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UrbanAgent
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新的UrbanAgent框架使用LLM简化跨系统城市任务
研究人员推出UrbanAgent，一个新颖的框架，旨在通过将大型语言模型与一套用于代码执行和API调用的工具集成起来，来处理复杂的城市任务。该系统旨在弥合碎片化的数字城市服务与居民需求之间的差距，从而实现更无缝的跨系统工作流程。在实验中，UrbanAgent展示了71%的任务成功率，在包括GPT-5 mini、Gemini 2.5-Flash、DeepSeek-V4 Flash和Qwen3-235B-A22B在内的各种领先LLM上，比…
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UrbanAgent 框架使用多智能体推理进行城市剖析 · 跟踪 2 个来源
研究人员推出了一种新颖的城市剖析框架 UrbanAgent，该框架超越了传统的多模态表示学习。该智能体系统利用每个数据模态的独立智能体进行协作推理，明确解决跨模态不一致性。UrbanAgent 还包含主动证据获取和迭代推理，允许智能体使用工具检索和验证外部知识，并通过强化学习进行优化。实验表明，UrbanAgent 在估算碳排放、GDP 和人口方面显著优于现有方法，平均 R2 提高 8.1%，并且对未见过城市的泛化能力很强。