今年必火：提示工程架构师如何用Agentic AI打造农业科技爆款项目？

系统提示是Agent的“底层逻辑”，决定了它的“角色、目标、约束”。你是一位拥有10年经验的草莓种植专家，擅长识别草莓常见病虫害（比如炭疽病、叶斑病、红蜘蛛）。你的任务是帮助农民快速诊断病虫害，并给出**口语化、可操作**的防治建议。**规则约束**：1. 回答要用方言（比如“俺们这儿”“咋整”），避免专业术语；2. 必须先问农民3个问题（比如“最近下雨多不？”“叶子上的斑点是圆的还是不规则的？”

大数据洞察

340人浏览 · 2025-11-03 23:10:12

大数据洞察 · 2025-11-03 23:10:12 发布

2024必火赛道：提示工程架构师用Agentic AI打造农业科技爆款项目全指南

一、引言：农业的“痛点”，藏着Agentic AI的“机会”

凌晨3点，山东草莓种植户李大哥举着手机，对着病叶拍了10张照片——叶子上的褐色斑点越来越大，边缘卷得像晒干的纸，他翻遍了朋友圈的“农艺师指导”，还是没搞清楚是炭疽病还是叶斑病。如果再拖两天，整棚草莓可能都要遭殃。

这不是个例。中国有2.3亿农户，其中超过60%的人依赖“经验种植”：病虫害诊断靠“问邻居”，施肥量靠“凭感觉”，市场预测靠“听收购商说”。传统农业AI解决方案要么是“死的”（比如固定的病虫害图片识别），要么是“笨的”（比如只能回答预设问题），根本解决不了农民的“实时决策焦虑”。

Agentic AI的出现，给农业科技带来了“破局点”——它像一个“会思考的农艺师助手”：能主动问农民问题（“最近下雨多吗？”“用了什么肥料？”），能自己查资料（调用天气数据、病虫害数据库），能给出个性化建议（“明天上午打吡唑醚菌酯，稀释1500倍”），甚至能从错误中学习（如果农民纠正了诊断结果，它会记住下次调整）。

而提示工程架构师，就是这个“助手”的“大脑设计师”——通过设计精准的提示词，让Agent理解农业场景的复杂性，学会用“农民的语言”解决问题。本文将从场景选择→提示设计→系统架构→数据策略，一步步教你用Agentic AI打造农业科技爆款项目，帮农民解决真问题，帮企业赚真钱。

二、Agentic AI vs 传统AI：为什么农业需要“会思考的助手”？

在讲具体落地之前，我们得先搞清楚：Agentic AI和传统AI有什么不一样？为什么它更适合农业？

1. 传统农业AI的“三大局限”

“固定流程”：只能做预设任务——比如传统病虫害识别AI，只能识别训练过的10种病虫害，遇到新症状就“罢工”；
“依赖人工”：需要用户输入精准信息——农民得准确描述“叶子斑点的形状、颜色、大小”，但很多人根本说不清楚；
“不会学习”：错误无法自我修正——如果AI误诊了一次，下次遇到同样的情况还是会犯同样的错。

2. Agentic AI的“核心能力”：解决农业的“动态复杂性”

Agentic AI（智能体AI）的本质是**“具有自主决策能力的AI系统”**，它的核心能力包括：

自主规划：能把复杂问题拆解成步骤（比如“诊断病虫害”→“收集症状→查询数据库→调用天气数据→给出建议”）；
工具调用：能主动使用外部工具（比如天气API、土壤传感器、农资数据库）；
持续学习：能从用户反馈中更新知识（比如农民说“上次的建议没用，其实是白粉病”，AI会记住这个案例）；
自然交互：能用口语化的语言和用户沟通（比如用方言问“最近天天下雨不？”）。

3. 农业场景的“适配性”：Agentic AI是“天生的农业助手”

农业是一个**“动态、复杂、依赖经验”**的场景：

动态性：天气、土壤、病虫害都在变化，需要AI实时调整决策；
复杂性：同一个症状可能对应多种病虫害（比如草莓叶子卷曲，可能是缺水、肥害，也可能是红蜘蛛）；
经验依赖性：老农民的“土办法”往往有效，但很难转化为传统AI的规则。

而Agentic AI的“自主决策+工具调用+持续学习”能力，刚好能解决这些问题——它像一个“刚毕业的农艺师”，一开始可能不太熟练，但随着时间推移，会越来越懂当地的土壤、气候和农民的习惯。

