美团推出全场景 AI Agent 平台 CatPaw，搭载 1.6T 参数开源大模型 LongCat 2.0
事件概述
近日，美团正式发布全场景 AI Agent 平台 **CatPaw**，并同步开源其核心基座模型 **LongCat 2.0**，该模型参数规模达到 **1.6 万亿**（1.6T），成为国内首个由互联网平台企业开源的万亿级大语言模型。此举标志着美团从“生活服务数字化”向“AI 原生服务”迈出关键一步，也意味着开源大模型赛道迎来重量级参与者。
CatPaw：从“工具”到“智能体”的跃迁
CatPaw 被定位为“全场景 AI Agent 平台”，核心差异在于**任务自主执行能力**。不同于传统对话式 AI，CatPaw 能够理解用户模糊意图，并拆解为多步骤操作——例如用户说“帮我规划周末北京到天津的短途游”，Agent 可自动调用地图、票务、酒店、餐饮等多个实时服务接口，完成行程规划、比价、预订及支付闭环。这一能力依赖美团在本地生活服务领域积累的 **2000+ API 接口**和 **实时决策引擎**，使其具备“感知-推理-执行-反馈”的完整闭环，而不仅仅是“问答”。
LongCat 2.0：万亿参数的开源底气
LongCat 2.0 以 1.6T 参数规模跻身全球开源大模型第一梯队，其技术亮点在于**长上下文窗口**（支持 128K tokens）与**混合专家架构（MoE）** 的工程化落地。通过稀疏激活机制，模型在推理时仅动用约 10% 的参数，保证了万亿级模型在消费级 GPU 上的可部署性。此外，美团在开源策略上做出差异化选择：**采用 Apache 2.0 协议**，并附带完整训练代码、微调工具链及行业指令数据集。这降低了开发者与企业的二次开发门槛，尤其利好餐饮、零售、出行等垂直场景的定制化 Agent 开发。
行业影响与挑战
从竞争格局看，CatPaw 与 LongCat 2.0 的组合对国内 AI 市场形成双重冲击：一方面，它打破了“大模型能力=通用对话”的固有印象，强化了**行业大模型+Agent 平台**的落地范式；另一方面，万亿级参数的开源也对百度文心、阿里通义等闭源模型形成成本压力——美团通过开源吸引开发者生态，进而反哺自身服务场景的流量，形成“模型-平台-商业”的飞轮。
然而，挑战同样显著：1.6T 参数模型的推理成本即便通过 MoE 压缩，仍远高于百亿级模型，中小开发者能否承受？此外，Agent 在执行多步骤任务时，若涉及支付、订单等敏感操作，如何保障安全性与可控性，也是 CatPaw 需要持续验证的问题。总体而言，美团的这一布局，或将推动本地生活服务领域进入“AI 原生应用”的新阶段。
