AgriAgent: Contract-Driven Planning and Capability-Aware Tool Orchestration in Real-World Agriculture
作者: Bo Yang, Yu Zhang, Yunkui Chen, Lanfei Feng, Xiao Xu, Nueraili Aierken, Shijian Li
分类: cs.CL
发布日期: 2026-01-13
💡 一句话要点
AgriAgent：面向农业场景的合同驱动规划与能力感知工具编排
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 农业智能体 合同驱动规划 能力感知 工具编排 分层执行 多模态输入 动态工具生成
📋 核心要点
- 现有农业智能体系统难以同时处理简单信息理解和复杂多步骤任务，且对工具可用性要求高。
- AgriAgent采用分层执行策略，简单任务直接推理，复杂任务则通过合同驱动规划和能力感知工具编排。
- 实验表明，AgriAgent在复杂任务上比现有方法具有更高的执行成功率和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
现实农业场景中的智能体系统必须处理多模态输入下的多样化任务，范围从轻量级信息理解到复杂的多步骤执行。然而，现有方法大多依赖于统一的执行范式，难以适应农业环境中常见的任务复杂性的大幅变化和不完整的工具可用性。为了应对这一挑战，我们提出了AgriAgent，一个用于现实农业的双层智能体框架。AgriAgent采用基于任务复杂性的分层执行策略：简单任务通过特定模态智能体的直接推理来处理，而复杂任务则触发合同驱动的规划机制，该机制将任务形式化为能力需求，并执行能力感知的工具编排和动态工具生成，从而实现具有故障恢复的多步骤和可验证的执行。实验结果表明，与依赖统一执行范式的现有以工具为中心的智能体基线相比，AgriAgent在复杂任务上实现了更高的执行成功率和鲁棒性。所有代码和数据将在我们的工作被接受后发布，以促进可重复的研究。
🔬 方法详解
问题定义：现有农业智能体系统在处理复杂农业任务时，面临任务复杂度高、工具可用性不完整等挑战。传统的统一执行范式难以有效应对这些问题，导致执行成功率低且鲁棒性差。因此，需要一种能够根据任务复杂性自适应调整执行策略，并能有效利用现有工具甚至动态生成新工具的智能体框架。
核心思路：AgriAgent的核心思路是采用分层执行策略，将任务根据复杂性分为简单任务和复杂任务。对于简单任务，直接由特定模态的智能体进行推理处理；对于复杂任务，则采用合同驱动的规划机制，将任务分解为能力需求，并根据现有工具的能力进行编排，必要时动态生成新的工具。这种分层策略能够更好地适应农业场景中任务复杂性的变化，提高任务执行的成功率和鲁棒性。
技术框架：AgriAgent框架包含两个主要层级：模态特定智能体层和合同驱动规划层。模态特定智能体层负责处理简单的信息理解任务，例如图像识别、文本分析等。合同驱动规划层负责处理复杂的多步骤任务，其流程如下：首先，将任务转化为能力需求；然后，根据能力需求搜索可用的工具；如果现有工具无法满足需求，则动态生成新的工具；最后，将工具进行编排，形成完整的执行计划，并进行执行和监控，并在出现故障时进行恢复。
关键创新：AgriAgent的关键创新在于其合同驱动的规划机制和能力感知的工具编排。传统的工具中心智能体通常依赖于预定义的工具集，难以适应农业场景中不断变化的任务需求。AgriAgent通过将任务形式化为能力需求，并根据能力需求动态选择和编排工具，从而提高了智能体的灵活性和适应性。此外，AgriAgent还具备动态工具生成的能力，进一步扩展了智能体的能力范围。
关键设计：AgriAgent的合同驱动规划机制涉及多个关键设计。首先，需要定义一套标准化的能力描述语言，用于描述任务的需求和工具的能力。其次，需要设计一种有效的工具搜索算法，能够根据能力需求快速找到合适的工具。此外，动态工具生成模块需要具备一定的创造性，能够根据任务需求生成新的工具。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
AgriAgent在复杂农业任务上表现出显著优势。实验结果表明，与依赖统一执行范式的基线方法相比，AgriAgent在执行成功率和鲁棒性方面均有提升。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但整体而言，AgriAgent通过分层执行策略和合同驱动规划，有效提升了智能体在复杂农业场景中的任务处理能力。
🎯 应用场景
AgriAgent可应用于多种农业场景，例如农作物病虫害诊断、精准灌溉、智能施肥、农机自动驾驶等。通过智能分析农田环境信息和作物生长状态，AgriAgent能够为农民提供个性化的种植建议和操作指导，提高农业生产效率和资源利用率，实现农业智能化和可持续发展。未来，AgriAgent有望成为农业生产的重要助手，助力智慧农业发展。
📄 摘要（原文）
Intelligent agent systems in real-world agricultural scenarios must handle diverse tasks under multimodal inputs, ranging from lightweight information understanding to complex multi-step execution. However, most existing approaches rely on a unified execution paradigm, which struggles to accommodate large variations in task complexity and incomplete tool availability commonly observed in agricultural environments. To address this challenge, we propose AgriAgent, a two-level agent framework for real-world agriculture. AgriAgent adopts a hierarchical execution strategy based on task complexity: simple tasks are handled through direct reasoning by modality-specific agents, while complex tasks trigger a contract-driven planning mechanism that formulates tasks as capability requirements and performs capability-aware tool orchestration and dynamic tool generation, enabling multi-step and verifiable execution with failure recovery. Experimental results show that AgriAgent achieves higher execution success rates and robustness on complex tasks compared to existing tool-centric agent baselines that rely on unified execution paradigms. All code, data will be released at after our work be accepted to promote reproducible research.