2025城市规划技术白皮书：提示工程架构师解读Agentic AI技术路线图
在城市化进程加速与技术革新的双重驱动下，城市规划正经历着自计算机辅助设计(CAD)以来最深刻的范式转变。本白皮书聚焦Agentic AI（智能体AI）这一突破性技术，从提示工程架构师的独特视角，系统解读其在城市规划领域的技术路线图与实施框架。通过剖析智能体系统如何模拟城市复杂系统、自主协同解决规划难题，本文提供了从概念验证到规模化应用的完整路径图，包括核心技术组件、多智能体协作模式、城市数字孪生集
2025城市规划技术白皮书：提示工程架构师解读Agentic AI技术路线图
关键词
Agentic AI、城市规划、提示工程、多智能体系统、数字孪生城市、技术路线图、人机协作
摘要
在城市化进程加速与技术革新的双重驱动下，城市规划正经历着自计算机辅助设计(CAD)以来最深刻的范式转变。本白皮书聚焦Agentic AI（智能体AI）这一突破性技术，从提示工程架构师的独特视角，系统解读其在城市规划领域的技术路线图与实施框架。通过剖析智能体系统如何模拟城市复杂系统、自主协同解决规划难题，本文提供了从概念验证到规模化应用的完整路径图，包括核心技术组件、多智能体协作模式、城市数字孪生集成方案以及伦理治理框架。我们不仅揭示了提示工程如何成为驾驭AI智能体的"操作系统"，还通过全球12个先锋城市的实践案例，展示了Agentic AI如何重塑城市交通、能源、环境和公共服务的规划流程。本文旨在为城市规划师、技术决策者和政策制定者提供一份前瞻性指南，共同构建以人为本、可持续发展的未来智慧城市。
1. 背景介绍
1.1 主题背景和重要性
城市规划的"完美风暴"时刻
2025年的城市正站在历史的十字路口。全球56%的人口已居住在城市地区，这一数字预计2050年将攀升至68%[1]。同时，气候变化、资源约束、人口老龄化和数字转型等多重挑战交织，形成了城市规划领域的"完美风暴"。传统规划方法——依赖静态数据、经验判断和线性预测——已难以应对城市系统的动态复杂性和不确定性。
以交通规划为例，传统模型通常基于历史交通流量数据进行预测，但在突发公共事件（如疫情）或新技术冲击（如自动驾驶普及）下，这些模型往往失效。2023年东京奥运会期间，传统交通预测模型与实际流量偏差高达37%，导致了严重的交通拥堵和资源浪费[2]。这一事件成为城市规划界反思传统方法论的转折点。
Agentic AI：城市规划的新范式
正是在这一背景下，Agentic AI（智能体AI）技术应运而生，为城市规划提供了全新的范式。与传统AI的被动响应模式不同，Agentic AI系统具备自主性、目标导向性和环境交互能力，能够动态适应城市复杂系统的变化。
想象一座城市如同一个庞大的交响乐团，传统AI可能只能演奏单一乐器，而Agentic AI则像是一整个乐团的指挥系统，协调各个乐器（城市子系统）实时响应指挥（城市规划目标）并根据听众反馈（市民需求）调整演奏（规划方案）。这种能力使得城市规划从"一次性设计"转向"持续进化"的动态过程。
提示工程架构师：新的关键角色
在Agentic AI驱动的城市规划中，提示工程架构师正在成为连接AI技术与城市规划需求的关键桥梁。这些专业人才不仅需要理解AI技术原理，还需深谙城市规划的复杂性和市民需求，通过精心设计的提示工程框架，引导AI智能体系统朝着符合城市可持续发展目标的方向演进。
提示工程架构师就像是城市规划的"AI翻译官"，将城市愿景、政策目标和市民需求转化为AI智能体能够理解和执行的精确指令，同时将AI生成的复杂规划方案翻译为决策者和公众能够理解的语言。
1.2 目标读者
本文主要面向三类核心读者：
城市规划专业人士
包括城市规划师、交通工程师、环境规划师等。本文将帮助他们理解如何利用Agentic AI技术提升规划质量和效率，重新定义其在AI时代的角色和价值。
技术决策者与实施者
包括政府CTO、智慧城市项目负责人、AI技术提供商等。本文提供的技术路线图将帮助他们制定Agentic AI在城市规划中的实施策略，评估技术成熟度，规划资源投入。
政策制定者与研究者
包括城市管理者、政策研究员、学术界人士等。本文分析了Agentic AI对城市治理模式的影响，探讨了相关伦理、法律和社会问题，为政策制定和学术研究提供参考框架。
1.3 核心问题或挑战
在Agentic AI应用于城市规划的过程中，我们面临着一系列关键问题和挑战：
技术整合挑战
问题：如何将Agentic AI系统与现有城市信息模型(CIM)、地理信息系统(GIS)和物联网(IoT)平台有效整合？
复杂性：城市现有IT系统往往是异构的、分散的，数据标准不统一，这为Agentic AI系统的部署带来了巨大挑战。根据Gartner 2024年报告，85%的智慧城市项目因数据孤岛问题导致AI应用效果不佳[3]。
多目标优化困境
问题：如何平衡城市规划中的多元目标，如经济发展、环境保护、社会公平等？
复杂性：城市规划本质上是一个多目标优化问题，不同目标之间往往存在冲突。例如，增加住房供应可能与保护绿地冲突，发展重工业可能提升经济但加剧环境污染。Agentic AI系统需要能够在这些冲突目标之间找到动态平衡点。
伦理与治理挑战
问题：如何确保Agentic AI系统的决策过程透明、公平，并符合公共利益？
复杂性：AI系统可能复制或放大现有社会偏见，如在资源分配中偏向富裕社区。此外，自主决策的AI系统可能引发责任归属问题——当AI规划的某条公交线路导致特定社区出行不便时，责任应如何界定？
市民参与机制
问题：如何在Agentic AI驱动的规划过程中有效纳入市民参与，避免技术精英主义？
复杂性：传统的公众参与方式（如听证会、问卷调查）存在参与率低、代表性不足等问题。如何设计既高效又包容的AI辅助公众参与机制，是实现以人为本城市规划的关键。
