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精品成果秀丨国地科技:GooDGIS AI 智能体构建中心
2026-07-1421

达沃斯热议“AI规模化”,国地已把智能体“用在一线”

六月底,夏季达沃斯论坛在大连落幕。全场最热的关键词之一,是“AI规模化”。


很多政府和企业已经用上了大模型,可一旦把AI放进具体业务场景——比如国土空间规划、耕地保护、执法巡查——就发现不对劲了。通用AI“什么都能聊”,但放到专业岗位上“什么都干不精”。


这恰恰是AI规模化落地最难迈过的一道坎。


为什么通用AI在自然资源业务里

“水土不服”?


这不是模型能力的问题,而是匹配度的问题。


通用大模型训练的是全网公开数据,它不知道某个区域的基本农田保护红线具体画在哪,不理解“三区三线”之间是什么关系,更没学过用地审批的完整流程。


换句话说:它缺三个东西——


第一,缺专业知识。政策法规在变、地方细则不同,通用模型的知识库永远是滞后的。


第二,缺数据权限。最敏感的国土空间数据、规划图层、遥感影像,不可能喂给公有模型。


第三,缺工具能力。规划编制要查图层、算面积、核冲突;耕地保护要盯红线、比变更、查违法——这些不是靠“对话”能完成的,需要调用空间分析工具、GIS算子、业务系统接口。


结果就是:规划和自然资源领域的AI应用,通用大模型干不了,纯定制开发成本又太高。


有没有一种方式,能让每个业务科室自己动手、不写代码,就能搭出一个“懂行”的AI?


国地科技GooDGIS AI的智能体构建中心,回答的就是这个问题。


智能体构建中心到底是什么?


一言以蔽之,通过配置的方式,零代码搭建一个“地图对话智能体”


采用“积木式”构建方式——需要什么就配什么,从模型选择到知识库挂载,从工具调用到多智能体协同,业务人员也能上手。


图片

智能体搭建


六步走:手把手教你“搭”一个专属业务AI


第一步:SOP梳理——给AI画一张“工作蓝图”


自然资源业务专业性强、判断节点多,经验若不形成体系,AI容易在关键环节“想当然”。


SOP梳理,就是把业务专家的经验转化为智能体可执行的规范化流程——比如“用地预审”要经过哪几个判断节点、每个节点调用什么数据、什么情况下必须人工复核——把这些提前定义好,AI才知道“什么时候该自己做判断,什么时候该喊人”。


第二步:选模型——给AI选个合适的“大脑”


模型选错了,后面所有努力都会大打折扣。


图文核验,优选具备视觉理解能力的VL模型;高频简单查询,用响应快的Flash模型;复杂推理任务,交给思考链更长的Thinking模型。


按任务选最对的,不选最大的。


国地科技已对当前市场主流大模型进行了基础能力对比测试,按测试结果接入多类型在线模型。用户可按需选择,也支持离线部署和本地模型调用。


第三步:写提示词——教AI“怎么思考”


通用模型不懂行业规矩,直接上岗极易“跑偏”。


提示词配置,就是精准定义AI的角色定位、能力边界、数据获取策略和工具调用流程——告诉它“你是谁、你会什么、必须遵守什么规则、优先看哪些数据”。


同一个模型,装上不同的提示词,就像同一个员工被分到不同岗位——技能方向截然不同。


第四步:挂知识库和数据源——给AI“喂”专业知识


仅有规则还不够,智能体需要可检索的专业知识作支撑。


智能体构建中心支持挂载文本知识库(政策法规、业务文档、技术标准)和空间数据库(规划图层、现状数据、遥感影像),让AI既有据可依、又能看懂地图。


“文本+空间”双通道理解,成为可面向自然资源业务的AI。


第五步:配工具——给AI“装上手”


只让AI“会想”不够,必须让它“能干”。


原子工具中心集成了国地自研的百余个算子工具、政务智能工具及MCP工具,覆盖文件处理、知识检索、空间分析、可视化展示、数据治理、业务计算等常见需求。同时支持第三方工具以MCP或接口形式接入,即插即用、灵活扩展。


从推理到执行,形成完整闭环。


第六步:多智能体协作——让AI“带团队”


复杂业务若由单一智能体包揽,提示词会变得冗长、能力混杂,极易出现上下文断裂。


这时可以挂载多个之前建好的子智能体,实现跨任务协同。


比如之前建了一个“耕地保护政策专家”,现在要建“用地审批助手”,需要耕地保护的专业判断时,直接把前者链接进来就行——每个智能体专注做好自己的事,组合起来就是一个团队。


真的靠谱吗?用数据说话


国地科技构建了覆盖空间关系查询、条件筛选与属性查询、面积统计与变化分析三大类场景的标准问答对,对基于DeepSeek V4 Flash模型配置的智能体进行了系统性测试。


测试场景

核心能力验证

测试数

正确数

平均准确率

空间关系查询

图层定位、相邻关系、距离关系、缓冲区分析、相交关系、包含关系、拓扑关系

23

23

100.0%

条件筛选与属性查询

单条件筛选、多条件组合筛选、空间+属性联合筛选、模糊语义查询

16

15

93.8%

面积统计与变化分析

单指标统计、多指标汇总、历史对比分析、变化趋势分析

9

8

88.9%

总计

48

46

95.8%


空间问答准确率95.8%。


一个典型场景:智能体到底能做什么?


来看一个真实问题。


用户问:“XX区有哪些村庄的耕地与城镇开发边界相交面积超过了1公顷?”这个问题背后,需要AI自动完成四步操作:


1. 调取村界、城镇开发边界、耕地三个图层

2. 做空间叠加分析,计算相交面积

3. 筛选出超过1公顷的图斑

4. 反向找出这些图斑所属的村庄


智能体需要自动判断该调哪些工具、按什么顺序调,然后把数据、地图、分析结果整合成一次完整的回答。


图片

智能体应用


这就是专属智能体的价值:它不是一个聊天机器人,而是一个能干活、懂业务的数字同事。


写在最后


智能体构建中心的核心价值,不是替代人的专业判断,而是让AI“在你这个场景里,能做到专业级”。


每个科室都可以有自己的专属智能体——懂你的数据、懂你的流程、懂你的行话。并且随着业务规则更新、数据积累和工具丰富,它会持续进化,越用越聪明。


今年的达沃斯论坛上,大家都在讨论“AI规模化”的下一站。在国地科技看来,答案可能没那么宏大——让每一个具体的业务岗位,都有一个真正“懂行”的AI搭档,这就是规模化落地最实在的样子。


随着“AI+自然资源”应用的持续深耕,国地科技智能体构建中心将持续迭代,为更多业务场景提供“量身定制”的智能能力,成为自然资源工作者值得信赖的智慧搭档。




开栏语
精品成果秀


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来源:国地科技(点击文末“阅读原文”

通讯员:陈   会国地科技
编   辑:李   娟
审   核:余   青

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