合作，提升了整體系統的適應性和用戶體驗，確保了關鍵信息的實時響應和執行。

技術報告:https://arxiv.org/pdf/2510.13291

劃重點:

🌟 WOWService 系統通過多智能體協同與強化學習等技術，顯著提升智能客服的能力與專業性。  

💡 該系統在美團的實際應用中，已覆蓋數十個業務場景，提升用戶滿意度並超越基礎模型。  

🚀 核心技術框架包括數據與知識雙驅動、自我優化訓練和多 Agent 協同機制，確保高質量服務落地。