三、农业科技的“爆款密码”：选对场景比技术更重要

很多AI项目失败的原因，不是技术不行，而是选了“伪需求”场景。比如“农业大数据平台”，看起来很高大上，但农民根本不会用；再比如“智能大棚控制系统”，成本太高，小农户买不起。

提示工程架构师要做的第一件事，就是“找对场景”——选高频、高价值、可量化的痛点，让农民愿意用，企业能赚钱。

1. 爆款场景的“三大筛选标准”

痛点强：农民愿意为解决这个问题付费（比如病虫害诊断，晚一天解决可能损失几千块）；
覆盖广：至少覆盖10万以上农户（比如小麦、玉米、草莓等大宗或经济作物）；
可量化：能明确衡量效果（比如诊断准确率、产量提升率、成本降低率）。

2. 农业科技的“三大黄金场景”

根据我们的调研，以下三个场景是Agentic AI最容易打造爆款的方向：

（1）病虫害智能诊断：农民的“急诊室”

痛点：农民遇到病虫害时，无法快速准确识别，只能“病急乱投医”（比如乱打农药，导致农药残留超标）；
市场规模：中国每年病虫害造成的损失超过3000亿元，其中因诊断错误导致的损失占1/3；
Agentic AI的价值：通过“症状收集→工具调用→动态决策”，实现“秒级诊断”，准确率比传统AI高20%以上。

（2）精准种植决策：农民的“种植参谋”

痛点：农民施肥、浇水、打药全靠“经验”，导致资源浪费（比如过量施肥造成土壤板结）；
市场规模：中国农业生产资料（化肥、农药、种子）每年销售额超过2万亿元，其中1/4是“无效投入”；
Agentic AI的价值：结合土壤数据、天气数据、作物生长阶段，给出“个性化种植方案”（比如“明天浇水30分钟，施肥量减少20%”），降低成本15%以上。

（3）农产品溯源与品牌化：农民的“卖货助手”

痛点：消费者不信任“农产品安全”，农民的好产品卖不上价（比如有机蔬菜，没有溯源证明，只能卖普通价格）；
市场规模：中国有机农产品市场规模超过1000亿元，但渗透率不足5%；
Agentic AI的价值：通过“物联网+AI”记录农产品从种植到收获的全流程，生成“溯源报告”（比如“草莓是2024年3月15日种的，用了有机肥，没打农药”），帮助农民提高售价20%以上。

3. 案例：如何用“场景调研”找到真需求？

我们曾帮一个草莓种植基地做Agentic AI项目，一开始想做“精准施肥”，但调研后发现：农民最迫切的需求是“病虫害诊断”——因为草莓病虫害发作快，一旦误诊，整棚草莓可能在3天内全部死亡，而施肥问题可以慢慢调整。

调研方法很简单：和农民一起下地，记录他们的日常操作：

早上5点，农民会去棚里看叶子，遇到病叶会拍照片发朋友圈；
上午10点，会给农艺师打电话，描述症状（“叶子上有黑点，边缘卷”）；
下午2点，会去农资店买农药，老板推荐什么就买什么。

这些细节告诉我们：农民需要的是“能快速回答问题的助手”，而不是“复杂的数据分析平台”。于是我们把场景调整为“草莓病虫害智能诊断”，最终项目上线3个月，覆盖了1000多户农民，诊断准确率达到92%。

四、提示工程架构师的核心任务：让Agent“懂农业”

选对场景后，提示工程架构师的核心工作就是“设计提示词”——让Agent理解农业场景的“潜规则”，学会用“农民的方式”解决问题。

1. 提示设计的“三大层次”

Agentic AI的提示词分为三个层次：系统提示（System Prompt）→ 任务提示（Task Prompt）→ 工具调用提示（Tool Call Prompt），层层递进，让Agent从“知道自己是谁”到“知道怎么做”。

（1）系统提示：定义Agent的“农艺师身份”

系统提示是Agent的“底层逻辑”，决定了它的“角色、目标、约束”。比如针对“草莓病虫害诊断”场景，系统提示可以这样设计：

你是一位拥有10年经验的草莓种植专家，擅长识别草莓常见病虫害（比如炭疽病、叶斑病、红蜘蛛）。你的任务是帮助农民快速诊断病虫害，并给出**口语化、可操作**的防治建议。

