春节周边，险些统统东谈主都会在约聚前，破耗大都时候元气心灵遴荐一家餐厅，或者点一单外卖。遴荐之后，又会因为健忘领优惠、商家关门等原因，而体验欠安。

从这个角度看，遴荐贫穷症不都备是用户的问题，很猛进程上是供给过于充分导致的。跟着AI在腹地生计中加快落地，问题徐徐有了处理决策。

2月12日，好意思团晓示升级AI管家“小团”。

据悉，该动作自上线之日起，执续至通盘春节假期期间。用户在好意思团App搜索框中，使用“问小团”用具，提议腹地生计相干问题，“小团”不错快速分析，基于好意思团平台上准确、实时的商户信息与劳动内容，经过二次校验，并聚合真实用户评价，保举精确且可交游的吃喝玩乐遴荐。

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与此同期，“小团”还将匡助用户一键领取多品类优惠券，秘籍外卖、闪购、餐饮堂食等场景，并依据需求智能保举最优惠的下单决策。

从“小团”的家具想路不错看到AI赋能腹地生计的两个中枢见解。

腹地生计业态复杂，有到店、到家，亦有即时虚耗的餐食与操办虚耗的酒旅。此外，在险些每个规模，好意思团都有海量供给，用户不患不及，惟患不好，更患阔绰时候。

在海量供给除外，腹地生计用户还存在省钱需求，可是站内的会员体系、促销券、店铺券等促销体系重迭，用户要想省钱，还需要经过繁复的操作。

升级“问小团”，其实是好意思团向腹地生计用户使用AI提供了两把钥匙：省钱与省时候。这恰是面前腹地生计规模，用户的真实需求。

把不确定性变成确定

AI处理腹地生计的真实需求，履历了至少三个阶段，从源流的线上信息整合到行程操办，再到当下深度介入到物理寰宇，给出快速可交游确实定性谜底。

相较于其他规模，供给侧计算的不确定性与需求侧的低容错心智，导致AI对腹地生计的改良有更大的挑战。面前在吃喝玩乐上，用户的真实需求是“找靠谱的店”和“找可立即委用的劳动”，即：基于真实准深信息，抵虚耗需求进行分析和匹配，并提供坐窝可交游的选项供用户遴荐。

腹地生计的委用格式就有很大的不同。任何幻觉的出现，关于即时性的到家劳动而言都是无法哑忍的。

以点咖啡外卖这类稀松无为的事情为例，触及到温度、甜度、规格、价钱等。即便现在市面上已有不异家具，但委用是一趟事，委用质料又是一趟事。因为供给丰富度、腹地数据不够充分，以及商流派据未能实时更新，仍然无法处理用户实质问题。

而针对蔓延委用的到店团购，固然莫得即时虚耗那样尖刻的践约，但用户关于委用质料的诉求并不低于到店。莫得东谈主不详哑忍如下场景：几天前团购的容颜，到店后才发现环境与笃定页收支高大，许多容颜也因为种种原因无法委用。

上述情况到了春节期间会变得更为凸起。

春节期间，商家的计算动作存在很大弹性，如大型商超在除夜今日的闭店时候会提前到下昼5点，月朔至初二部分门店会闭店休息。餐饮行业中，一家烤肉连锁品牌在除夜今日仅有午市，月朔今日仅有晚市，而另一家中餐厅则为了收拢团年宴的岑岭期，遴荐了往常买卖。

面临弹性的供给，委用反而成为了一件充满变数的事情。关于腹地生计用户而言，正本遴荐一家钟意的餐厅就耗神劳作，春节期间的费心还变得更多。

餐厅有莫得包间、是否有儿童餐、是否在室内、价钱是否会有变化等等，淌若这些看似细碎的需求莫得得到知足，用户体验会大打扣头。

不错很明晰地看到，用户使用AI，在腹地生计与其他规模有着截然有异的心智。AI当下在腹地生计的应用场景，最遑急的不是帮用户费钱，而是帮用户省时候、省钱，并完成确定性的委用。

这一假想理念贯串好意思团AI管家“小团”。

咱们进行了两次测试，“小团”输出约束的过程包括“搜索好意思团信息及劳动”“校准是否合适需求”“校验商家评价”三个阶段。

第一次提供了看似精确，但实质上很暧昧的需求。“小团”匹配需求后，输出了如下几个信息。

源流是一句话的合座信息，匹配价钱与践约情况。其次是筛选了几家店铺，按照月销、价钱、距离、评价概括排序，用户完成决策后可在对话约束中点击相连，进入下单页面，淌若合计合适，就不错平直下单。

淌若合计不对适，也不错再逛一逛，亚博app“小团”并莫得抢掠用户我方下单的权柄。

另一个测试中，咱们提议了明确的餐品、位置、口味、客单价需求，“小团”厚实了咱们关于就餐除外，有不雅景需求，因此提供了两个选项。一家的小贴士中提到预定窗边位置风物好，第二家则提供了泊车免费2小时的小贴士。

