中新网北京6月3日电 (记者 尹倩芸)2026年被业界视为“AI智能体应用元年”。在经历了大模型的喧嚣后，能够自主理解任务、调用工具并执行动作的智能体，正加速涌向实体经济。
其中，看似传统的大农业领域，成为这波智能化浪潮中应用最集中、变革最深刻的场景之一。多家行业机构分析预测，2026年中国智慧农业市场规模将突破1340亿元，智能体技术在其中扮演关键角色。从大田种植到畜禽养殖，由大模型驱动的“AI农技员”“AI兽医”批量上岗，正在改写延续千年的农业生产方式。
在河南，畜牧业龙头企业牧原股份的智能化猪舍里，AI兽医已投入全天候值守。
日前，牧原股份与中国科技公司签署战略合作协议，双方将基于千问基座模型共建养猪大模型。该模型融合企业30余年养殖知识与全产业链330万套智能装备每日产生的20亿条数据，被封装为可嵌入日常流程的AI智能体。
与通用大模型的被动问答不同，这一模型对接了猪舍的巡检机器人、环境传感器和智能耳标系统，不再被动等待提问，而是主动捕捉异常。当某头育肥猪的体温、采食频次和叫声出现细微波动时，系统即刻结合历史病历和知识图谱自动分析，生成治疗建议工单，推送至一线技术员移动终端。
牧原技术负责人介绍，过去发现猪不吃食，饲养员找兽医、翻手册、凭经验判断，平均响应需要个把小时；现在从发现异常到推荐用药的闭环，仅需数秒。其名为“小牧助手”的AI应用，已把每批次约600头猪的健康检测耗时从20分钟压缩至秒级，效率提升超百倍。
类似变革正在更多养殖场景中铺开。在天津宝坻区国家现代农业产业园，天食智慧牧业的AI健康预警系统已投入全天候运行。系统通过智能项圈和电子耳标实时监测奶牛运动、采食与健康数据，自动上传至云平台，不再依赖人工逐一巡检，而是主动捕捉异常。
当奶牛的活动量、采食频次或反刍节律出现细微波动时，系统即刻结合历史健康档案自动分析，生成预警工单推送至技术员终端。
牧场相关负责人介绍，过去人工核查牛群健康数据耗时较长，如今AI自动标记异常个体、精准提示发情与疾病征兆，劳动生产率提升30%，成母牛年单产较传统管理提高400公斤。
AI的早期介入还能识别采食下降、肢蹄异常等细微变化，减少不必要的应激操作，让养殖管理更趋精细。
种植业同样在改变。今年5月，“慧种稻”AI农业智能体在江苏发布。该智能体覆盖水稻生产全周期，可实时诊断长势、生成施肥处方并直联无人机作业。上线万亩，让水稻种植从“看天吃饭”转向“知天而作”。
水产养殖领域，AI正展现出显著增产潜力。广西防城港东兴市红树林农业有限公司的养殖基地引入AI“厂长”，集成AI算法、高清水下摄像头与传感器网络，24小时实时采集虾群数据，自动调控水阀与投料，每日精准投喂300余次。目前，该基地一年可养对虾5茬，年产量35万至40万公斤。
AI智能体正以“最轻量化”的方式渗透进农业的毛细血管，用标准化服务弥补农业人才和经验的缺口。
在2026年农业人工智能发展大会上，与会专家表示，如何让大模型不仅“会回答”，更能“懂农情、会计算、能决策、可落地”，是培育农业新质生产力的关键命题。
专家认为，农业智能体需要打通“感知—认知—决策—执行”的闭环。从行业实践看，当前生猪、奶牛等规模化程度较高的畜种已率先跑通了这一链条。
不过，专家也提醒，农业智能体的规模化仍面临硬制约。农业场景的碎片化、数据采集的非标准化，使得模型容易出现“幻觉”；很多偏远养殖场网络延迟高、算力基础设施薄弱；一线劳动者对AI的信任度和使用习惯培养尚需过程。