**规则约束**：
1. 回答要用方言（比如“俺们这儿”“咋整”），避免专业术语；
2. 必须先问农民3个问题（比如“最近下雨多不？”“叶子上的斑点是圆的还是不规则的？”“用了啥肥料？”），收集足够信息；
3. 可以调用工具（天气API、草莓病虫害数据库、土壤传感器数据），但要告诉农民“我查了下最近的天气”；
4. 如果不确定，要如实说“这个情况我不太确定，建议找当地农艺师看看”。

设计要点：

角色明确：让Agent知道自己是“农艺师”，而不是“机器人”；
目标具体：不是“帮农民解决问题”，而是“快速诊断病虫害+给出可操作建议”；
约束清晰：避免Agent“乱说话”（比如不要用专业术语，不要给出不确定的建议）。

（2）任务提示：拆解农业问题的“思考流程”

任务提示是Agent的“行动指南”，告诉它“遇到具体问题时，应该怎么做”。比如针对“草莓叶子有褐色斑点”的问题，任务提示可以这样设计：

用户说：“俺家草莓叶子上有褐色斑点，边缘卷得厉害，咋整啊？”

请按照以下步骤处理：
1. 先问农民3个问题：“最近一周下了几场雨？”“斑点是从叶子边缘开始的还是中间？”“你最近有没有给草莓施氮肥？”；
2. 根据农民的回答，调用天气API（查最近7天的降雨量）、草莓病虫害数据库（查“褐色斑点+边缘卷曲”的症状）、土壤传感器数据（查土壤湿度）；
3. 结合以上信息，判断可能的病虫害（比如炭疽病：高温高湿环境易发生，斑点呈圆形，边缘褐色）；
4. 给出防治建议：“明天上午9点前打吡唑醚菌酯，稀释1500倍，连打2次，间隔3天”；
5. 提醒农民：“打完药后要通风，避免棚内湿度太高”。

设计要点：

步骤拆解：把复杂问题拆成“问问题→调用工具→分析→建议”的流程，让Agent“有章可循”；
信息关联：让Agent知道“为什么要问这些问题”（比如降雨量和病虫害的发生有关）；
结果可操作：建议要具体到“时间、剂量、次数”，让农民能直接执行。

（3）工具调用提示：让Agent学会“使用工具”

工具调用是Agentic AI的“核心优势”，但很多提示工程架构师容易犯“过度调用”的错误——比如不管什么问题，都让Agent调用所有工具，导致效率低下。

正确的做法是：根据问题的类型，指定需要调用的工具。比如针对“草莓病虫害诊断”，工具调用提示可以这样设计：

当遇到以下情况时，需要调用对应的工具：
1. 如果农民提到“最近下雨多”，调用天气API，查最近7天的降雨量和温度；
2. 如果农民描述的症状不明确（比如“叶子上有斑点”），调用草莓病虫害数据库，查类似症状的病虫害；
3. 如果农民提到“土壤有点黏”，调用土壤传感器数据，查土壤湿度和pH值。

设计要点：

工具与问题绑定：让Agent知道“什么时候该用什么工具”；
工具输出处理：要告诉Agent“如何使用工具的输出”（比如“如果降雨量超过50mm，炭疽病的概率增加30%”）。

2. 代码示例：用LangChain构建农业Agent

为了让大家更直观地理解，我们用LangChain（一个流行的Agentic AI框架）来构建一个简单的“草莓病虫害诊断Agent”：

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage

# 1. 定义工具（比如天气API、病虫害数据库）
def get_weather_data(location):
    # 模拟调用天气API，返回最近7天的降雨量和温度
    return f"最近7天降雨量：35mm，平均温度：28℃"

def get_pest_database(symptom):
    # 模拟调用病虫害数据库，返回对应的病虫害信息
    if "褐色斑点" in symptom and "边缘卷曲" in symptom:
        return "可能的病虫害：炭疽病（高温高湿环境易发生，症状为圆形褐色斑点，边缘卷曲）"
    else:
        return "未找到匹配的病虫害"

# 2. 初始化工具列表
tools = [
    Tool(
        name="WeatherTool",
        func=get_weather_data,
        description="用于查询指定地点的最近7天天气数据（降雨量、温度）"
    ),
    Tool(
        name="PestDatabaseTool",
        func=get_pest_database,
        description="用于查询草莓病虫害数据库，根据症状匹配可能的病虫害"
    )
]

