外賣界的一大謎團已解：美團真的在認真做 AI。

最近，美團正式上線了AI Coding Agent —— NoCode，宣告了美團認真進軍AI的決心。

AI編程這個賽道有多火熱？自2023年以來，全球已涌現出多款爆紅產品：海外有Cursor、Devin等明星產品，連OpenAI都推出了專門的Codex，Claude也同步發布了Claude Code。國內方面，阿里的通義靈碼、字節的Trae、百度的文心快碼等產品也紛紛登場。

AI 編程已然成為科技大廠的重要場景入口。

在上月美團2025年第一季度財報會議上，創始人王興透露了一個數據：美團內部工程師正在使用自研的「龍貓」AI大模型，已經實現了52%的代碼自動化。這意味著美團內部程序員一半以上的重復性編碼工作，都可以交給AI來完成。

除了美團內部，對于商家側，美團也正在積極推進AI的進展，這也是此次NoCode上線的背景：AI解決外賣業務中的實際問題，為用戶提供數字運營助力。

NoCode，是美團維護基本盤的重要一步。用 AI 提效成為國內各個大廠間你追我趕、甚至是生死之爭的存亡線。王興曾將美團的 AI 戰略分成了三塊：AI at work；AI in products；Building LLM。這次的 NoCode 是美團用 AI 當作業務提效的重要工具。

在當前激烈的市場競爭中，誰能更好地運用AI提升效率，誰就能在這場「競速」中占得先機。NoCode的推出，標志著美團不再只是「送外賣的」，而是要在AI時代重新定義整個產品體系。

「字母榜」一手測評了這款 AI Coding Agent，并一窺美團此次產品發布背后的想法。

A

AI Coding領域正在呈現明顯的分化趨勢，形成了兩條截然不同的技術路徑和商業模式：AI IDE 和產品原型 AI Coding Agent。

第一條路徑就是以 Cursor、Trae 為代表的 AI IDE ，走的是「全能助手」路線，它們試圖成為開發者日常編程的全方位伙伴。這類產品往往技術深度更高，需要深度理解各種編程語言、框架和開發模式，能夠處理從前端到后端、從簡單腳本到復雜架構的各種編程場景。

雖然AI輔助降低了編程門檻，但開發者仍需要具備一定的編程基礎才能使用。商業模式也更復雜，因為 AI IDE 面對的是專業開發者群體，需要在提升開發效率和保持代碼質量之間找到平衡。

第二條路徑就是V0 by Vercel、Lovable 等產品。此類產品選擇了更加聚焦的策略，專注于特定場景的優化。它們專注于具體場景，通過自然語言或圖片輸入就能生成可用的界面，極大降低了使用門檻，甚至非技術人員也能使用。

不過，此類產品往往需要搭配Cursor等平臺，才能將真正的可交付產品落地。

最重要的是，這類平臺生成的原型可以立即看到效果，用戶能夠快速獲得成就感和價值反饋，很適合擴大產品的「AI 心智」。

美團 NoCode 選擇的就是后者，商業邏輯更加穩健。相比構建全能型 AI IDE，專注于特定場景的技術難度更可控，成功概率更高。美團作為一家以業務為核心的互聯網公司，這種穩健策略符合其風險偏好。

前端代碼生成一直是一個相對成熟且需求明確的市場。用戶痛點清晰，像是快速原型設計、降低前端開發門檻等等。

自從美團宣布做AI開始，市場就一直對這家「外賣」大廠是否有很多的資源投入進AI的開發之中提出質疑。NoCode這樣的場景更加聚焦的產品更容易集中資源，比分散精力做全能型產品更容易取得突破。美團也可以利用其在業務場景上的理解，打造更貼近實際需求的產品。

同時，國內外的AI IDE已經非常成熟。像是前段時間Cursor發布了第一個整數級版本，甚至被各路媒體稱為「Vibe Coding 新紀元」，字節開發的Trae無論是在國內還是國外都收獲了大筆關注。再在這條賽道正面競爭AI IDE，已經很難鋪開產品優勢。

美團的這一策略選擇，實際上反映了當前 AI 應用落地的一個重要趨勢：相比追求技術的全面性，聚焦特定場景、解決具體問題的產品更容易獲得商業成功。

下面，我們來看看這款 AI Coding Agent 到底表現如何。

B

美團NoCode的主頁面布局與Vercel和Lovable很相似，同樣是提示詞輸入框和案例部分。

提示詞輸入頁面中，NoCode 設置了優化提示詞功能，將用戶輸入的「模糊提示詞」轉換為具有豐富頁面原型元素的「完整提示詞」。

比如，我輸入：「沙縣小吃餐飲店的后臺管理頁面」后，點擊Prompt優化，一段覆蓋了色調、產品原型結構、元素的結構化的提示詞就加載了出來。

當用戶將完整提示詞輸入之后，界面分為了三個部分：提示詞操作側，原型成品側以及迭代版本模塊。

NoCode接收用戶的第一次提示詞之后，便會詳細地整理原型開發的各個模組，像是功能規劃、設計哲學、視覺規范等等。

不得不說，在我的體驗之中，NoCode正式執行的第一個版本內所呈現出的原型效果確實比較有限，但是所有的功能模組和元素基本具備，功能的延展性比較低，大多數功能無法交互。

