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，这一创新成果旨在破解本地生活服务领域大模型技术落地的多重困境。报告深入剖析了当前行业面临的三大核心挑战：通用大模型能力与特定领域需求之间的结构性错配，复杂服务场景下可靠性与个性化体验难以兼得，以及高昂的数据获取成本与漫长的模型训练周期带来的开发瓶颈。更值得注意的是，行业普遍缺乏可复用的业务适配框架和场景化优化方案，导致技术转化效率长期处于低水平状态。
WOWService系统通过整合多智能体协同机制、强化学习算法和领域知识增强技术，实现了智能客服推理能力的革命性突破。该系统创新性地采用人机协同标注、模型自我批判强化及知识重写技术，使智能客服在处理复杂指令和多任务场景时展现出前所未有的灵活性。尤为关键的是，该系统仅需传统方案10%的小模型标注数据即可达到同等效果，大幅降低了训练成本和时间周期。
目前WOWService已在美团智能客服系统中实现规模化应用，全面覆盖了数十个核心业务场景。通过构建高质量的多轮对话数据和完善数据构建体系，该系统不仅显著提升了用户满意度，更在多个关键性能指标上超越了基础模型，充分验证了其在实际业务中的卓越价值。持续的系统优化使WOWService成为本地生活服务领域大模型应用的成功典范。
该系统的核心技术框架由四大支柱构成：数据与知识双驱动机制、自我优化训练体系、四阶段训练流水线以及多Agent协同机制。这些创新技术的有机融合，使WOWService能够在复杂多变的业务环境中始终保持着高水平的服务质量与合规性。其中多Agent协同机制通过主智能体与多个专用子智能体的高效协作，实现了关键信息的实时响应和精准执行，大幅提升了用户体验的流畅度与满意度。
技术报告链接：https://arxiv.org/pdf/2510.13291
核心亮点：
🌟 WOWService系统通过多智能体协同与强化学习等前沿技术，显著提升智能客服的专业能力和服务效率
💡 在美团实际应用中已覆盖数十个业务场景，有效提升用户满意度并超越传统模型性能
🚀 核心技术框架融合数据与知识双驱动、自我优化训练和多Agent协同机制，为高质量服务落地提供坚实保障
