AI Urban Scientist：面向城市研究的多智能体协同自动化
计算机与社会
2025-12-29 v2 计算与语言
多智能体系统
摘要
城市研究旨在理解城市如何作为复杂适应系统运行和演化。随着城市数据和分析方法的快速增长，该领域的核心挑战已从数据可获取性转向如何通过跨学科方法将异构数据整合为连贯且可验证的城市知识。近期AI进展，特别是大语言模型（LLM）的涌现，使开发能够实现自主推理、假设生成和数据驱动实验的AI科学家成为可能，展现出巨大的自主城市研究潜力。然而，大多数通用AI系统与领域特定知识、方法论惯例以及城市研究中必需的推断标准不完全匹配。为此，我们引入AI Urban Scientist，一个以知识为驱动的多智能体框架，旨在支持自主城市研究。该框架基于从大规模既有研究中提炼出的假设、同行评审反馈、数据集和研究方法，构建结构化的领域知识，指导基于LLM的智能体自动生成假设、识别并整合多源城市数据、开展经验分析和仿真，并不断细化分析方法。通过这一过程，该框架综合出新的城市科学见解，加速城市研究的整个生命周期。
引用
@article{arxiv.2512.07849,
title = {AI Urban Scientist: Multi-Agent Collaborative Automation for Urban Research},
author = {Tong Xia and Jiankun Zhang and Ruiwen You and Ao Xu and Linghao Zhang and Tengyao Tu and Jingzhi Wang and Jinghua Piao and Yunke Zhang and Fengli Xu and Yong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.07849},
year = {2025}
}