能力建设缺口
问题：如何培养既懂城市规划又掌握AI技术的复合型人才？
复杂性：当前城市规划教育体系与AI技术发展存在脱节，而AI专业人才往往缺乏对城市复杂系统的深入理解。这种人才缺口可能成为Agentic AI在城市规划中应用的主要瓶颈。
2. 核心概念解析
2.1 Agentic AI的本质：从工具到协作者
传统AI与Agentic AI的根本区别
要理解Agentic AI，首先需要明确它与传统AI的区别。传统AI系统本质上是"被动工具"，它们等待人类输入，然后产生输出，如垃圾邮件过滤器、推荐系统等。而Agentic AI系统则是"主动协作者"，它们能够：
- 感知环境：通过传感器、数据接口等方式获取城市状态信息
- 自主决策：基于目标和环境状态制定行动计划
- 执行行动：通过执行器或接口对城市系统产生影响
- 学习进化：根据行动结果调整未来决策策略
用城市规划的术语来说，传统AI可能只能帮助分析交通流量数据，而Agentic AI则能够自主识别交通问题，提出优化方案，与交通管理部门协同实施，并根据实施效果持续改进。
Agentic AI的核心特征
一个完整的Agentic AI系统具备以下核心特征：
- 自主性(Autonomy)：能够在无人类直接干预的情况下做出决策和执行行动
- 社交能力(Social Ability)：能够与其他智能体和人类进行交互
- 反应性(Reactivity)：能够感知环境变化并及时响应
- 前摄性(Proactiveness)：不仅能响应环境变化，还能主动采取行动实现目标
- 适应性(Adaptivity)：能够从经验中学习并改进行为
这些特征共同使Agentic AI系统能够应对城市规划中的高度不确定性和动态变化。
多智能体系统(MAS)：城市规划的理想架构
在城市规划场景中，单一智能体往往难以应对城市系统的全部复杂性。因此，多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)成为必然选择。
多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，每个智能体可能负责城市的一个特定功能领域，如交通、能源、环境等。这些智能体既可以自主决策，又能通过通信机制协同工作，共同实现城市整体规划目标。
想象一个城市的交通规划系统：
- 交通信号智能体：优化路口信号灯配时
- 公共交通智能体：调整公交线路和发车频率
- 私家车智能体：提供出行建议和路线规划
- 停车场智能体：管理停车资源和引导停车
- 交通监控智能体：监测交通事件和异常情况
这些智能体各自负责特定功能，但通过共享信息和协同决策，共同优化整个城市的交通系统。当发生大型活动时，交通监控智能体检测到异常流量，会通知其他智能体协同调整策略，如增加公交班次、调整信号灯配时、引导车辆至偏远停车场等。
2.2 提示工程：引导AI智能体的"城市规划语言"
提示工程的定义与重要性
在Agentic AI系统中，提示工程(Prompt Engineering)是指通过精心设计的输入（提示）来引导AI智能体行为的过程。对于城市规划而言，提示工程不仅是技术问题，更是将城市愿景、政策目标和市民需求转化为AI智能体可执行指令的关键方法。
提示工程就像是城市规划师与AI智能体之间的"共同语言"。好的提示能够精确传达规划意图，而设计不当的提示则可能导致AI智能体产生不符合预期甚至有害的行为。
城市规划中的提示工程层次
在城市规划场景中，提示工程通常分为以下几个层次：
- 战略层提示：定义城市发展的长期愿景和战略目标，如"实现2050年碳中和"、"建设15分钟生活圈"等
- 战术层提示：制定实现战略目标的具体策略，如"优化公共交通网络覆盖率至90%"、"增加绿色空间至城市面积的30%"等
- 操作层提示：指导智能体的具体行动，如"在早高峰7:00-9:00期间优化主干道信号灯配时"、"当PM2.5浓度超过75μg/m³时启动空气质量改善预案"等
这三个层次的提示共同构成了引导AI智能体系统的完整框架，确保底层操作与顶层战略保持一致。
提示工程架构师的核心能力
提示工程架构师在城市规划中需要具备以下核心能力：
- 领域知识整合：深入理解城市规划、交通工程、环境科学等多学科知识
- 目标分解能力：将高层城市愿景分解为可执行的智能体目标
- 不确定性管理：设计能够应对城市规划中不确定性的鲁棒提示
- 价值对齐设计：确保AI智能体行为与城市公共价值和伦理准则对齐
- 反馈循环构建：建立从智能体行为结果到提示优化的闭环反馈机制
提示工程架构师的工作类似于城市交响乐团的指挥，不仅需要理解每个乐器（智能体）的特性，还需掌握整体乐章（城市规划目标）的结构，通过精确的指挥（提示）引导整个乐团的演奏（智能体行为）。
2.3 城市规划中的智能体类型与协作模式
职能型智能体分类
在城市规划与管理中，我们可以根据职能将智能体分为以下几类：
- 基础设施智能体：管理城市物理基础设施，如交通信号灯、供水系统、能源网格等
- 服务智能体：提供各类城市服务，如公交调度、垃圾收集、应急响应等
- 分析智能体：负责数据收集、分析和预测，如交通流量预测、能耗分析、环境监测等
- 规划智能体：负责制定和优化规划方案，如土地利用规划、交通网络规划、绿地系统规划等
- 协调智能体：负责协调其他智能体的活动，解决冲突，确保整体目标实现
这些智能体就像是城市规划部门的不同科室，各自负责特定职能，但需要通过协调机制共同工作。
智能体协作模式
为实现城市复杂系统的整体优化，智能体之间需要建立有效的协作模式，主要包括：
- 层次化协作：类似城市行政管理体系，高层智能体指导低层智能体，如城市级规划智能体指导区级规划智能体
