[预印本] SlowLab: Benchmarking Autonomous AI Agents on a Year of Experiments They Cannot Undo

方法

构建模拟温室四分区、隐藏作物状态的年度实验基准，评估自主AI智能体。

发现

现有AI智能体在不可逆农业决策场景下的长期规划能力得到系统评测。

机会点

可延伸至真实农场数据对接、多季不可逆决策与作物状态可观测性研究。

提出SlowLab基准，在模拟温室四分区年度隐藏作物实验中测试自主AI智能体的不可逆决策能力。预印本，限于仿真环境，未对接真实农场。