不過，與此同時，NoCode提供了更加精準的編輯方式，產品UI原型的每一個模塊都可以選中并重新編輯，繼續多輪的自然語言處理。

，時長00:19

在短短幾分鐘內，一個「沙縣小吃餐飲管理平臺」的原型UI頁面就設計出來了。

與V0 by Vercel等產品原型AI Coding Agent一樣，當頁面的原型設計出來之后，允許用戶一鍵部署，并且支持下載源碼進行二次開發定制：

為了更明顯的對比，我們也拿NoCode與Lovable進行一個小小的同臺競爭，使用同一段提示詞，WWDC25上出圈的液態玻璃UI：

使用蘋果的 Liquid Glass 設計系統重新設計現有的 Shadcn UI 儀表板。融入半透明面板、磨砂玻璃效果、柔和的內部輝光以及動態、流體般的過渡。保持原始儀表板的布局和功能，但將組件（如卡片、側邊欄和按鈕）視覺上轉化為受蘋果 Vision Pro 啟發的沉浸式、分層 UI 元素。最終設計應具有未來感、高端感和響應性，同時支持淺色和深色模式，并帶有微妙的反射、深度和動態效果。

X博主wmemon2022使用Lovable開發的效果如下，所有模塊和視覺動效都非常流暢：

Lovable在處理復雜UI設計方面展現出的技術實力，證明了當前AI代碼生成技術已經達到了相當高的成熟度。

我們再來看NoCode，在設計效果上看就差了很多。即便在界面右側的功能規劃中明確制定了液體流動畫的卡片組件等等設計模塊，但是在成品的V1版本中提供的仍然是一個非常局限的原型，沒有交互，沒有液體玻璃：

當然，這也可能僅僅是對話一輪的效果。

NoCode官網還展現了多輪對話下的完整產品原型，可以看到，如果對話次數增多，NoCode呈現出的效果是還不錯的。

比如，下面這個俄羅斯方塊游戲機（對話135輪）：

只需2次對話的餐飲商家營銷頁面：

對話4輪的青少年AI科普指南，搭配黑白線條漫畫，文字的搭配感也比較好：

總體看來，NoCode這款產品可以視作美團在AI Coding Agent的試水產品，確實經過了美團自己的技術團隊的一定打磨。

相比于V0 by Vercel和Lovable這種早已出圈并經歷過市場商業化認證的產品，雖倍顯稚嫩，美團NoCode雖然在功能完整性和市場影響力方面確實稚嫩了一些，但它已經具備了相當完善的基礎功能框架。

C

NoCode上線的時間點也頗為有趣，不得不讓人多想。

前段時間，圍繞美團的最大風波就是京東入局外賣，雙方各自下重注，美團CEO王興甚至回應稱美團「將不惜代價贏得競爭。」

但有趣的是，這場看似傳統的「燒錢大戰」，實際上正在演變為一場更深層次的技術對攻。除了在最低維度中「不斷地發補貼」搶市場之外，作為一家大廠，用AI提效可能才會是持久之計。

在傳統的外賣競爭中，我們熟悉的套路往往是：誰的補貼更多，誰的配送更快，誰就能獲得更多用戶。但當AI技術成熟后，這個游戲規則正在改變。

比如，AI并不只是賦能外賣配送而已，而是經過實證后，方方面面地嵌入進這個龐大企業的每一個業務條線中。除了企業內部提效之外，這回NoCode的發布體現了美團再次意識到了「商家」的重要性。畢竟，NoCode上線的一個重要背景就是讓中小商家也能有自己的工具。

更值得關注的是，美團還計劃于這個月推出一款業務決策助手，幫助商家提效。這里有一個關鍵洞察：美團正意識到外賣平臺的核心價值不僅僅是連接用戶和商家，更是為商家提供數字化運營能力。

雖然此舉到底能帶來多大的意義暫不可知，但是作為正式的AI類目產品，美團顯然傾注了相當多的心血。王興還曾透露：美團的自研基礎大模型的能力已經達到了GPT-4o水平，顯然背后投入的資源已經達到了一定的量級。甚至，今年年初時，還有消息稱美團正在用自研龍貓大模型重新做一遍本地生活業務。

AI儼然已經成為美團向下一個階段邁步的跳板。

王興認為美團已經在外賣領域經營了超過10年，并且在過去10年中經受住了數輪激烈的競爭，并都存活了下來。在10年的競爭中，美團已經累積了數億用戶的消費行為數據、數百萬商家的經營數據、以及復雜的城市配送網絡數據。

這些數據是訓練AI模型的重要資源，在所有廠商都宣稱「數據即產品」的今天，美團似乎有著沒被大家辨識出來的先天優勢。

王興曾激進地表示，美團在AI技術方面的策略始終是「主動進攻」而非「被動防守」。他認為，每當有像AI這樣顛覆性的技術出現時，唯一有意義的應對策略并非捍衛已有的東西，而是要利用自身所擁有的一切資源去主動進攻。

在AI這樣的顛覆性技術面前，所有企業都需要思考：是繼續用傳統方式維護現有業務，還是擁抱技術變革，重新定義自己的價值創造方式？

美團正在給出它的答案。