Computers and Electronics in Agriculture·9月22日 · 周二论文农业人工智能与决策模型阅读 9
Closed-loop autonomous scheduling of multi-level irrigation canal-gate systems using an LLM-agent framework: prompting strategies and model heterogeneity
Chen Junyu · Wang Haiyu · Junzeng Xu 等 9 人
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提出LLM智能体框架实现多级灌溉渠闸系统闭环自主调度，并比较提示策略与模型异质性。
方法
基于LLM智能体框架，采用不同提示策略与多种大模型进行渠闸调度实验。
发现
提示策略和模型选择显著影响多级渠闸闭环调度的自主决策效果。
机会点
可探索LLM智能体与水文模型耦合、多闸协同实时调度及鲁棒性验证。
影响力18
信息增量20
专业深度18
信源权威14
时效性10
核心期刊论文，将大模型智能体框架用于多级灌溉渠系闸门闭环自主调度，方法新颖、时效性强，对智慧灌溉有参考价值。
原文摘要
基于LLM-agent框架的多级灌溉渠闸系统闭环自主调度：提示策略与模型异质性。《农业计算机与电子》