2026年被普遍视为智能体元年。区别于传统人工智能仅能实现被动式问答交互，智能体（Agent）能够依据既定目标自主完成任务拆解、工具调用、步骤执行与结果反馈，标志着AI从“被动问答”向“主动执行”的范式转变。在农业领域，如果说2025年之前是“预测式AI”主导的时代——AI充当“顾问”角色，告诉农场主何时灌溉、何时打药——那么2026年则是“代理式AI（Agentic AI）”规模落地的元年，AI的角色从“顾问”进化为“执行者”。这一转变在全球农业领域催生了大量创新实践。从田间杂草管理到果树授粉，从农机自主作业到供应链智能决策，各国企业纷纷推出面向不同场景的农业智能体。以下选取以色列、美国、日本等国的部分智能体案例，梳理其技术路径与应用成效。约翰迪尔（John Deere）其最新的自动驾驶农机已开始集成此类系统，能够根据实时作物生长模型和市场价格波动，自主决定作业路线与收获时间。如新一代收割机利用HarvestLab™ 3000与产量实时称重数据链，对收获谷物进行蛋白质、淀粉、含油率及水分等品质指标的速测，再结合约翰迪尔运营中心数据平台整合的自种植起全程农事数据流与区域性的即期农产品期货定价，使收割机在作业现场能够自主判断“何时收割可实现地块收益最大化”——即在既定气候变化路径与农学产量预测前提下，精准锁定市场价格处于高位的时间窗口实施抢收。2026年，这一能力将从大田作物向高附加值的多年生果树、精细蔬菜领域渗透。以色列AgriPass Robotics公司研发的RHIC（人力耕作机器人）平台，以模拟经验丰富农民的田间决策能力为核心理念，通过集成计算机视觉与情境智能，实时感知杂草分布、作物邻近度及土壤特性，自主执行选择性机械除草动作，在根部清除杂草的同时最小化土壤扰动，完成“感知—决策—执行”闭环。单台RHIC每日可替代约20名体力劳动者，彻底消除化学径流，保护土壤结构与水分。该智能体主要聚焦高价值蔬菜作物除草，在美国和欧盟启动商业部署，并获得2025年气候解决方案奖，完成750万美元种子轮融资。美国Carbon Robotics公司则走出一条“大模型+机器人”的技术路线。其研发的大型植物模型（LPM）及其搭载的LaserWeeder机器人构成了一套完整的田间杂草管理智能体系统。LPM基于在15个国家、100余个农场采集的超过1.5亿株标记植物图像进行训练，实现了对植物物种的深层特征理解。搭载了LPM的LaserWeeder机器人区别于依赖静态规则的传统设备，该智能体具备在线即时学习能力，当遇到新型杂草或同种杂草的环境变异形态时，无需人工重新标注或重新训练，即可自主判别并执行激光清除。农民仅需通过用户界面选定机器人采集的图像，即可向智能体下达“识别并清除这类杂草”的目标指令，智能体则自主完成从感知到执行的完整闭环。这一能力标志着农业智能体从“预设任务执行器”向“具备自适应泛化能力的主动作业单元”的范式跃迁。日本农机巨头久保田株式会社于2026年4月投资美国农业科技初创公司Agtonomy。Agtonomy的核心概念为“物理AI”（Physical AI），其AI驱动系统直接嵌入拖拉机、喷雾器等农具内部，融合GPS导航、计算机视觉与车队智能，使设备具备环境感知、田间条件理解与自主任务执行能力。该模式不制造全新机器人，而是“赋能”农场现有品牌农机，将其转化为可远程操作的智能生态系统。双方合作聚焦特种作物种植，将Agtonomy AI系统与久保田的拖拉机、喷雾器及AI摄像头深度集成，形成既能减少农药使用又能降低人工干预的智能解决方案。以色列温室农业初创企业Arugga AI Farming推出了名为“Polly”（亦开发有Polly+第二代、以及名为“Louie”的落蔓机器人）的自主授粉智能体，专门用于温室番茄这一高价值作物的授粉作业。该智能体利用车载计算机视觉系统在温室作物行间自主移动，实时识别处于最佳授粉期的花朵，并通过向花穗发射校准气流脉冲来诱导花粉释放，进而完成授粉。Polly+的运行速率较前代提升一倍，可在每日16小时以上的连续作业区间内稳定工作，显著替代了传统以熊蜂或人工授粉为主的作业模式，同时支持与植保检测平台的数据对接，为温室果菜类作物的智能化管理提供了集成式解决方案。美国GROWMARK与Intelinair合作推出的农艺智能体，基于Anthropic Claude大语言模型构建，深度融合专有农艺数据与遥感分析接口。该智能体可生成“差距分析”报告，推荐产量潜力超过10蒲式耳/英亩的替代品种；动态重构盈亏平衡分析模型，按地块逐项计算土地、机械及投入品成本。与精度不低于95%的遥感产量估算工具协同运行，2025年覆盖约490万英亩农田，为农户提供提前2个月以上的营销决策支持，有效缓解“数据丰富而分析贫乏”的结构性困境。
美国Ever.Ag公司深耕农业供应链软件服务逾四十年，其2026年发布的Everett是一种面向农业供应链的Agentic AI决策引擎。该智能体首先部署于乳制品加工领域，深度集成于企业既有的奶酪产量优化、运输优化与销售与运营计划等软件模块中。Everett的核心机制在于利用内置的农业领域知识——从乳品成分分析到供应链动态管理——将分散于各运营节点的数据加以连接，通过自动编排、迭代与创建工作流将数据洞察转化为可执行的决策，为食品与农产品加工企业的全链路优化提供了从“信息”到“行动”的智能化范式。以色列初创企业BloomX开发了一套融合生物仿生技术与人工智能驱动作业规划的技术体系。该智能体通过AI算法分析开花模式、天气数据与田间条件，每日精准确定授粉作业的最佳时间窗口，据此引导专门化硬件设备以振动或静电方式模拟自然授粉过程。在全球传粉昆虫数量下降及劳动力不稳定的宏观背景下，该智能体已被部署于以色列、南非、秘鲁、墨西哥等地的蓝莓与牛油果园中，据公开数据表明，可使坐果率与果实品质同步提升20%。
总部位于美国弗吉尼亚州的Helios AI公司开发了一个名为Helios Horizon的多智能体系统，专门面向食品与农业供应链中的采购决策需求。该系统集成了超过75种大宗农产品（涵盖咖啡、可可、大豆等）以及超过2,500个价格序列的数据接口，通过多个专用子智能体分别负责气候预测、价格走势分析、贸易流向追踪与实时新闻分析等专门任务，并由一个监督型智能体统筹协调生成综合决策建议。采购团队只需以自然语言输入“何时购买、采购多少、从何处采购”等目标指令，Horizon多智能体系统即可在7×24小时内自主完成情报整合与采购方案优化输出。该系统旨在缓解由地缘政治波动与气候变化加剧所带来的供应链不确定性，为企业级的风险缓释与成本控制提供全天候智能支撑。展望未来，农业AI智能体将从替代单一重复劳动的作业工具，逐步演变为具备持续学习与协同决策能力的“数字农艺师”，为全球农业生产体系的可持续转型提供根本性的技术驱动力。
资料来源：数字农业 Insights公众号、AgriPass、Agweb、TechCrunch、Farm Journal
