Agentic AI驱动农业智能升级：提示工程架构师的实战方法论与技术细节

元数据框架

• 标题：Agentic AI驱动农业智能升级：提示工程架构师的实战方法论与技术细节
• 关键词：Agentic AI、农业效率优化、提示工程、智能体系统设计、农业物联网（AIoT）、因果推理、多模态提示
• 摘要：农业是典型的复杂自适应系统（CAS），传统AI的任务导向模式难以应对其动态性、非结构化性与长决策链挑战。Agentic AI（智能体AI）凭借自主感知、规划与协同能力，成为破解农业痛点的关键技术——而提示工程（Prompt Engineering）则是将AI能力与农业场景深度绑定的“翻译器”。本文从概念基础、理论框架、架构设计到实战技巧，系统拆解Agentic AI在农业中的落地逻辑，结合提示工程架构师的一线经验，提供可复用的方法论与代码实现，最终指向“智能体+农业”的未来演化方向。

1. 概念基础：为什么是Agentic AI？为什么需要提示工程？

要理解Agentic AI在农业中的价值，需先回归农业系统的本质痛点与AI技术的进化脉络。

1.1 农业的“复杂自适应系统”属性

农业生产是一个由**环境（气候、土壤）、生物（作物、病虫害）、人类（农户、农机）**三者交互形成的复杂自适应系统（CAS），其核心挑战可归纳为三点：

• 状态不可完全观测：土壤微生物活性、地下害虫数量、作物内部营养状态等关键信息无法直接获取；
• 动态性强：气象突变（如暴雨、寒潮）、病虫害扩散（如草地贪夜蛾迁徙）会快速改变系统状态；
• 决策链长：从“土壤检测”到“灌溉施肥”再到“收获仓储”，每个环节的决策都需联动前序与后续步骤（如过度灌溉会导致后期病虫害爆发）。

传统AI（如监督学习模型）的任务导向模式（输入→输出）无法应对这种复杂性——它只能解决“单一环节的静态问题”（如识别作物病害），但无法自主规划“从病害识别到喷药决策”的完整流程，更无法适应系统的动态变化。

1.2 Agentic AI：从“任务执行”到“目标驱动”

Agentic AI（智能体AI）的定义是：具备自主感知环境、规划目标、执行动作与学习进化能力的智能实体。与传统AI的核心区别在于：

维度	传统AI	Agentic AI
导向	任务导向（完成指定动作）	目标导向（实现长期目标）
决策方式	基于输入的静态映射	基于环境的动态规划
交互能力	单轮输入输出	多轮感知-决策-执行循环
适应性	依赖固定训练数据	自主学习与进化

在农业场景中，Agentic AI的价值在于：

• 模拟CAS中的“智能体”：可将作物、病虫害、农户甚至农机抽象为智能体，通过多智能体协同（Multi-Agent System, MAS）还原农业系统的复杂交互；
• 自主解决“端到端问题”：从“感知土壤湿度”→“预测作物需水量”→“控制灌溉系统”，无需人类干预即可完成完整决策链；
• 适应动态变化：当气象突变时，智能体可自主调整决策（如暴雨前关闭灌溉系统）。

1.3 提示工程：Agentic AI的“认知框架”定义者

Agentic AI的核心是**“如何让智能体理解目标与规则”**——而提示工程（Prompt Engineering）就是回答这一问题的关键技术。

与传统“指令设计”不同，Agentic AI的提示工程需定义智能体的完整认知框架，包括：

1. 目标（Goal）：智能体的长期追求（如“最大化小麦产量同时最小化化肥使用”）；
2. 约束（Constraint）：智能体必须遵守的规则（如“化肥使用量不超过当地环保标准”）；
3. 推理规则（Reasoning Rules）：智能体的决策逻辑（如“当土壤湿度<50%且未来24小时无雨时启动灌溉”）；
4. 交互方式（Interaction）：智能体与其他组件的通信协议（如“向病虫害智能体请求爆发概率预测”）。

简言之，提示工程是**“将人类的农业知识转化为智能体可执行逻辑”的翻译过程**——没有优秀的提示设计，Agentic AI就会沦为“无方向的智能”，无法真正解决农业问题。