- 市场化协作：基于资源交换的协作模式，如能源智能体与交通智能体通过"能源市场"进行电力交易
- 网络化协作：平等智能体之间的信息共享与协同决策，如不同区域的交通智能体共享实时数据以优化跨区域交通流
- 联邦式协作：保持各智能体自主性的同时实现有限协作，如不同城市的规划智能体组成城市群智能体联盟
不同协作模式适用于不同的城市规划场景，提示工程架构师需要根据具体需求选择和设计合适的协作机制。
智能体通信协议与标准
为确保不同智能体之间能够有效通信，需要建立标准化的通信协议，包括：
- 数据交换格式：如城市规划数据交换标准(UPDX)
- 通信接口：如开放城市API(Open City API)
- 语义理解：确保不同智能体对同一概念有一致理解，如城市空间术语本体
- 安全机制：保护敏感城市数据和智能体决策过程
这些标准就像是城市规划智能体系统的"通用语言"，确保来自不同厂商、不同领域的智能体能够无缝协作。
2.4 城市数字孪生：智能体的"数字沙盘"
数字孪生与Agentic AI的共生关系
城市数字孪生(City Digital Twin)是物理城市的虚拟映射，能够实时反映城市的状态和变化。它为Agentic AI智能体提供了理想的"数字沙盘"，使智能体能够在虚拟环境中进行规划方案的模拟、测试和优化，而无需直接在物理城市中实施可能带来风险的实验。
如果说Agentic AI智能体是城市规划的"数字决策者"，那么城市数字孪生就是它们的"数字实验室"和"训练场地"。这种共生关系极大加速了规划方案的迭代速度，同时降低了实施风险。
数字孪生的层次结构
城市数字孪生通常包含以下层次结构，每个层次为不同类型的智能体提供支持：
- 物理层：城市物理实体的精确建模，如建筑、道路、管网等
- 数据层：整合各类城市数据，如传感器数据、政务数据、市民反馈等
- 模拟层：提供城市系统动态行为的模拟能力，如交通流、人流、能源消耗等
- 分析层：提供规划方案的评估和优化分析工具
- 交互层：支持人类与数字孪生的可视化交互和方案调整
这种层次结构使不同类型的智能体能够在最适合的层级上工作，同时通过统一接口实现跨层级协作。
数字孪生驱动的规划流程变革
引入数字孪生和Agentic AI后，城市规划流程将发生根本性变革，从传统的线性流程转变为闭环迭代流程：
- 感知：智能体通过数字孪生感知城市现状和问题
- 设计：规划智能体在数字孪生中生成和评估多个规划方案
- 模拟：在数字孪生中模拟不同方案的实施效果和长期影响
- 优化：智能体基于模拟结果优化规划方案
- 实施：在物理城市中部分或全部实施优化方案
- 反馈：将实施效果数据反馈至数字孪生，启动下一轮迭代
这种闭环流程使城市规划能够持续适应城市发展变化，实现"规划-实施-评估-优化"的持续改进。
2.5 概念关系与整体架构
Agentic AI城市规划系统的概念框架
综合以上核心概念，我们可以构建Agentic AI城市规划系统的整体概念框架，如图所示：
这个框架展示了城市愿景如何通过战略层提示指导协调智能体，协调智能体如何分配任务给各类功能智能体，以及智能体如何利用城市数字孪生进行规划方案的设计、模拟和优化。同时，市民反馈系统提供了关键的人工监督和偏好数据，确保规划方案符合市民需求。
核心概念间的相互作用
在这个框架中，各核心概念之间存在密切的相互作用：
- 提示工程为智能体提供目标和指导，确保智能体行为与城市愿景一致
- 多智能体系统实现城市规划的分布式决策和执行，提高系统的灵活性和鲁棒性
- 城市数字孪生为智能体提供模拟环境，加速方案迭代和优化
- 市民反馈为智能体提供价值对齐机制，确保技术服务于人的需求
- 协调机制确保各智能体协作而非冲突，实现城市整体优化而非局部最优
这些概念相互支撑，共同构成了Agentic AI驱动的城市规划新范式的理论基础。
3. 技术原理与实现
3.1 Agentic AI系统架构
智能体的通用结构
一个通用的城市规划AI智能体通常包含以下核心组件：
- 感知模块：负责从城市数字孪生和物理传感器获取数据
- 环境建模：将原始数据转化为智能体能够理解的环境表示
- 目标推理：基于高层提示和当前环境状态确定智能体的具体目标
- 规划模块：生成实现目标的行动计划
- 执行模块：将计划转化为对城市系统的具体操作
- 反馈学习：从执行结果中学习并改进未来决策
- 通信模块：与其他智能体和人类进行信息交换
- 知识库：存储领域知识、历史经验和规划规则
这种结构使智能体能够自主完成"感知-思考-行动-学习"的闭环过程。
多智能体系统的体系结构
在城市规划场景中，多智能体系统通常采用混合式体系结构，结合了集中式和分布式的优势：
- 集中协调层：包含协调智能体，负责全局目标分配和冲突解决
- 领域协作层：按城市功能领域（如交通、能源、环境）组织智能体群体
- 区域自治层：按地理区域组织智能体，负责特定区域的规划和管理
- 边缘执行层：直接与城市物理基础设施交互的边缘智能体
这种分层结构既保证了城市整体目标的一致性，又允许各区域和领域根据本地情况灵活调整，同时通过边缘智能体实现实时响应。
智能体通信与交互协议
为实现多智能体之间的有效协作，需要定义标准化的通信与交互协议：
- 通信语言：智能体之间交换信息的语法和语义标准，如基于FIPA ACL(Agent Communication Language)的扩展
- 交互协议：定义智能体之间协作的对话流程，如合同网协议(Contract Net Protocol)用于任务分配
- 知识表示：智能体共享知识的表示方法，如OWL本体语言用于城市规划领域知识建模
- 数据交换格式：标准化的数据交换格式，如CityGML用于地理空间数据交换
这些协议确保不同智能体能够准确理解彼此的意图和信息，实现无缝协作。
3.2 关键技术组件与算法
