AI智能体在自然资源落地应用面对的问题

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作者：微信文章
2025年，AI智能体的浪潮曾被寄予“全自动未来”的厚望。

然而当我们尝试在自然资源系统的垂直领域做探索应用，会发现从概念设计到落地道阻且长。

第一，错误率叠加，多步工作流中准确率一降再降。

在自然资源系统中，从矿产资源勘探的多环节分析，到国土空间规划的多步骤决策，AI智能体往往需要完成一系列连续操作。

但这里存在一个无法规避的概率计算，错误率会在多步工作流中指数级增加。

以矿产资源勘探为例，假设智能体每一步地质数据分析的可靠率是95%，这在单步操作中已是不错的表现。

但当它需要完成5步连续分析时，整体可靠率就会跌到77%；若流程延长至10步，可靠率仅剩59%；接近20步时，可靠率更是只有36%。

即便将单步可靠率提升至99%（这在技术实现上已属难度极高），20步之后其可靠性也不足82%。

而自然资源领域，尤其是涉及地质灾害预警、矿产资源储量计算等关键场景，对可靠度的要求通常在99%以上。

这意味着，仅从数学规律上看，AI智能体在这类多步复杂工作流中，几乎无法达到生产环境的要求。

那么，在自然资源系统中，该如何应对？

我们认为成功的实践往往遵循这样的模式：

首先，划定有限的上下文边界，让智能体专注于自然资源领域的某一细分场景，如专门的土地利用变化监测，而非让其包揽从勘探到规划的全流程；

其次，将超过20步的自治流程拆解为3-5个独立的可验证操作单元，每个单元设置明确的回滚点和人机确认机制，例如在地质数据建模的关键节点，由人工介入确认模型的合理性；

最后，在关键决策节点保留人工控制，像矿产资源开采方案的最终确定，必须由人类专家结合多方面因素拍板，而非完全交由智能体。

第二，经济账不得不考虑：对话与操作的成本是指数级增长的。

自然资源系统的业务场景，常常需要AI智能体进行多轮对话式交互或多步骤操作，而这背后隐藏着经济账上的巨大隐患。

对话型智能体的成本会随着对话轮次呈二次方暴增。

因为每次交互，智能体都需要重新处理整个历史聊天记录。

在自然资源领域，一次关于国土空间规划方案的深度讨论，若持续100轮对话，仅Token成本就可能高达600-1000元，再加上算力、存储等其他成本，这样的投入在大多数自然资源管理场景中是难以承受的。

对于操作型智能体，若涉及多步骤的自然资源数据治理，比如对全省土地确权数据的清洗、整合，每一步操作的边际成本看似不高，但叠加起来也会让整体成本远超预期收益。

要在自然资源系统中实现AI智能体的经济可行，需借鉴“无状态智能体”的思路，即让智能体一次交互解决一个明确问题后立刻结束。

例如，在自然资源资产核算中，让智能体专门负责与指数提取模型协作，针对某一类资产（如森林资源）的核算模型运行，输出结果后即停止，不进行无意义的多轮交互或冗余操作，以此控制成本。

第三，工具工程壁垒：为AI量身定制交互接口的难关

在自然资源系统中，给AI智能体打造适用的工具，是一道极高的工程壁垒。

这并不是简单地让AI调用几个API那么简单，70%的工作量都集中在设计工具的交互机制上。

以自然资源数据库查询为例，当智能体查询某一区域的土地利用现状数据时，可能返回上万条记录。

若将这些数据原封不动地塞给AI，会导致其上下文爆炸，无法有效处理。

此时，就需要设计合适的反馈接口，对数据进行摘要，提炼出关键信息（如不同土地利用类型的面积、分布趋势等）再传递给AI。

再比如，当智能体调用地质灾害评估工具失败时，工具需要向AI反馈具体的失败原因，是数据缺失，还是模型参数设置错误？

以及处理建议，是补充数据后重试，还是建议调整参数范围？

而非简单的“操作失败”提示。

在自然资源系统中，各类工具（如地质建模工具、遥感解译工具、国土规划工具等）的功能和数据格式千差万别，要让AI能理解、调用这些工具，并正确处理反馈，需要进行大量的适配和设计工作。

这要求开发者既懂自然资源业务，又懂AI技术，还需具备出色的工程设计能力，这无疑抬高了AI智能体在自然资源领域落地的门槛。

后续还是需要在智能体开发过程中，明确边界，人机协同。

在设计上，要保持明确的边界，让智能体专注于自然资源领域的特定问题，如高精度的遥感图像耕地提取、自动化的地质灾害隐患点识别等；

为失败而设计，提前规划好错误发生时的回滚机制和人工介入点，例如在智能体生成国土空间规划草案后，设置专家评审环节进行修正；

不能忽视的是算好经济账，优先发展那些能显著降低成本、提升效率的单点应用，而非盲目追求全流程自动化；

优先考虑可靠性而非自主性，在自然资源这类关乎国计民生的领域，用户需要的是可靠稳定的工具，而非华而不实的“全自动”噱头。

从演示可用到规模可用，AI智能体在自然资源系统中的落地仍有很长的路要走。