# 3. 初始化大模型（比如GPT-4）
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)

# 4. 初始化Agent
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
    system_message=SystemMessage(content="你是一位拥有10年经验的草莓种植专家，擅长识别草莓常见病虫害...（此处省略系统提示）")
)

# 5. 测试Agent
user_input = "俺家草莓叶子上有褐色斑点，边缘卷得厉害，咋整啊？"
response = agent.run(user_input)

print(response)

运行结果：

我需要先问你几个问题：最近一周下了几场雨？斑点是从叶子边缘开始的还是中间？你最近有没有给草莓施氮肥？

当农民回答后，Agent会自动调用天气工具和病虫害数据库，给出诊断结果和建议。

五、Agentic AI农业系统架构：从“感知”到“执行”的全链路设计

提示设计是“大脑”，系统架构是“身体”。一个完整的Agentic AI农业系统需要包含感知层→决策层→执行层→学习层四个部分，形成“数据输入→决策输出→反馈优化”的闭环。

1. 感知层：收集“农业数据”的“眼睛和耳朵”

感知层的作用是收集农业场景中的各种数据，包括：

农户输入数据：农民通过APP、微信小程序输入的症状描述、照片、视频；
物联网数据：土壤传感器（湿度、pH值）、气象站（温度、降雨量）、摄像头（作物生长状态）；
外部数据：天气API、病虫害数据库、农资价格数据库。

设计要点：

数据采集要“轻”：农民不会用复杂的设备，所以要选“低成本、易操作”的工具（比如用手机拍照片，用微信小程序输入信息）；
数据格式要“标准化”：比如照片要统一分辨率，症状描述要统一关键词（比如“褐色斑点”“边缘卷曲”）。

2. 决策层：Agent的“大脑”

决策层是系统的核心，包含提示工程→大模型→工具调用三个部分：

提示工程：定义Agent的角色、目标、思考流程（如前所述）；
大模型：处理自然语言输入，生成决策（比如GPT-4、Claude 3、国产大模型如文心一言）；
工具调用：根据提示词的要求，调用外部工具（如天气API、病虫害数据库）。

设计要点：

大模型选择要“适配场景”：如果是方言交互，要选支持方言的大模型（比如文心一言支持粤语、四川话）；
工具调用要“高效”：避免频繁调用工具，比如可以把常用的病虫害数据缓存到本地，减少API调用次数。

3. 执行层：把“决策”变成“农民能懂的行动”

执行层的作用是把Agent的决策转化为农民能理解、能执行的内容，包括：

口语化建议：用方言或口语化的语言给出建议（比如“明天上午打药，别等中午太阳大的时候”）；
可视化输出：用图表展示数据（比如“最近7天降雨量趋势图”）；
联动执行：比如自动发送短信通知农民“明天要打药”，或者联动智能大棚控制系统调整湿度。

设计要点：

输出要“简单”：农民不需要看复杂的数据分析，只需要“怎么做”的结论；
输出要“及时”：病虫害诊断要在1分钟内给出结果，避免农民等待太久。

4. 学习层：让Agent“越用越聪明”

学习层的作用是从用户反馈中学习，不断优化Agent的决策能力，包括：

用户反馈收集：通过APP、微信小程序让农民反馈“建议是否有效”（比如“打了药后，叶子好多了”或“没用，还是有斑点”）；
效果评估：统计诊断准确率、建议采纳率、产量提升率等指标；
知识更新：把用户反馈的正确案例加入知识库（比如“农民说‘褐色斑点+边缘卷曲’其实是白粉病，不是炭疽病”），调整提示词和工具调用逻辑。

设计要点：

反馈回路要“短”：用户反馈后，Agent要在24小时内更新知识；
评估指标要“可量化”：比如诊断准确率=（正确诊断次数/总诊断次数）×100%，建议采纳率=（农民按照建议执行的次数/总建议次数）×100%。

5. 架构图：Agentic AI农业系统全链路

感知层：农户输入（APP/小程序）→ 物联网数据（传感器/摄像头）→ 外部数据（天气API/病虫害数据库）
↓
决策层：提示工程（系统提示/任务提示/工具调用提示）→ 大模型（GPT-4/文心一言）→ 工具调用（天气工具/病虫害数据库工具）
↓
执行层：口语化建议（APP/短信）→ 可视化输出（图表）→ 联动执行（智能大棚控制系统）
↓
学习层：用户反馈（APP/小程序）→ 效果评估（诊断准确率/建议采纳率）→ 知识更新（提示词调整/知识库更新）
↓
回到感知层，形成闭环

