WOWService : 美团推出的大模型交互系统

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主要介绍

WOWService是美团LongCat团队推出的智能交互系统，旨在通过融合大型语言模型（LLMs）与多智能体架构，优化用户体验并降低运营成本。该系统针对智能交互领域的五大挑战（冷启动数据构建、多轮对话性能、业务规则变化、单一LLM的局限性及量化评估难题）提出创新解决方案，已成功部署于美团App的智能客服系统，覆盖外卖、酒店预订、旅游等数十个业务场景，支持24/7不间断服务，显著提升用户满意度与问题解决效率。

功能特点

1. 多智能体协作：主智能体负责全局对话控制，专业子智能体处理特定任务（如订单查询、退款处理），通过动态调用与信息整合实现复杂任务的高效处理。
2. 四阶段训练流水线：采用持续预训练（CPT）、有监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和强化学习（RL），提升模型业务适配能力与推理能力。
3. 数据与知识双驱动：结合高质量数据与结构化业务知识，强化模型对规则和知识点的遵循能力，提升复杂场景下的准确性。
4. 多模态交互支持：支持语音、图像等多模态输入，通过多模态理解智能体提升非文本输入的理解能力。
5. 自动化评估与反馈：构建从模型基础性能到端到端智能体效果的全面评估体系，支持数据反馈驱动的持续优化。

优缺点

优点：

• 高效处理复杂任务：多智能体架构突破单LLM的能力天花板，灵活协调资源，确保高效信息传递与服务执行。
• 低成本迭代：SFT阶段通过1万条高质量样本实现百万级数据效果，训练成本降低99%，迭代速度提升至每周3-4版。
• 强业务适配性：自我优化训练机制（SRT）支持快速适应业务规则变化，降低扩展成本。

缺点：

• 特定领域深度不足：在深度话题讨论或专业领域（如法律、医疗）中，内容生成能力仍需提升。
• 自定义能力受限：目前不支持用户完全自定义AI角色，需依赖官方预设模板。

如何使用

1. 访问应用场景：
   • 美团App智能客服：直接通过App内客服入口与WOWService交互，处理订单查询、退款申请等需求。
   • 业务专项服务：在外卖、酒店预订等场景中，系统主动触发对话（如订单异常时推送解决方案）。
2. 输入交互需求：
   • 文本输入：描述问题或需求（如“我的外卖延迟了，如何申请补偿？”）。
   • 多模态输入：上传图片（如损坏商品照片）或语音说明问题，系统自动解析并响应。
3. 获取结果与反馈：
   • 系统生成解决方案（如补偿方案、操作指引），用户可对结果进行满意度反馈，驱动模型优化。

框架技术原理

1. 四阶段训练：
   • CPT：通过自适应数据混合优化，平衡通用能力与领域知识（如80%通用数据+20%领域数据）。
   • SFT：将“对话回复”与“工具调用指令”统一建模为JSON输出，解决“说做不一致”问题。
   • DPO：利用“好案例/坏案例”数据对直接优化模型偏好，提升回复合规性与用户满意度。
   • RL：通过强化学习处理多约束知识遵循任务（如多任务排序、复杂流程整合）。
2. 多智能体架构：
   • 主智能体负责全局对话状态管理，子智能体（如退款智能体、查询智能体）独立处理专项任务，通过动态路由机制实现协作。
3. 数据与知识融合：
   • 构建“业务知识图谱”，结合实时数据检索，确保模型在复杂场景中准确调用规则与知识点。

创新点

1. 业务专家化训练：四阶段流水线将通用LLM转化为“美团业务专家”，兼顾专业性与灵活性。
2. 动态纠错机制：SRT框架通过“策略识别→检查执行”闭环，覆盖10类36项错误，错误召回率达93.5%。
3. 低成本高效迭代：轻量级SFT与自动化数据回环显著降低训练成本，支持业务规则快速适配。
4. 多智能体协同：主-子智能体架构突破单模型性能瓶颈，实现复杂任务的高效分解与执行。

评估标准

1. 基础性能：指令遵循准确率、知识推理正确率、共情质量（如回复人情味）。
2. 业务适配性：业务规则遵循能力、复杂流程处理成功率（如多任务排序准确率）。
3. 用户体验：用户满意度（USM2）、响应速度、解决方案可执行性。
4. 效率指标：训练成本降低比例、迭代速度、单token生成时间（TPOT）。

应用领域

1. 智能客服：处理用户咨询与投诉，提供24/7不间断服务。
2. 多业务场景支持：覆盖外卖、酒店、旅游等数十个领域，提供个性化服务。
3. 复杂流程自动化：协调用户、商家、配送员等多角色，确保高效信息传递与执行。
4. 智能外呼：实现订单确认、满意度调查等场景的自动化外呼，提升运营效率。

项目地址

• 技术报告：arXiv论文链接
• 应用入口：美团App内智能客服系统（需下载App体验）