2. 理论框架：Agentic AI农业系统的第一性原理

要设计有效的提示工程方案，需先从第一性原理推导Agentic AI在农业中的核心逻辑。

2.1 农业智能体的MDP建模：目标-状态-动作的闭环

农业智能体的决策过程可抽象为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），其核心要素包括：

• 状态空间（State Space, S）：农业系统的当前状态（如土壤湿度s₁、温度s₂、作物生长阶段s₃）；
• 动作空间（Action Space, A）：智能体可执行的动作（如浇水a₁、施肥a₂、喷药a₃）；
• 状态转移概率（Transition Probability, P）：执行动作a后从状态s转移到s’的概率（P(s’|s,a)）；
• 奖励函数（Reward Function, R）：执行动作a后的即时奖励（如产量增加R₊、成本上升R₋）；
• 折扣因子（Discount Factor, γ）：未来奖励的折现系数（0<γ<1，强调短期或长期目标）。

智能体的目标是最大化累积奖励：
$$V(s)=\underset{a\in A}{\max }\left[R(s,a)+\gamma \sum _{s^{\prime }\in S}P(s^{\prime }|s,a)V(s^{\prime })\right]$$

其中，$V(s)$是状态s的价值函数（从s出发的长期累积奖励）。

2.2 从MDP到POMDP：处理农业的“部分可观测性”

MDP假设状态完全可观测（Full Observability），但农业中大量状态是不可直接测量的（如地下害虫数量、作物根系健康）。此时需用**部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）**扩展模型：

• 观测空间（Observation Space, O）：智能体可获取的观测数据（如土壤传感器读数o₁、卫星图像o₂）；
• 观测概率（Observation Probability, O）：在状态s下获得观测o的概率（O(o|s,a)）。

POMDP的核心是信念状态（Belief State, b）——智能体对当前真实状态的概率分布：
$$b(s^{\prime })=\sum _{s\in S}P(s^{\prime }|s,a)\cdot \frac{O(o|s^{\prime },a)\cdot b(s)}{{\sum }_{s^{\prime \prime }\in S}O(o|s^{\prime \prime },a)\cdot b(s^{\prime \prime })}$$

提示工程需解决POMDP的**“观测-信念-决策”映射问题**：例如，当土壤湿度传感器数据缺失时，提示智能体“通过卫星图像的植被指数（NDVI）反推土壤湿度”，并将其纳入信念状态。

2.3 竞争范式分析：为什么不是“单智能体”而是“多智能体”？

农业系统的复杂性决定了单智能体无法覆盖所有环节——需用**多智能体系统（MAS）**模拟不同角色的交互：

• 作物生长智能体：负责预测作物生长阶段、需水量、需肥量；
• 病虫害监测智能体：负责预测病虫害爆发概率、扩散路径；
• 资源管理智能体：负责优化灌溉、施肥、喷药的资源分配；
• 协调器智能体：负责整合各智能体的决策，解决冲突（如“作物需要浇水但病虫害智能体建议推迟灌溉以避免病菌滋生”）。

多智能体系统的核心挑战是协同（Coordination），提示工程需定义协同规则：例如，协调器智能体的提示可设计为：

“当作物生长智能体建议浇水且病虫害智能体预测未来48小时无降雨时，优先执行浇水动作；若病虫害爆发概率>70%，则推迟浇水并启动病虫害防治。”

3. 架构设计：Agentic AI农业系统的组件与交互

基于上述理论，我们可设计**“感知-智能体-决策-执行”四层架构**，并通过提示工程定义各组件的行为逻辑。

3.1 系统架构总览（Mermaid可视化）

graph TD
    A[感知层：数据采集] --> B[智能体层：多角色智能体]
    B --> C[决策层：协调器智能体]
    C --> D[执行层：农机与IoT设备]
    B -->|数据交互| B
    C -->|反馈| B

    subgraph 感知层
        A1[土壤传感器：湿度、pH、养分]
        A2[气象站：温度、降水、风速]
        A3[卫星/无人机：NDVI、病虫害斑点]
        A4[农户APP：种植记录、田间巡查]
    end

    subgraph 智能体层
        B1[作物生长智能体]
        B2[病虫害监测智能体]
        B3[资源管理智能体]
    end

    subgraph 决策层
        C1[协调器智能体：规则引擎+LLM]
    end

    subgraph 执行层
        D1[灌溉系统：电磁阀、滴灌带]
        D2[施肥机器人：变量施肥器]
        D3[喷药无人机：精准喷药]
        D4[农户终端：决策通知]
    end