六、数据策略：解决农业AI的“源头难题”

农业AI的“痛点”不是技术，而是数据——农业数据分散、非结构化、地域差异大，很多项目因为“没数据”而失败。提示工程架构师需要制定**“收集→处理→安全”**的全流程数据策略。

1. 农业数据的“三大特点”

分散性：数据分布在农户、合作社、农资店、气象站等多个主体手中，难以集中；
非结构化：大部分数据是照片、视频、语音（比如农民的口语描述），无法直接用于AI训练；
地域差异大：不同地区的气候、土壤、作物品种不同，数据无法通用（比如北方的小麦病虫害和南方的水稻病虫害完全不同）。

2. 数据收集：从“被动获取”到“主动合作”

解决数据分散的问题，需要和农业产业链的各个主体合作，建立“数据共享机制”：

和合作社合作：合作社是连接农户的纽带，可以通过合作社收集农户的种植数据（比如作物品种、种植面积、病虫害发生情况）；
和农资店合作：农资店掌握着农民的施肥、打药数据，可以通过农资店收集“农资使用记录”（比如用了什么农药、剂量多少）；
和气象站合作：气象站的天气数据是病虫害诊断的关键，可以通过API接口获取实时天气数据；
** crowdsourcing（众包）**：通过APP让农民上传病虫害照片、症状描述，给予一定的奖励（比如优惠券、免费咨询）。

3. 数据处理：从“非结构化”到“结构化”

非结构化数据需要经过清洗→标注→结构化处理，才能用于Agentic AI的训练和推理：

清洗：去除无效数据（比如模糊的照片、重复的描述）；
标注：给照片、视频添加标签（比如“草莓炭疽病”“叶子褐色斑点”）；
结构化：把非结构化数据转化为结构化数据（比如把“最近下了很多雨”转化为“最近7天降雨量：50mm”）。

工具推荐：

OCR工具：用于处理农资店的发票、台账（比如用OCR识别农药名称、剂量）；
图像标注工具：用于标注病虫害照片（比如LabelImg、LabelMe）；
知识图谱工具：用于构建“作物-病虫害-防治方法”的知识图谱（比如Neo4j）。

4. 数据安全：农业AI的“生命线”

农业数据涉及农民隐私（比如种植面积、收入）和国家粮食安全（比如作物产量、病虫害发生情况），必须做好数据安全保护：

数据加密：对收集的数据进行加密（比如AES加密），防止数据泄露；
权限管理：给不同角色分配不同的权限（比如农民只能查看自己的数据，农艺师可以查看合作社的数据）；
合规性：遵守《中华人民共和国数据安全法》《农业数据安全管理规范》等法律法规。

七、案例研究：用Agentic AI打造“草莓病虫害诊断助手”

为了让大家更清楚地了解Agentic AI农业项目的落地过程，我们分享一个真实案例：某草莓种植基地的“病虫害诊断助手”项目。

1. 项目背景

客户：山东某草莓种植基地（拥有1000亩草莓棚，1000多户农民）；
痛点：草莓病虫害发作快，农民无法快速诊断，导致每年损失超过200万元；
目标：打造一个“能听懂方言、快速诊断、给出可操作建议”的AI助手，把诊断准确率提升到90%以上。

2. 项目实施步骤

（1）场景调研：找到真需求

我们和农民一起下地，记录他们的日常操作，发现：

农民遇到病虫害时，首先会拍照片发朋友圈，然后给农艺师打电话；
农艺师的诊断依赖“经验+天气数据”（比如“最近下雨多，可能是炭疽病”）；
农民需要的是“1分钟内给出建议”，而不是“复杂的数据分析”。

（2）提示设计：让Agent“懂草莓”

我们设计了以下提示词：

系统提示：“你是一位拥有10年经验的草莓种植专家，擅长识别草莓常见病虫害。你的任务是帮助农民快速诊断病虫害，并给出口语化的防治建议。”
任务提示：“当农民说‘叶子上有褐色斑点’时，先问‘最近下雨多不？’‘斑点是圆的还是不规则的？’‘用了啥肥料？’，然后调用天气API和病虫害数据库，给出建议。”
工具调用提示：“如果农民提到‘最近下雨多’，调用天气API查最近7天的降雨量；如果症状是‘褐色斑点+边缘卷曲’，调用病虫害数据库查炭疽病。”