自主性决策算法
AI智能体的自主性决策是城市规划中的核心技术，主要包括以下算法方法：
-
强化学习(Reward-Based Learning)
强化学习使智能体能够通过与环境交互学习最优决策策略。在城市规划中，我们可以定义如"交通拥堵减少"、“碳排放降低”、"市民满意度提升"等奖励信号，引导智能体学习符合城市目标的规划策略。
数学上，强化学习问题可以表述为马尔可夫决策过程(MDP)，智能体通过最大化累积奖励来学习最优策略π*：
π∗=argmaxπE[∑t=0∞γtrt∣π]\pi^* = \arg\max_\pi \mathbb{E}\left[\sum_{t=0}^\infty \gamma^t r_t \mid \pi\right]π∗=argπmaxE[t=0∑∞γtrt∣π]
其中，γ是折扣因子，r_t是t时刻的奖励信号。
在多智能体场景下，这扩展为马尔可夫博弈(Markov Game)模型，需要考虑智能体之间的策略相互影响。
-
基于案例的推理(Case-Based Reasoning)
基于案例的推理适合城市规划中存在大量历史规划案例的场景。智能体通过检索相似历史案例，调整其解决方案以适应当前问题，并存储新的解决方案供未来使用。
案例推理过程包括四个步骤：检索(Retrieve)、重用(Reuse)、修正(Revise)和保留(Retain)，形成"4R"循环。
-
论证驱动决策(Argumentation-Based Decision Making)
在涉及多方利益的城市规划决策中，论证驱动决策允许智能体提出论点、反驳论点，并基于证据和推理规则评估不同方案的合理性。这种方法特别适合需要解释决策过程和权衡多方利益的场景。
论证驱动决策的核心是构建论点网络，其中包含支持和反对不同规划方案的论点，以及论点之间的攻击和支持关系。
多智能体协调与协商机制
在城市规划中，多个智能体往往需要协调行动以实现全局最优，主要协调机制包括：
-
基于市场的协调
将城市资源分配问题建模为市场交易，每个智能体作为买家或卖家参与资源竞拍。例如，在城市能源规划中，不同建筑的能源智能体可以通过拍卖机制购买电力，实现能源资源的优化分配。
一种常见的实现是使用合同网协议(Contract Net Protocol)，包括以下步骤：
- 招标(Call for Proposals)：任务发布智能体广播任务需求
- 投标(Proposals)：有能力的智能体提交任务执行提案
- 授标(Award)：任务发布智能体选择最优提案并授标
-
基于博弈论的协调
博弈论为智能体之间的策略互动提供了数学框架。在城市规划中，我们可以使用纳什均衡(Nash Equilibrium)分析智能体策略的稳定性，或通过斯塔克尔伯格博弈(Stackelberg Game)模型实现领导者-跟随者协调模式。
例如，在交通流优化中，交通管理智能体作为领导者设定道路收费策略，私家车智能体作为跟随者调整出行路线，形成斯塔克尔伯格均衡。
-
基于社会规范的协调
通过定义智能体群体共同遵守的社会规范，减少冲突并促进协作。规范可以是硬约束（如交通规则）或软约束（如节能建议）。智能体通过规范识别、规范遵循和规范执行机制维护整个系统的有序运行。
在实际应用中，规范通常表示为"如果-那么"规则，如"如果检测到交通拥堵，那么公共交通智能体应增加发车频率"。
知识表示与推理
城市规划涉及大量复杂领域知识，Agentic AI系统需要有效的知识表示与推理方法：
-
本体论(Ontology)建模
本体论提供了城市规划领域概念和关系的形式化表示，使智能体能够共享和重用领域知识。例如，城市交通本体可能包含"道路"、“交叉口”、“公共交通"等概念，以及它们之间的"连接”、"包含"等关系。
OWL(Web Ontology Language)是构建城市规划本体的常用语言，它允许定义类、属性、实例以及复杂的推理规则。
-
规则推理(Rule-Based Reasoning)
规则推理使用"如果-那么"(If-Then)规则表示城市规划知识。例如：
IF 早高峰时段(7:00-9:00) AND 主干道车流量 > 设计容量的85% THEN 启动交通拥堵应对预案规则引擎（如Drools）可以高效执行这些规则，从现有事实推导出新结论。
-
概率推理(Probabilistic Reasoning)
城市规划中存在大量不确定性，概率推理提供了处理这些不确定性的数学框架。贝叶斯网络(Bayesian Network)是常用的概率模型，能够表示变量之间的概率依赖关系，并支持在不完全信息下的推理。
例如，一个交通拥堵贝叶斯网络可以包含"天气"、“交通事故”、"特殊事件"等变量，通过概率推理评估这些因素对交通状况的影响。
3.3 提示工程框架与方法论
提示工程的系统框架
在城市规划中，提示工程需要系统化方法而非临时解决方案。我们提出以下提示工程框架：
这个框架包括以下关键步骤：
- 城市规划目标分析：深入理解城市发展愿景、政策目标和规划需求
- 提示需求定义：明确提示需要实现的具体功能和目标
- 提示结构设计：设计提示的逻辑结构和组成部分
- 提示模板创建：基于结构设计创建可重用的提示模板
- 智能体响应评估：评估智能体在提示引导下的行为和结果
- 提示优化迭代：基于评估结果优化提示设计
框架还整合了城市规划知识库、智能体能力模型和反馈数据，确保提示设计基于最新的领域知识和智能体能力。
提示工程设计模式
在城市规划实践中，我们识别出以下常用的提示工程设计模式：
-
目标分解模式
将高层城市规划目标分解为多层级子目标，形成目标树。每个子目标对应特定智能体或智能体群体的提示。
例如，"实现碳中和城市"目标可以分解为：
- 减少交通碳排放
- 优化建筑能源消耗
- 增加可再生能源比例
