南京农业大学研发“神农慧种”系列智能体，让农业大模型“长出手脚”
近日，一场聚焦农业前沿的研讨会在南京举行——农业大模型与智能体创新发展研讨会暨“中国农村技术开发中心百人讲坛”。会议主题直指“AI赋能农业新质生产力”，现场有两项重磅发布：一是由南京农业大学主导研发的“神农慧种”系列智能体，二是由江苏省农科院主导研发的“智小农”智能体。 当前，气候变化、资源约束、劳
近日，一场聚焦农业前沿的研讨会在南京举行——农业大模型与智能体创新发展研讨会暨“中国农村技术开发中心百人讲坛”。会议主题直指“AI赋能农业新质生产力”，现场有两项重磅发布：一是由南京农业大学主导研发的“神农慧种”系列智能体，二是由江苏省农科院主导研发的“智小农”智能体。
当前，气候变化、资源约束、劳动力结构变化以及粮食稳产保供等多重挑战并存，传统“靠经验种田”的模式已难以为继。农业生产的未来，必然走向“靠数据决策、靠模型诊断、靠装备执行”的智慧化道路。这里的关键在于，如何让前沿的大模型技术不再仅仅是“会回答”的聊天工具，而是真正“懂农情、会计算、能决策、可落地”的生产力引擎。
南京农业大学党委书记王春春在致辞中强调，农业大模型与智能体是推动科技创新与产业应用深度融合的关键载体。学校长期深耕智慧农业与人工智能领域，始终坚持推动农业科技“从田间来、到田间去”，为我国智慧农业的发展积累了扎实的人才、平台和技术基础。
“神农慧种”：从云端算法到田间作业的闭环
此次发布的“神农慧种”系列智能体，堪称南京农业大学智慧农业创新团队三十年技术积累的集大成之作。团队在农作系统模拟、农情遥感监测、农田精确管理等领域的长期研究，为这套面向粮食生产重大需求的智慧种植综合解决方案，奠定了坚实基础。
这套系统的核心驱动力是什么？答案是“领域大模型+高质量数据集+高水平知识图谱+领域机理模型”的协同。通过集成农业大模型、作物生长预测模型、农情遥感监测模型、多智能体协同调度以及田间智能装备终端，它旨在为农业大模型装上感知田间的“耳目”、精准决策的“大脑”和自动执行的“四肢”。
江苏省农科院院长、南京农业大学朱艳教授详细介绍了其架构。整个系列包含综合平台、关键环节和应用场景三个层次的智能体：综合平台有“慧耕耘”“慧种植”；关键环节涵盖“慧感知”“慧预测”“慧作业”；应用场景则具体到“慧种稻”“慧种麦”“慧种玉”“慧种豆”。从底层的基础设施、知识数据，到模型算法、协同调度，再到顶层的功能应用，五层架构共同实现了从信息感知到决策执行的全链路闭环。
本次率先发布了其中的1个综合平台智能体“慧耕耘”、2个关键环节智能体“慧感知”与“慧预测”，以及2大应用场景智能体“慧种稻”和“慧种麦”。
“慧耕耘”：打造农业的“智慧大脑”
作为系列智能体的总入口，“慧耕耘”平台扮演着“智慧大脑”的角色。它的设计思路很清晰：采用大语言模型与小量化模型协同工作的机制，目标是将模糊的种植经验转化为精确的数字化决策。
南京农业大学智慧农业创新团队的肖浏骏副教授解释道，在这个协同机制中，大模型主要负责知识交互与意图理解，相当于“总指挥”；而各类小模型，如作物生长模型、农情监测模型等，则负责具体的定量计算与动态预测，是执行精准任务的“专家”。
为了实现从云端到田垄的无缝联动，团队自主研发了算法技能封装（Skill）、模型上下文协议（MCP）、命令行调用（CLI）等架构。这些技术如同“转换器”和“调度员”，打破了软件与硬件之间的壁垒，能够精确调度作物生长参数解析模型、CropGrow生长模拟模型以及无人农机等田间智能装备，让算法指令直接驱动田间作业。
目前，相关技术已在江苏、河南、山东、江西、上海等多地开展示范应用。效果如何？在产前的种植处方设计、作物长势诊断与调控、变量施肥灌溉、无人化收获以及农技服务等多个环节，均已取得积极成效。可以说，这套系统正在为农业生产走向绿色化、智慧化、高质化，提供着切实有力的技术支撑。
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Android Studio 是 Google 面向安卓应用开发提供的官方集成开发环境，基于 IntelliJ IDEA 构建。它整合智能代码编辑、Gradle 构建、界面预览、设备模拟、性能分析、调试测试及 APK 分析等工具。
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