在大语言模型（LLM）技术的深刻影响下，搜索引擎正经历第三次范式跃迁：从 1.0 时代的“关键词文本匹配”，到 2.0 时代的“行为统计与个性化搜索”，再到 3.0 时代向“复杂意图理解与认知决策”的全面进化。美团搜索团队正依托团垂融合新架构与生成式大模型新技术，全面重构本地生活搜索底座。本系列技术博客将持续介绍美团搜索 3.0 的技术探索，本文聚焦 LLM 语义表征在服务零售排序场景上的三期实践——从单点特征验证到系统性表征体系构建，再到跨场景迁移复用，探索语义匹配信号在搜索排序中的应用路径。
本篇博客是一篇科普文章，由浅入深的介绍Agent评测。其中前两章系统介绍了评测是什么，以及如何建立评测体系；其中第二章是美团图灵Agent评测团队深入美团各业务团队BP总结出的实践经验，是我们在两年实践过程中逐步打磨出来的认知。第三章重点介绍了龙虾/爱马仕这类长程Agent框架的出现对评测带来的变化。本篇博客在美团内部发表之后获得了较多的关注，我们发现大家对Agent评测的热情非常高，因此我们决定将内部博客进行公开，想把这些经验分享给更多的同学，希望对大家有所启发或帮助。
本月，美团LongCat 2.0 已正式开源，总参数 1.6T，平均激活约 48B，动态范围 33B 到 56B，原生支持 1M 超长上下文。这是首个在五万张国产算力卡上完成全流程训练与推理的万亿参数模型。开源只是第一步，让 LongCat 2.0 在真实的工作任务中成为可靠的“工作伙伴”，才是真正的考验。现在，搭载 LongCat 2.0 的美团全场景 AI Agent 平台 CatPaw 正式上线，将模型能力从“跑得动”推向“用得好”。CatPaw 提供开箱即用的 AI 智能工作台与企业级 Agent 开发托管能力。不仅如此，依托美团十余年深耕本地生活的行业积累，CatPaw 将商家经营、服务履约与消费决策的深度认知融入其中，助力企业构建 AI 数字员工、推进业务智能化升级。目前，CatPaw 已在美团内部大规模落地：累计覆盖 9 万员工、搭建 Agent 3 万个，并在多个真实业务场景中完成验证。
6月30日，美团正式发布新一代万亿参数大模型 LongCat-2.0，并将对外开源。 作为业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型（总参数 1.6 T，平均激活约 48 B，动态范围 33B~56B），LongCat-2.0 从零开始预训练，原生支持 1M 超长上下文，其架构设计自始至终围绕一个核心目标：让模型在真实的 Agentic Coding 任务中，更高效、更稳定地完成代码理解、生成与执行。 正式版发布前， LongCat-2.0 预览版本已通过 OpenRouter 平台和 longcat.ai 面向全球开发者开放调用—— 截至目前该模型已跻身 OpenRouter 全球大模型调用量前三，月调用量在 Hermes、Claude Code 和 OpenClaw 分列全球第一、第二和第三位，成为最受全球 Agent 开发者欢迎的模型之一。