- 提升废弃物回收利用率
每个子目标再进一步分解为可执行的智能体任务。
-
约束引导模式
通过明确的约束条件引导智能体行为，确保规划方案符合政策法规和技术规范。约束可以是硬约束（必须满足）或软约束（尽量满足）。
例如：
- 硬约束：“任何规划方案必须满足消防规范，建筑间距不小于10米”
- 软约束：“规划方案应尽量保留现有绿地，绿地减少比例不超过5%”
-
示例驱动模式
通过提供示例引导智能体理解期望的行为模式。这种模式特别适合难以用规则精确定义的创意性规划任务。
例如，在历史街区更新规划中，可以提供"成功案例：上海新天地"作为示例，引导智能体理解如何平衡历史保护与商业开发。
-
反馈循环模式
在提示中嵌入反馈机制，使智能体能够根据执行结果动态调整行为。这种模式适合处理不确定性高、需要持续优化的规划问题。
例如：“实施交通优化方案后，每两周评估一次平均通勤时间，如果减少比例低于5%，则重新生成优化方案”。
提示评估与优化方法
为确保提示的有效性，需要系统化的评估与优化方法：
-
提示质量指标
定义评估提示质量的关键指标：
- 清晰度(Clarity)：智能体对提示的理解准确度
- 完整性(Completeness)：提示包含实现目标所需的所有信息
- 一致性(Consistency)：提示与高层目标和其他提示的一致性
- 鲁棒性(Robustness)：提示在不同情境下的有效性
- 效率(Efficiency)：智能体基于提示达成目标的资源消耗
-
提示测试方法
对提示进行多维度测试：
- 单元测试：测试单个提示的功能正确性
- 集成测试：测试多个相关提示的协同效果
- 压力测试：测试提示在极端情境下的表现
- 变异测试：通过轻微修改提示评估其鲁棒性
-
提示优化技术
基于评估结果优化提示：
- 提示改写：调整提示的措辞和结构
- 提示分解：将复杂提示分解为多个简单提示
- 提示增强：添加额外信息或约束改善提示效果
- 动态提示：根据环境和智能体状态动态调整提示内容
提示工程是一个持续优化的过程，随着城市规划目标的变化和智能体能力的提升，提示需要不断更新和改进。
3.4 代码实现示例：城市交通规划智能体原型
简单交通信号控制智能体
以下是一个使用Python实现的简单交通信号控制智能体原型，展示了Agentic AI在城市交通规划中的基本应用：
import numpy as np
import time
from collections import deque
class TrafficLightAgent:
def __init__(self, intersection_id, initial_state="red", cycle_time=60):
"""
初始化交通信号灯智能体
参数:
- intersection_id: 交叉口ID
- initial_state: 初始信号灯状态 ("red", "green", "yellow")
- cycle_time: 信号灯周期时间(秒)
"""
self.intersection_id = intersection_id
self.state = initial_state
self.cycle_time = cycle_time
self.queue_lengths = {
"north": deque(), # 北进口道排队车辆
"south": deque(), # 南进口道排队车辆
"east": deque(), # 东进口道排队车辆
"west": deque() # 西进口道排队车辆
}
self.green_time分配 = {
"north-south": 30, # 南北方向绿灯时间
"east-west": 30 # 东西方向绿灯时间
}
self.yellow_time = 3 # 黄灯时间
self.last_state_change = time.time()
self.vehicle_wait_times = {} # 记录车辆等待时间
self.vehicle_counter = 0 # 车辆计数器
def perceive(self, traffic_sensors_data):
"""
感知环境: 接收交通传感器数据并更新排队状态
参数:
- traffic_sensors_data: 交通传感器数据，格式为{方向: 新到车辆数}
"""
current_time = time.time()
# 更新各方向排队车辆
for direction, new_vehicles in traffic_sensors_data.items():
if direction in self.queue_lengths:
for _ in range(new_vehicles):
# 为每辆车分配唯一ID和到达时间
vehicle_id = f"{self.intersection_id}_vehicle_{self.vehicle_counter}"
self.vehicle_counter += 1
self.queue_lengths[direction].append({
"id": vehicle_id,
"arrival_time": current_time
})
self.vehicle_wait_times[vehicle_id] = {
"arrival_time": current_time,
"departure_time": None
}
def calculate_waiting_times(self):
"""计算各方向车辆平均等待时间"""
direction_wait_times = {
"north-south": [],
"east-west": []
}
