
参考图片来自美团外卖形象,并由AI生成
你听说过那个“豆包帮人订餐厅,结果人到店里发现根本没订上”的故事吗?
先别急着笑,豆包现在可能还没办法把手伸到线下,但有Agent确实已经可以帮你取号了。
最近,美团发布了一款“跑腿Skill”,支持包括OpenClaw在内的各种AI助手。理论上,安装这个Skill之后,你只需要和AI助手说一句:帮我去某某地方买一个号,一会儿就会有人真的帮你完成预约。
换句话说,美团把一部分原本发生在App里的能力,通过这个Skill给到了所有的Claw。
那么,这个Skill使用起来体验到底如何?它又会给现在的Agent进入日常消费流程带来哪些启发?带着这些问题,我们测试了这款美团跑腿Skill。

美团,给AI装上了腿?
所谓Skill,是指Agent能够调用的一种能力包,美团跑腿Skill,就是指美团将跑腿的下单、履约、查询能力,封装成了一个这样的能力包。
目前,这款Skill已经在GitHub和OpenClaw的官网上线,安装方式也很简单,只需要下载安装包,或者将GitHub链接直接发给Claw,说「帮我安装这个Skill」,它会自动完成安装。
我们用一款国产龙虾测试了跑腿Skill,安装成功后,页面显示它支持三类场景:帮取送、帮买和帮忙。

我们做了一个测试,让安装“跑腿Skill”的AI助手帮忙购买两瓶白桦树汁。
我们直接在对话框输入:“帮我购买两瓶‘美桦说’的白桦树汁。”
系统很快提示,需要先授权美团账号。

根据指引,我们完成了授权,Skill开始和我确认下单信息。
它主要问了三件事:收件地址是什么;购买地址是指定地址,还是就近购买;确认后是否下单。
在分别得到我的答案后,Skill准备下单,但我对于距离12米,配送费15元的价格表示疑问,Skill提示这是官方规定的服务价格,它无法调整价格。

按理来说,确认下单后,它应该直接弹出支付页面让我付钱,但Skill却提示我需要到美团App完成支付。

果然,进入美团App后,我在“订单”里看到一个待支付信息,完成支付后,跑腿员开始接单。

后面的流程就很熟悉了,和直接在美团App里下单差不多:骑手接单后,骑手完成购买,然后再送货上门。
到这里为止,一切体验看起来都很合理、顺畅,但我却有一种奇怪的感觉,特别是过了一会儿,当我以为订单完成了,却又突然收到一条提醒我付钱的短信时。

这是一条让我确认商品购买价格的短信,按照提示,我再次打开美团APP,完成第二次支付确认。

到这个时候为止,我终于确认了,这个奇怪的感觉是什么。
这是一种脱了裤子放屁的感觉。
按理来说,我们让Agent帮我们进行采购,目的就是偷懒,解放双手、解放时间,不用亲自去APP里面进行操作。
但整个过程,这款Skill让我三次打开美团,完成多项操作;即便不算第一次授权确认,整个过程也比我亲自上手还要麻烦。
即AI不仅没有提升效率,反而在原本清晰的流程中增加了新的摩擦。

Skill,为什么不好用?
那,为什么会导致这个结果呢?
一般来说,购物可以拆成三个环节:需求表达、筛选决策、支付履约。
其中,真正费时间、也最让用户头疼的,往往不是最后的下单,而是前面的筛选和决策。比如逛街时,我知道自己想买一件衣服,但并不清楚到底想买什么款式;想和朋友喝点东西,也未必知道哪家下午茶更适合。线上购物同样如此,用户需要反复比较口味、距离、配送速度、价格、优惠和评价。
也就是说,购物最麻烦的地方,不是点击“下单”按钮,而是把模糊需求变成明确选择。
这恰恰也是AI购物最适合改造的环节。用户只要说一句“我想喝一杯甜味的热奶茶”,AI就可以把这句话转化成一组可选商品,省掉搜索、比较和筛选的过程。
在这个场景里,AI的价值,是把用户的模糊表达翻译成可执行的商品结果。
但这也是最难的地方。
首先,用户的购物偏好非常隐性,很多时候,用户自己也说不清真正想要什么,只能用“轻便”“高级”“显瘦”“清淡点”“别太贵”“适合带娃”“不要太网红”这类模糊语言表达。
AI可以理解这些词的大致含义,却很难准确判断用户心里的标准到底是什么。
比如,“轻便”是6kg以下,还是单手能拎?“高级”是极简风、品牌感,还是面料和剪裁?“清淡点”是少油少盐,还是不辣、不腻、适合老人小孩?
这些表达背后,往往包含口味、预算、距离、时间、场景和情绪状态。
其次,购物一旦走向成交,就会涉及交易责任。AI说“这款最适合你”很容易,但如果尺码不合适、价格虚高、买错版本、配送慢、售后麻烦,责任应该由谁承担?平台、商家、AI,还是用户自己?
再加上,购物并不是一次性决策,而是一个不断比较的过程。
比如买一台笔记本电脑,用户可能会在京东、淘宝等多个平台之间反复比较,看哪里价格更低、优惠更高、售后更稳。这个过程天然不容易被一个标准化流程完全接管。
所以,现阶段AI购物更容易跑通的,往往不是开放式的个性化需求,而是目标清晰、路径短、规则明确的窄场景。
以春节期间阿里千问上线“1分钱奶茶”活动为例,这个体验相对顺,是因为任务被设计得足够窄:用户目标很明确,就是领券、选奶茶、下单。
AI不需要理解复杂需求,也不需要在大量不确定条件里做判断,只要把活动入口前置,把订单导向淘宝闪购即可。
跑腿Skill也是类似逻辑。
跑腿服务的前提是,用户通常已经明确知道自己要什么:买什么、取什么、送到哪里、什么时候送达。
这就绕开了AI购物中最难的“筛选和决策”环节。
换句话说,跑腿Skill选择了一个更容易标准化的入口。用户已经有明确需求,AI不需要猜测偏好,只需要把需求转化成订单。
但问题也出在这里。
既然跑腿不是决策场景,而是执行场景,用户真正关心的就不是AI能不能理解自己,而是路径够不够短、支付够不够顺、履约够不够快。
而目前的跑腿Skill,并没有真正解决后端执行效率的问题。
它只是把一部分信息填写和需求确认搬到了AI对话里,但授权、支付、价格确认等关键环节仍然要回到美团App。对用户来说,原本清晰的下单流程并没有被明显缩短,反而多了一层AI对话。
即跑腿Skill虽然绕开了AI购物最难的筛选决策环节,却没有把标准化执行做得足够彻底。
所以,它的体验容易让人觉得“有它没它差别不大”。

