【智慧农业之窗】多智能体大模型在农业中的应用研究与展望

赵莹萍¹， 梁锦名¹， 陈贝章¹， 邓小玲^4，5， 张奕^4，5， 熊征^1，2，3， 潘明^1，2，3， 孟祥宝^1，2，3*

（1.深圳市现代农业装备研究院，广东深圳 518001，中国； 2.广东省现代农业装备研究院，广东广州 510630，中国； 3.农业农村部华南现代农业智能装备重点实验室，广东广州 510630，中国； 4.华南农业大学 电子工程学院（人工智能学院），广东广州 510642，中国； 5.国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心，广东广州 510642，中国）

摘要： 

［目的/意义］随着多智能体系统和大模型技术的迅速发展，其在农业领域的应用将继续成为推动农业现代化和智能化的重要驱动力。本文旨在为农业数字化转型提供理论支持和实践参考，助力农业生产的精准化、智能化和可持续发展。

［进展］本文首先阐述了多智能体系统和大语言模型的基本概念，系统梳理了多智能体系统和大语言模型的基本原理与框架。其次，着重分析了多智能体大模型的技术特点及其在农业中的潜在价值，列举了大模型在农业中的研究和应用状况，提出了大模型在农业中的应用架构和多智能体协作流程。最后，指出多智能体大模型在农业领域的核心挑战和未来研究方向。

［结论/展望］多智能体大模型将凭借其高效协作与场景交互能力，有望在“耕、种、管、收”全流程智能化管理、农业灾害预警与应急决策、品种改良与育种创新等方面发挥更大作用。然而，当前多智能体大模型仍面临可解释性不足、幻觉问题，以及多模态数据的采集和处理方面的挑战。未来需通过引入更先进的推理机制、构建高效的知识库，以及开发针对农业场景的多模态大模型，进一步提升系统的可靠性和效率，为农业的智能化发展提供强有力的技术支持。

关键词： 多智能体；大语言模型；农业应用；智能决策；深度学习；智慧农业