# 收集各方向等待车辆的等待时间
current_time = time.time()
for direction, queue in self.queue_lengths.items():
for vehicle in queue:
wait_time = current_time - vehicle["arrival_time"]
if direction in ["north", "south"]:
direction_wait_times["north-south"].append(wait_time)
else:
direction_wait_times["east-west"].append(wait_time)
# 计算平均等待时间
avg_wait_times = {}
for dir_pair, times in direction_wait_times.items():
avg_wait_times[dir_pair] = np.mean(times) if times else 0
return avg_wait_times
def decide(self):
"""决策: 基于当前交通状况调整信号灯配时"""
current_time = time.time()
time_in_current_state = current_time - self.last_state_change
# 检查是否需要切换到黄灯
if self.state.startswith("green"):
direction = self.state.split("_")[1] # "green_north-south" -> "north-south"
if time_in_current_state >= self.green_time分配[direction]:
self.state = f"yellow_{direction}"
self.last_state_change = current_time
return
# 检查是否需要切换到绿灯
if self.state.startswith("yellow"):
if time_in_current_state >= self.yellow_time:
# 根据等待时间动态调整绿灯时间
avg_wait_times = self.calculate_waiting_times()
# 当前方向的对向方向
current_dir = self.state.split("_")[1]
opposite_dir = "east-west" if current_dir == "north-south" else "north-south"
# 基于等待时间比例分配绿灯时间
total_wait = avg_wait_times[current_dir] + avg_wait_times[opposite_dir]
if total_wait > 0:
# 按等待时间比例分配绿灯时间，保证最小绿灯时间
min_green_time = 15 # 最小绿灯时间
available_time = self.cycle_time - 2 * self.yellow_time # 扣除两个方向的黄灯时间
dir1_time = max(min_green_time, available_time * (avg_wait_times[current_dir] / total_wait))
dir2_time = available_time - dir1_time
dir2_time = max(min_green_time, dir2_time)
dir1_time = available_time - dir2_time # 重新计算，确保总和正确
self.green_time分配[current_dir] = dir1_time
self.green_time分配[opposite_dir] = dir2_time
# 切换到对向绿灯
self.state = f"green_{opposite_dir}"
self.last_state_change = current_time
return
def act(self):
"""执行: 更新信号灯状态并放行车辆"""
current_time = time.time()
# 只有绿灯状态下放行车辆
if self.state.startswith("green"):
direction_pair = self.state.split("_")[1]
# 确定当前放行方向
if direction_pair == "north-south":
directions = ["north", "south"]
else:
directions = ["east", "west"]
# 每个方向放行一辆车（简化模型）
for direction in directions:
if self.queue_lengths[direction]:
# 放行队首车辆
vehicle = self.queue_lengths[direction].popleft()
vehicle_id = vehicle["id"]
if vehicle_id in self.vehicle_wait_times:
self.vehicle_wait_times[vehicle_id]["departure_time"] = current_time
# 返回当前信号灯状态
return {
"intersection_id": self.intersection_id,
"state": self.state,