美团的心思
那么,美团为什么要做这种“脱裤子放屁”的事情呢?
这件事情,就要讲到美团的AI焦虑了。准确来说,不只是美团,包括阿里、腾讯在内,所有的传统互联网企业都存在这样的焦虑。
自AI发展第一天开始,大家就在讨论一个问题:当AI可以接管一切的时候,传统的互联网平台还有意义吗?
AI直接购物,AI直接点外卖,AI直接制定行程并购票......那个时候,用户只需要和AI助理进行交流,所有流量被AI拦截,平台只能成为AI的货架......
这是一个相当悲观的设想,但也有很多平台为这个设想未雨绸缪。
比如阿里就非常激进,他们就在尝试尽可能多的把淘宝的能力向千问开放,试图用AI再造一个淘宝。
这是一个非常有勇气,也相对稳妥的办法,因为千问也是阿里自己的产品,从淘宝到千问,始终还是在阿里的掌控中,这里的逻辑就是:与其等别人来革我的命,不如我自己来革自己的命。
此外,也有一些平台有更直接的尝试,比如像途牛、携程商旅、支付宝支付、高德地图等等,他们就向Agent专门开放了MCP。
MCP之前是一个很火的词,OpenClaw和Skill火起来之后,MCP就逐渐淡出了公众视野。
但对于Agent来说,它仍然是一个非常重要的东西,因为MCP意味着平台为Agent开设了一条“专属通道”,Agent可以通过这个“通道”调用平台的资源和能力。
即开放MCP,意味着平台向Agent敞开了大门,将自己作为了Agent的底层服务商,这是一个比较主动拥抱AI趋势的动作。背后的逻辑是:既然未来已经相对清晰,那我就主动拥抱未来。
而美团就处在这两者之间,表现出一种非常扭捏的状态。
因为与MCP相比,Skill也是一种开放,但却是一种有限的,谨慎的开放。
前面提到,Skill是一个能力封装,是一连串的标准化动作。
这意味着Agent调用Skill不需要像通过MCP访问平台那样,去理解平台的业务系统,而只需要按照规定的动作去完成就行了。
因此,如果说通过MCP,是Agent与平台达成了“长期战略合作”,平台把Agent当成了自己人;那通过Skill访问的Agent,就是一个临时工和外包,还是不能吃下午茶的那种外包。
所以从这个角度来看,我们可以将跑腿Skill,当做是美团对未来的一次谨慎的试探。
事实上,美团是这一轮AI浪潮中一个相对特殊的案例(我们这里主要讲用户层面)。
一方面,美团不像阿里,拥有一个高流量入口的AI应用,因此它没有办法像阿里一样通过自我革命开始转型;
另一方面,履约能力复杂的线下业务逻辑一直是美团的核心壁垒,这又导致它无法像途牛、高德等平台那样洒脱的面向未来。
所以美团不得不表现出一种小心翼翼的谨慎。
这或许是美团做出这样一个Skill的真正原因,如果这条路径可行,所有的龙虾产品都将成为美团的AI入口,Skill又可以发挥线下履约能力的优势。
如果成功,这将会是一次很好的尝试。
但从现在的表现来看,美团还需要更多的努力。
