项目：气候自适应智能体系统 (Climate Adaptive Agent System) 核心创新点：多模态气候数据融合：整合卫星遥感、气象观测、社会经济数据 预训练-微调-检索增强的混合架构：专门针对气候预测优化 AI Agent协作决策系统：多个专业Agent协同进行气候风险评估和适应建议 可解释性与物理约束结合：将气候物理方程作为模型约束条件 🌤️🤖 气候自适应智能系统 - Climate Adaptive Intelligence System 🌟 项目概述 一个基于多源数据融合和四智能体协作的气候自适应决策系统。 该系统能够集成文本、卫星图像、气象数据三种异构数据源，通过四个专业智能体的协同工作，提供精准的气候分析、灾害预警和农业决策建议。
🎯 核心特性 📊 多源数据融合：整合文本报告、卫星遥感图像、气象时序数据 🤖 四智能体协作：检索、分析、决策、协调四大智能体各司其职 🌍 气候适应性：针对不同气候场景提供个性化建议 🖥️ 一体化部署：完整的Web界面和API服务 🧠 AI驱动：基于RAG增强检索和深度学习模型
🧠 智能体系统 系统包含四个专业智能体，协同完成气候分析任务：
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🔍 检索智能体 (Retrieval Agent) 职责: 从多源数据中检索相关信息 能力: RAG增强式知识检索 多模态数据索引 语义相似度匹配 实时数据获取
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📊 分析智能体 (Analysis Agent) 职责: 对检索到的数据进行分析 能力: 卫星图像分类识别 气象时序数据分析 文本语义解析 异常模式检测
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💡 决策智能体 (Decision Agent) 职责: 基于分析结果生成决策建议 能力: 风险评估与预警 农业种植建议 灾害应对策略 资源优化分配
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👥 协调智能体 (Coordination Agent) 职责: 协调各智能体工作流程 能力: 任务调度与分配 结果融合 质量控制
🔧 核心模块说明 文本数据处理 (data_and_process/)
- 文本清洗与预处理
- 知识图谱构建
- 语义向量化
- 主题模型训练
气象数据处理 (weather_data_and_process/)
- 时序数据清洗
- 特征工程构建
- 气象预测模型
- 异常检测算法
卫星数据处理 (卫星数据处理/)
- 多光谱图像处理
- 特征提取与增强
- 土地覆盖分类
- 变化检测分析
agent.py - 多智能体集成系统
class MultiAgentSystem: """ 多智能体协调系统 集成四个智能体，实现端到端的气候分析 """ def process_query(self, query: str, image_data=None): # 1. 检索智能体获取相关信息 # 2. 分析智能体处理多源数据 # 3. 决策智能体生成建议 # 4. 协调智能体整合结果 pass
rag_system.py - RAG增强检索 class RAGSystem: """ 检索增强生成系统 结合向量数据库和LLM进行智能检索 """ def retrieve(self, query: str, top_k: int = 5): # 语义检索 + 关键词检索 # 多模态数据支持 pass
app.py - 部署服务 FastAPI应用，提供： Web聊天界面 RESTful API WebSocket实时通信 图像上传与处理 多会话管理
可以通过weather_data and process中添加数据（以csv格式）来扩充数据 对于卫星数据本系统主要是将十个tif类型土壤微调成8中适用于韩国的土壤类型，也可通过修改soil_classifier.py来修改微调成相适应的土壤类型，对于文本数据可以通过要自适应的气候添加相对应的语句来输出合适的回答。然后对其进行RAG增强检索。最后把三个模型进行集成为agent，然后进行多个agent协同分工从数据处理到最后的决策。