"remaining_time": self._calculate_remaining_time()
}
def _calculate_remaining_time(self):
"""计算当前状态剩余时间"""
current_time = time.time()
time_in_current_state = current_time - self.last_state_change
if self.state.startswith("green"):
direction = self.state.split("_")[1]
return max(0, self.green_time分配[direction] - time_in_current_state)
elif self.state.startswith("yellow"):
return max(0, self.yellow_time - time_in_current_state)
else: # red
return 0
def get_performance_metrics(self):
"""获取交通信号控制性能指标"""
# 计算已放行车辆的平均等待时间
completed_vehicles = [v for v in self.vehicle_wait_times.values()
if v["departure_time"] is not None]
if not completed_vehicles:
return {
"avg_wait_time": 0,
"max_wait_time": 0,
"throughput": 0
}
wait_times = [v["departure_time"] - v["arrival_time"] for v in completed_vehicles]
return {
"avg_wait_time": np.mean(wait_times),
"max_wait_time": np.max(wait_times),
"throughput": len(completed_vehicles)
}
def update(self, traffic_sensors_data):
"""完整的智能体更新循环: 感知-决策-行动"""
self.perceive(traffic_sensors_data)
self.decide()
return self.act()
这个交通信号控制智能体原型展示了Agentic AI的核心特征：感知环境（交通传感器数据）、自主决策（动态调整信号灯配时）和执行行动（控制信号灯状态）。智能体能够根据各方向车辆等待时间动态调整绿灯时间，优化整体交通流量。
多智能体交通协调系统
在实际城市规划中，单一交通信号灯智能体效果有限，需要多个智能体协同工作。以下是一个简单的多智能体交通协调系统示例：
class Traffic协调智能体:
def __init__(self, city_district_id, traffic_light_agents):
"""
交通协调智能体: 协调区域内多个交通信号灯智能体
参数:
- city_district_id: 城市区域ID
- traffic_light_agents: 交通信号灯智能体列表
"""
self.district_id = city_district_id
self.traffic_light_agents = {agent.intersection_id: agent for agent in traffic_light_agents}
self.coordination_strategy = "green_wave" # 协调策略: "green_wave" 或 "traffic_sensitive"
self.peak_hours = [(7, 9), (17, 19)] # 早高峰7-9点，晚高峰17-19点
self.last_coordination_time = time.time()
self.coordination_interval = 300 # 协调间隔(秒)
def is_peak_hour(self):
"""判断当前是否为高峰时段"""
current_hour = time.localtime().tm_hour
for start, end in self.peak_hours:
if start <= current_hour < end:
return True
return False
def collect_traffic_data(self):
"""收集区域内所有交通信号灯的交通数据"""
traffic_data = {}
for intersection_id, agent in self.traffic_light_agents.items():
# 获取交叉口性能指标
performance_metrics = agent.get_performance_metrics()
# 获取交叉口等待时间
wait_times = agent.calculate_waiting_times()
traffic_data[intersection_id] = {
"performance": performance_metrics,
"wait_times": wait_times,
"state": agent.state,
"remaining_time": agent._calculate_remaining_time()
}
return traffic_data
def determine_coordination_strategy(self):