3.2 各层的提示工程设计要点

3.2.1 感知层：从“数据采集”到“信息提取”

感知层的核心是将原始数据转化为智能体可理解的“信息”，提示工程需定义数据清洗与特征提取规则：

• 示例提示（土壤传感器数据处理）：

  “当土壤湿度数据>90%且与相邻3个传感器的差异>20%时，标记为异常并使用过去24小时的移动平均值替代；提取‘平均湿度’‘湿度波动方差’两个特征输入作物生长智能体。”

3.2.2 智能体层：角色定位与规则定义

每个智能体需明确**“职责边界”与“决策逻辑”，提示工程需用“目标-规则-输出”结构**设计prompt：

• 示例提示（作物生长智能体）：

  “你是小麦生长智能体，目标是预测小麦的需水量与需肥量。输入包括：土壤湿度（%）、土壤氮含量（mg/kg）、生长阶段（播种/分蘖/抽穗/成熟）、未来7天气象数据（温度、降水）。规则：

  1. 分蘖期需水量：当土壤湿度<60%时，需补充5mm水；
  2. 抽穗期需氮量：当土壤氮含量<120mg/kg时，需补充3kg/亩尿素；
  3. 若未来24小时降水>10mm，暂停需水量计算。
     输出：需水量（mm）、需肥量（kg/亩）、建议执行时间。”

3.2.3 决策层：多智能体协同与冲突解决

协调器智能体的核心是整合各智能体的决策，提示工程需定义优先级规则与冲突解决逻辑：

• 示例提示（协调器智能体）：

  “你是农业决策协调器，目标是最大化产量同时最小化成本与环境影响。输入包括：作物生长智能体的需水/需肥建议、病虫害智能体的爆发概率预测、资源管理智能体的成本估算。规则：

  1. 优先级顺序：病虫害防治 > 作物需水 > 作物需肥；
  2. 若病虫害爆发概率>80%，优先执行喷药动作，推迟灌溉与施肥；
  3. 若需肥量超过成本预算的120%，减少20%的化肥使用量并提示农户补充有机肥。
     输出：最终决策（灌溉/施肥/喷药的时间、剂量）、决策依据、风险提示。”

3.2.4 执行层：从“决策”到“动作”的精准映射

执行层需将决策转化为IoT设备可执行的指令，提示工程需定义设备交互协议：

• 示例提示（灌溉系统执行）：

  “将协调器的‘需水量5mm’决策转化为灌溉指令：开启电磁阀1、3、5，开度50%，持续15分钟；若执行过程中收到气象站的‘暴雨预警’，立即关闭所有电磁阀并通知农户。”

3.3 设计模式应用：分层控制与角色隔离

为避免智能体间的职责重叠，可采用**“分层控制模式”**：

1. 高层（协调器）：定义全局目标（如“增产20%，化肥减15%”）；
2. 中层（功能智能体）：将全局目标分解为子任务（如“保持土壤湿度60%±5%”）；
3. 底层（执行智能体）：将子任务转化为具体动作（如“开启灌溉阀30分钟”）。

提示工程需对应不同层级的抽象程度：高层提示强调“目标与约束”，中层提示强调“规则与逻辑”，底层提示强调“精准与效率”。

4. 实现机制：提示工程的实战技巧与代码落地

本节结合LangChain（智能体开发框架）与农业场景，提供提示工程的实战代码与优化技巧。

4.1 工具准备：LangChain的核心组件

LangChain是开发Agentic AI的主流框架，其核心组件包括：

• Tool：智能体可调用的外部工具（如气象API、传感器数据接口）；
• PromptTemplate：定义智能体的决策逻辑；
• Agent：整合工具与prompt的智能体实例；
• Memory：智能体的短期/长期记忆（记录历史决策与环境变化）。

