2026年，黑龙江60个智能体荣获一等奖，深圳、杭州等地纷纷部署城市治理智能体正在从概念走向实战。

（图：浙江杭州未来科技城（海创园）——城西科创大走廊智慧城市系列之一）

对于智慧城市开发者而言，一个关键问题是：如何构建一个真正"能干活"的专属智能体？今天，我们以Genchuan-Smart-City为底座，从0到1拆解城市治理Agent的开发实战。

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什么是城市治理智能体？

城市治理智能体，是指在特定治理场景中，能够自主感知、理解指令、调用工具、执行任务并反馈结果的AI Agent。它不是"问答机器人"，而是具备"感知-推理-行动"闭环的智能工作单元。

典型场景：监测系统发现某路段积水超预警阈值，
智能体自动识别问题→调取管网数据→判断原因→生成工单→分派部门→跟踪进度→汇总报告——全程无需人工介入。
 

技术架构：

基于Genchuan-Smart-City构建智能体，采用三层架构：

第一层：感知层——数据接入与事件识别

Genchuan-Smart-City已内置物联网数据汇聚能力，支持接入传感设备、视频监控、政务系统数据。感知层直接对接平台数据中枢——地理编码、网格管理、预警告警等模块，实现城市运行态势实时感知。

开发要点：通过API接口获取事件流数据，利用消息队列（RocketMQ）订阅预警事件，作为Agent触发输入。

第二层：推理层——大模型+工具链

这是智能体的"大脑"。Genchuan-Smart-City已集成AI大模型，支持DeepSeek等国产大模型。推理层基于Function Calling能力，将平台业务操作封装为可调用的工具函数：

• 事件查询工具：按区域、类型、时间查询历史事件

• 工单创建工具：自动生成处置工单并分派

• 数据分析工具：调用平台统计接口生成分析报告

• 通知推送工具：向相关部门发送预警通知

开发要点：将Genchuan-Smart-City丨REST API封装为标准化Tool Description，大模型根据指令自动选择调用链路，实现多步推理与工具编排。

第三层：行动层——业务执行与结果反馈

智能体行动层对接Genchuan-Smart-City指挥协调、监督检查等模块，将推理结果转化为可执行操作。例如，推理层决定"需分派至排水管理处"，行动层则调用工单API，生成包含问题描述、位置信息、处置建议的标准工单。

处置完成后，智能体自动抓取结果数据，更新事件状态，形成"感知-推理-行动-反馈"完整闭环。

实战步骤：

Step 1：部署Genchuan-Smart-City，完成基础环境搭建

Step 2：接入DeepSeek大模型，配置API密钥与推理参数

Step 3：梳理目标场景的工具函数，封装亘川核心API为Tool Description

Step 4：编写Agent编排逻辑，定义触发条件、推理策略、行动规则

Step 5：在测试环境中验证闭环流程，迭代优化推理准确率

工具函数要适中：过粗的封装导致推理灵活性不足，过细则增加大模型选择负担。建议按业务模块划分，每个模块3-5个核心操作。

设置人工兜底机制：对于高风险操作（如跨部门调度、重大事件升级），智能体应先生成建议方案，由人工确认后执行，避免误操作。

持续优化Prompt：城市治理场景专业术语密集，针对不同领域（城管、水务、环保等）定制专属System Prompt，可显著提升推理准确率。

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智能体不是终点，而是城市治理智能化的起点。当每个业务场景都拥有专属Agent，"——一屏观全城、一网管全域"才真正落地。
Genchuan-Smart-City于2026年5月13日