新学所成
解决方案
星际穿越的绿色希望
基于 Multi-Agent 自动运营工作流
赋能未来城市的植物工厂
探索更多
主题:Cornfield Chase
人类迈向多行星文明时代的过程,需要寻找合适的生存地,在外太空飞船和未来殖民地城市中能够生产粮食,这是一个重大要点,而作为农业的终极形态的植物工厂可以满足这类严苛的条件。
一方面促进星际探索,另一方面避免《星际穿越》中的末日饥荒永不出现
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愿景
利用植物工厂技术,在外太空飞船和未来殖民地城市中生产粮食,提供无污染、无农药的果蔬。
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挑战
植物工厂自动化程度高,但工程师仍需处理中低级任务,影响效率。
植物工厂核心要素
隔绝恶劣天气
室内种植,提供安全零污染的种植环境
可种植生菜,浆果,中药材等食品
环境全面可控
人为控制温湿度,光照,营养液等微观气候为植物提供最佳生长条件
数智物联应用
可应用前沿物联网科技,全面提高系统效率
基于AIGC的介绍视频
Rabbit Multi-Agent体系
LLM Agent构建思路
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2
3
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目标
解放人类工程师的双手,使他们能够将精力集中在判断和创造力上
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优势发挥
利用moonshot上下文缓存能力,发挥文本处理和总结优势
3
风险降低
以解决问题为导向把控Agent的检索范围
Agents相互协作过程
25%
AI 数据分析师
利用 qwen-max 模型分析包括植物长势历史数据,为 AI 助理农艺师提供分析结果。
65%
AI 助理农艺师
结合 RAG 文档和 AI 数据分析师的结果,进行种植建议。使用 moonshot-v1-128k 模型处理长文本。
100%
AI 执行工程师
与人类工程师合作,根据前两位AI的分析结果调整植物工厂设备参数。
新学工具
LLM大模型
Moonshot 上下文长文本缓存
通义千问数理统计分析能力
RAG检索
提出针对生产场景的,以解决问题为范围导向的可控RAG
前端&部署
Zeabur
Streamlit
2D AIGC
Light Year AI
Midjourney
3D AIGC
Trip AI
HyperHuman
AIGC使用体验
团队本身是能源,农业和营销方面背景,因此在这次比赛中学习AI应用收获良多!
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