4.2 实战案例：病虫害监测智能体的实现

4.2.1 需求分析

农户需求：实时预测小麦蚜虫的爆发概率，并给出防治建议。
关键输入：小麦生长阶段、未来7天气象数据（温度、湿度）。
关键规则：

1. 蚜虫爆发的适宜温度：25-30℃；
2. 适宜湿度：>80%；
3. 抽穗期蚜虫繁殖速度增加20%。

4.2.2 代码实现（生产质量）

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
import requests

# ------------------------------
# 1. 定义外部工具（对接农业数据API）
# ------------------------------
def get_weather_data(location: str, days: int) -> dict:
    """调用气象API获取未来N天的温度与湿度数据"""
    url = f"https://api.weather.com/v3/wx/forecast/daily/{days}day"
    params = {
        "location": location,
        "units": "metric",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY"
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return {
        "temperature": data["temperatureMax"],
        "humidity": data["relativeHumidityMax"]
    }

def get_crop_stage(crop: str, planting_date: str) -> str:
    """根据种植日期计算作物生长阶段（对接农业知识库）"""
    # 简化逻辑：假设小麦种植后120天进入抽穗期
    from datetime import datetime, timedelta
    planting_date = datetime.strptime(planting_date, "%Y-%m-%d")
    current_date = datetime.now()
    days_grown = (current_date - planting_date).days
    if days_grown < 60:
        return "分蘖期"
    elif 60 <= days_grown < 120:
        return "拔节期"
    else:
        return "抽穗期"

# ------------------------------
# 2. 初始化工具列表
# ------------------------------
tools = [
    Tool(
        name="WeatherData",
        func=get_weather_data,
        description="获取指定地点未来N天的气象数据（温度、湿度），输入参数：location（如“山东省济南市”）、days（如7）"
    ),
    Tool(
        name="CropStage",
        func=get_crop_stage,
        description="根据作物类型和种植日期计算生长阶段，输入参数：crop（如“小麦”）、planting_date（如“2023-10-01”）"
    )
]

# ------------------------------
# 3. 设计提示模板（核心：规则与流程）
# ------------------------------
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["crop", "planting_date", "location"],
    template="""你是专业的小麦蚜虫监测智能体，任务是预测未来7天的蚜虫爆发概率并给出防治建议。请严格遵循以下流程：

### 步骤1：获取作物生长阶段
调用CropStage工具，输入crop={crop}、planting_date={planting_date}，获取当前生长阶段。

### 步骤2：获取气象数据
调用WeatherData工具，输入location={location}、days=7，获取未来7天的温度（℃）与湿度（%）。

### 步骤3：计算爆发概率
使用以下规则计算基础概率（BP）与修正系数（CF）：
1. 基础概率（BP）：30%（无任何适宜条件时的概率）；
2. 温度修正（CF_temp）：若未来7天平均温度在25-30℃，CF_temp=+20%；否则CF_temp=0；
3. 湿度修正（CF_humid）：若未来7天平均湿度>80%，CF_humid=+25%；否则CF_humid=0；
4. 生长阶段修正（CF_stage）：若生长阶段是“抽穗期”，CF_stage=+20%；否则CF_stage=0；
5. 总概率 = BP + CF_temp + CF_humid + CF_stage（最高不超过100%）。

### 步骤4：生成建议
根据总概率给出对应建议：
- 概率<50%：无需防治，每周巡查1次；
- 50%≤概率<80%：增加巡查频率至每周3次，准备生物农药（如吡虫啉）；
- 概率≥80%：立即喷施生物农药，3天后复查。

### 输出要求
1. 必须包含：生长阶段、未来7天平均温度、未来7天平均湿度、蚜虫爆发概率（%）、防治建议；
2. 语言简洁，避免 technical jargon（农户能听懂）；
3. 必须说明每个修正系数的计算依据（如“因平均温度28℃，增加20%概率”）。

示例输出：
生长阶段：抽穗期
未来7天平均温度：28℃
未来7天平均湿度：85%
蚜虫爆发概率：30%+20%（温度）+25%（湿度）+20%（抽穗期）=95%
防治建议：立即喷施吡虫啉，3天后复查。
"""
)

# ------------------------------
# 4. 初始化智能体（带记忆功能）
# ------------------------------
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)  # 温度0保证决策一致性
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,  # 支持工具调用与推理
    prompt=prompt_template,
    memory=memory,
    verbose=True  # 打印思考过程（调试用）
)

