Full-Season Agentic Farm System FAIRY: Event-Driven Multi-Agent Orchestration for Soybean Production（FAIRY 全季节智能体农场系统：大豆生产的事件驱动多智能体编排）

方法

集成传感器、无人机、卫星、作物模型与机械API，用9个智能体控制器在64垄100

发现

智能体系统能在大农业时间尺度下推理，模型差异大且对道德简报敏感。

机会点

可研究多智能体在长周期、延迟反馈农业任务中的鲁棒性与伦理约束机制。

哈尔滨工业大学研究人员发布并部署全栈、事件驱动的智能体引擎 FAIRY 于中国运行中的大豆研究农场。FAIRY 集成传感器、无人机、卫星植被产品、机械 API、作物过程模型与多智能体编排层，执行起垄→播种→灌溉→病虫害防治→收获→干燥→存储工作流，并在 64 垄研究场上跨 100 个全季节场景评估 9 个智能体控制器。这是智能体系统能够在大农业时间尺度和延迟结果下进行推理的最清晰演示之一，将农业中的智能体工作从实验室演示推进到全过程评估。同期 arXiv 推出 HarvestBench 基准将 LLM 驱动智能体置于农场网格世界（拖拉机面临动物选择绕行或碾压），结果显示模型差异巨大、对道德简报高度敏感、避免意愿具有可衡量的价格弹性。