GeoNatureAgent：工具型智能体地理环境任务上线前评测框架与基准
原文标题：GeoNatureAgent (GNA): A Framework and Benchmark for Pre-Production Evaluation of Tool-Using Agents on Geospatial and Environmental Tasks
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论文提出 GeoNatureAgent（GNA），一个面向工具调用型 LLM 智能体的上线前评测框架，以固定 16 工具的地理空间 MCP 服务器作为统一工具层，旗舰基准含 103 项任务。评测 9 个模型显示 Claude Sonnet 4 能力最高（61.7%），DeepSeek V3.2 以约 1/11 价格达到其 93% 能力；严格评分下最佳模型比通用 GIS 基准低 24-36 分，部分源于评分严格度。
- 问题
- 工具型 LLM 智能体上线前缺乏统一、可复现的地理空间评测。
- 方法
- 固定 16 工具的地理空间 MCP 服务器作为统一工具层，用 103 项任务和确定性评分器评测。
- 结果
- Claude Sonnet 4 最高 61.7%，DeepSeek V3.2 以约 1/11 价格达其 93% 能力。
- 影响
- 为环境/地理空间智能体选型提供成本-能力可审计依据，暴露严格评分下的真实差距。
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