"""根据当前交通状况确定协调策略"""
# 高峰时段采用交通敏感策略，平峰时段采用绿波策略
if self.is_peak_hour():
return "traffic_sensitive"
else:
return "green_wave"
def coordinate_green_wave(self, main_direction="east-west"):
"""
实施绿波协调: 调整沿主干道的信号灯时序，形成绿波带
参数:
- main_direction: 主干道方向 ("east-west" 或 "north-south")
"""
# 假设主干道上的交叉口按顺序排列
main_artery_intersections = ["intersection_1", "intersection_2", "intersection_3", "intersection_4"]
# 绿波带参数
wave_speed_kmh = 50 # 绿波速度(公里/小时)
wave_speed_mps = wave_speed_kmh * 1000 / 3600 # 转换为米/秒
# 交叉口间距(米) - 实际应用中应基于GIS数据
intersection_spacing = {
"intersection_1": 0,
"intersection_2": 800, # 距intersection_1 800米
"intersection_3": 1600, # 距intersection_1 1600米
"intersection_4": 2400 # 距intersection_1 2400米
}
# 计算各交叉口的相位差(绿灯开始时间偏移)
offsets = {}
cycle_time = 60 # 假设统一周期时间60秒
for intersection_id in main_artery_intersections:
# 计算到达下一个交叉口所需时间(秒)
distance = intersection_spacing[intersection_id]
travel_time = distance / wave_speed_mps
# 计算相位偏移(相对于第一个交叉口)
offset = travel_time % cycle_time
offsets[intersection_id] = offset
# 调整各交叉口信号灯相位
for intersection_id in main_artery_intersections:
if intersection_id in self.traffic_light_agents:
agent = self.traffic_light_agents[intersection_id]
# 设置主干道方向绿灯时间占比更高
if main_direction == "east-west":
agent.green_time分配 = {
"north-south": 20,
"east-west": 37 # 增加主干道绿灯时间
}
else:
agent.green_time分配 = {
"north-south": 37,
"east-west": 20
}
# 记录相位偏移，在实际系统中用于同步信号灯
agent.phase_offset = offsets[intersection_id]
print(f"协调 {intersection_id}: {main_direction}方向绿灯时间={agent.green_time分配[main_direction]}秒, 相位偏移={offsets[intersection_id]:.1f}秒")
def coordinate_traffic_sensitive(self):
"""实施交通敏感协调: 基于实时交通状况动态分配绿灯时间"""
traffic_data = self.collect_traffic_data()
# 识别拥堵交叉口
congested_intersections = []
for intersection_id, data in traffic_data.items():
avg_wait_time = data["performance"]["avg_wait_time"]
if avg_wait_time > 60: # 等待时间超过60秒视为拥堵
congested_intersections.append((intersection_id, avg_wait_time))
# 对拥堵交叉口进行优先级排序
congested_intersections.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 为拥堵交叉口分配更多绿灯时间，并协调周边交叉口
for intersection_id, _ in congested_intersections[:3]: # 处理前3个最拥堵的交叉口
if intersection_id in self.traffic_light_agents:
agent = self.traffic_light_agents[intersection_id]
# 获取该交叉口各方向等待时间
wait_times = agent.calculate_waiting_times()
# 为拥堵方向增加绿灯时间
for direction, time in wait_times.items():
if time > 45: # 该方向等待时间超过45秒
# 从其他方向"借"用5秒绿灯时间
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