随后的多轮对话中，咱们增多了“老东谈主有糖尿病”等信息后，“小团”提供了惟一解，秘籍了室内就餐、餐品适合糖尿病、餐厅隔邻有景点、现在有多规格包间预定等。值得一提的是，“小团”细察到输入的信息中有大都触及到就餐环境，因此还增多了室内就餐环境的表述。

“小团”背后的物理寰宇信息基建

从“小团”的家具策略上可看到好意思团AI与同类竞品最大的相反性上风，来自于基建，实在地说是对物理寰宇基础信息上的重干涉。

“小团”AI智能体从格式上看更接近于AI搜索，提供信息筛选，但与搜索不同的是，AI搜索的数据库一谈来自线上，而“小团”的底层数据是来自真实寰宇的实时映射。

此前有业内东谈主士提到，“跟着大模子的执续迭代，模子智商的差距会越来越小，更遑急的竞争其实是在平台我方的数据库上。”因此，好意思团永恒干涉巨量资源继续进行“腹地生计信息基建”，确保AI信息底座准确且实时。

准确、真实、全面地获取腹地生计信息，让AI不详精确输出约束，并不是一件浅薄的事情。而好意思团最大的上风在于领有生态内大都、执续的内容数据来源。

早在2024年，好意思团技艺团队公众号曾发布了一篇基于多模态信息抽取菜品常识图谱构建的征询后果。且无论这篇论文中大都阻扰的技艺表述，单从业务应用上不详看到，好意思团早已在餐饮业务最基本单位的食材上，运转垄断多模态智商，确保基础信息准确性。

基础信息外，还包括商户线上页面的环境相册、保举菜相册等图片类等相对迤逦的商家客不雅信息。

“小团”反应用户需求的过程，有两个截然有异的数据来源。一个是前边提到的，偏静态的腹地生计平台生态内的数据资源。也包括好意思团、人人点评蚁合了海量的用户真实评价，迥殊于为AI大模子进行了一次校验。

需要珍爱的是，人人点评在AI时期有着无可替代的战术价值，大约不错厚实为通过用户口碑，对结构化数据进行一次精调。

点评千里淀了大都来私用户真实翰墨、图片驳倒，以及与核销数据的互证，为“小团”这类AI智能体提供了垂直、真实、多元的信息，从而不详信得过处理用户省钱、省时候的中枢需求。

腹地生计信息的复杂之处是在于，光有海量数据并不够，还需要确保信息的充足“崭新”。

好意思团在昔时十余年时候里，建立起了完善的线下提报体系，也在AI时期赢得了升值。

有好意思团BD示意，为了确保线上供给的真实性，实时追踪商家家具组合变化，客岁以来成立了更为时常的巡店方针。这套巡店机制既牢固了平台与商家常态化调换，将数据接入到小团，也迥殊于匡助用户缩小了线下的信息差。

聚合昔时十余年的门店数字化与平台运营智商，让好意思团不详实时获取真实寰宇中商家的计算情况、家具组合、委用智商、评价情况、价钱变动等。加之多模态等技艺技能和熟谙的审核经过，好意思团的AI家具在准确度、秘籍度、实时性上会有更好的委用智商。

基础信息的准确性与即时性让小团AI搜索不详快速征集好意思团上准确实时的腹地生计信息及劳动，并二次校验是否合适需求，聚合用户评价分析，为提供用户准确且赶快可交游的劳动保举信息，用户可参考并一键领券优惠下单。

这也让小团不只是是AI搜索，更像是用户贴心的吃喝玩乐AI管家。

小团不只是Agent

好意思团相干肃肃东谈主示意，“利用好平台上准确实时的腹地生计信息，真实评价，通过AI用具进行整合后，聚合即时高效的践约智商，不详更好知足用户的暧昧化、多条目、复杂化的需求。”

好意思团遴荐在春节期间，升级AI智能体“小团”，彰着还有一重深意，驱动数据飞轮。

昔时十余年时候，平台前期依靠自己智商对信息的拓荒，用户还是造成了“好意思团信息准”的心智，并继续进行信息反哺，造成飞轮。在AI时期，这个飞轮彰着不错转得更快。

因此，借助AI智能体，输出精确可靠的信息引诱更多用户，再将他们留住的真实评价和UGC内容，反哺到信息库中，以进步数据的丰富度、深度、真实性。平台进步鼓励信息结构化、信息密度，给AI大模子提供更多信息语料，造成正向轮回。

在供给侧，平台提供精确、有真实虚耗意图的客流，商家们会自可是然田主动爱戴信息。这时候，好意思团通过餐饮SaaS、外卖等深刻商家运营的家具，千里淀了大都真实计算数据，将会进一步完善线上信息拓荒。

也许小团这套数据飞轮看起来不像别的AI Agent那般酷炫，但莫得东谈主会否定，在劳动的委用上，谁都不成容忍任何一点的无理与蔓延。