AgriAgent: A Heterogeneous Multi-Agent Orchestration Framework for Autonomous, Knowledge-Grounded Precision Agriculture
面向精准农业受限于多模遥测难以实时自治的认知瓶颈,提出 AgriAgent 分层多智能体(MAS)框架,将大语言模型从被动分析工具重塑为目标导向的协调器,采用包含感知、认知、执行三层的三层编排(TLO)拓扑。构建基于 APSIM 生物物理模型并经 GAN 扩展的高保真 10,000 状态合成库,引入黑天鹅环境胁迫。基准测试显示推理成功率 98.2%,决策时延降低 97%,将传统人在回路模式转为智能体驱动,为生物-数字自治农场提供蓝图。