# ------------------------------
# 5. 测试智能体
# ------------------------------
test_input = {
    "crop": "小麦",
    "planting_date": "2023-10-01",
    "location": "山东省济南市"
}

result = agent.run(test_input)
print("最终输出：\n", result)

4.3 关键优化技巧

4.3.1 规则的“可解释性”设计

农业用户（农户、农技员）需要**“知其然且知其所以然”，因此提示工程需显式说明决策依据**（如示例中的“30%+20%（温度）+25%（湿度）+20%（抽穗期）=95%”）。

4.3.2 处理边缘情况

农业场景中充满“异常值”，提示工程需提前定义异常处理规则：

• 示例：若气象API返回错误，提示智能体“使用过去7天的平均气象数据替代，并标记为‘数据异常’”；
• 代码实现：在get_weather_data函数中加入异常捕获：

  def get_weather_data(location: str, days: int) -> dict:
      try:
          # 原逻辑...
      except Exception as e:
          # 返回历史平均数据
          return {
              "temperature": [25]*days,
              "humidity": [75]*days,
              "warning": "气象数据异常，使用历史平均值替代"
          }
  

4.3.3 性能优化：减少LLM的推理成本

Agentic AI的核心成本是LLM的调用费用，提示工程需通过以下方式优化：

1. 规则前置：将固定规则（如“抽穗期增加20%概率”）写入prompt，避免LLM重复推理；
2. 工具优先：优先用工具（如API）获取数据，而非让LLM“猜测”（如气象数据直接调用API，而非让LLM预测）；
3. prompt瘦身：删除冗余信息（如无需介绍“蚜虫的危害”，直接进入规则）。

5. 实际应用：从“实验室”到“田间”的落地策略

Agentic AI农业系统的落地需解决**“技术-场景-用户”的三角问题**，提示工程架构师需从以下四步入手：

5.1 第一步：需求对齐——从“用户痛点”到“智能体目标”

农业用户的痛点往往是**“具体、场景化”的（如“我家的番茄总是在结果期裂果”），需将其转化为智能体的可量化目标**：

• 用户痛点：番茄裂果（原因：浇水不均、缺钙）；
• 智能体目标：“保持土壤湿度稳定在70%±5%，土壤钙含量≥800mg/kg”；
• 提示工程：将目标写入智能体的prompt（如“你是番茄种植智能体，目标是减少裂果率至5%以下，需保持土壤湿度70%±5%、钙含量≥800mg/kg”）。

5.2 第二步：数据整合——从“数据孤岛”到“统一知识库”

农业数据往往分散在传感器、卫星、农户APP、农技站等多个系统中，需建立统一数据湖，并通过提示工程定义数据关联规则：

• 示例：将“卫星NDVI数据”与“土壤湿度数据”关联，提示智能体“当NDVI<0.6时，即使土壤湿度正常，也需检查作物是否缺水”。

5.3 第三步：迭代优化——从“初始prompt”到“场景适配”

初始prompt往往无法覆盖所有场景，需通过**“测试-反馈-优化”循环**迭代：

1. 测试：在小范围农场部署智能体，收集决策结果与实际效果（如“智能体建议浇水，但实际导致裂果”）；
2. 反馈：与农户、农技员沟通，找出prompt的缺陷（如“未考虑番茄结果期对湿度波动的敏感”）；
3. 优化：修改prompt规则（如“结果期土壤湿度波动方差需<5%，否则减少浇水频率”）。

5.4 第四步：运营管理——从“部署”到“持续进化”

Agentic AI系统需持续学习以适应环境变化（如新品种作物、新病虫害），提示工程需设计**“自优化机制”**：

• 示例：当智能体的决策错误率超过10%时，自动触发“prompt更新流程”——调用农技知识库API，补充新规则（如“针对新品种番茄，结果期湿度需保持在65%±5%”）。

6. 高级考量：Agentic AI农业系统的未来挑战

6.1 扩展动态：从“单作物”到“多作物”的泛化

当前Agentic AI多针对单一作物（如小麦、番茄），未来需支持多作物协同（如“麦田套种大豆”），提示工程需定义作物间的交互规则：

• 示例：“当小麦与大豆套种时，大豆的固氮作用可减少小麦的化肥使用量20%，智能体需调整需肥量计算规则。”

6.2 安全影响：对抗攻击与数据伪造

Agentic AI系统易受对抗攻击（如伪造传感器数据让智能体错误浇水），提示工程需加入安全约束：

• 示例：“若连续3次收到土壤湿度>90%的异常数据，暂停自动决策并通知农户；同时调用卫星图像验证土壤湿度。”

6.3 伦理维度：从“效率优先”到“可持续发展”

农业的核心是**“可持续性”，提示工程需将伦理约束**纳入智能体的目标：

• 示例：“当化肥使用量超过当地环保标准时，即使能增产也不建议使用；优先选择生物肥或有机肥。”

6.4 未来演化：多模态提示与因果推理

随着大模型的发展，Agentic AI将支持多模态输入（如卫星图像、农户语音），提示工程需扩展至多模态理解：

• 示例：“输入是番茄叶片的照片（JPG）和土壤湿度数据，输出是病害类型（如脐腐病）及防治建议。”

此外，因果推理将成为Agentic AI的核心能力——提示工程需定义因果规则（而非关联规则）：

• 示例：“不是‘湿度高导致裂果’，而是‘湿度波动大导致裂果’，智能体需优先控制湿度波动而非绝对湿度。”

7. 综合与拓展：Agentic AI农业的未来图景

7.1 跨领域应用：从“农业”到“大农业”

Agentic AI的提示工程技巧可迁移至畜牧业、林业、渔业等“大农业”场景：

• 畜牧业：奶牛健康监测智能体（提示：“当奶牛的反刍次数<12次/小时且体温>39℃时，预测乳腺炎风险”）；
• 林业：森林火灾预测智能体（提示：“当气温>35℃、湿度<30%且风速>5m/s时，火灾风险等级提升至‘极高’”）。

7.2 研究前沿：因果提示工程与自监督智能体

当前提示工程的核心是关联规则，未来需向因果提示工程进化——让智能体理解“为什么”（如“为什么湿度波动会导致裂果”），而非仅“是什么”。

此外，自监督智能体（Self-Supervised Agent）将成为趋势：智能体可自主从环境中学习规则（如“观察1000次裂果事件，自主总结出湿度波动的阈值”），提示工程需定义学习目标而非具体规则。

7.3 开放问题：如何解决“小样本”与“地域差异”？

农业的地域差异（如北方的旱地与南方的水田）导致“通用智能体”难以适配，需解决小样本学习问题：

• 提示工程技巧：设计**“个性化prompt模板”**——根据地域调整规则（如“砂质土地区，灌溉频率每2天1次；黏质土地区，每5天1次”）。

7.4 战略建议：构建“农业提示工程生态”

• 企业：建立农业领域的prompt库（如“小麦病虫害prompt集合”“番茄种植prompt集合”），积累场景化经验；
• 政府：推动农业数据开放（如气象、土壤、病虫害数据），降低智能体的训练成本；
• 农户：参与prompt优化——农户的实际经验是提示工程的核心输入（如“我家的番茄在结果期不能浇大水”）。

结语：Agentic AI与提示工程——农业智能的“双引擎”

农业是人类文明的根基，也是AI技术落地的“硬骨头”。Agentic AI凭借目标驱动与协同能力，为农业智能提供了“大脑”；而提示工程则是将“大脑”与“农业场景”连接的“神经中枢”。

作为提示工程架构师，我们的使命不是“设计更复杂的prompt”，而是“将人类的农业智慧转化为智能体的可执行逻辑”——让AI真正成为农户的“智能伙伴”，而非“黑箱工具”。

未来已来，Agentic AI与提示工程将共同推动农业从“靠天吃饭”走向“靠智吃饭”，而我们，正站在这个变革的起点。

参考资料（权威来源）：

1. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.（Agentic AI的理论基础）
2. FAO. (2022). The State of Food and Agriculture（农业系统的复杂性分析）
3. LangChain Documentation. (2023). Agentic AI Development Guide（智能体开发的实践框架）
4. OpenAI. (2023). Prompt Engineering Best Practices（提示工程的权威指南）