GeoColab：多智能体协同地理空间代码生成
在协作流程中协调多个分工明确的大语言模型智能体，对地理空间代码进行任务分解、编写、审查与优化。
引用
Wu H., Jiao H., Hou S., Liang J., Shen Z., Zhao A., et al. (2025). GeoColab: an LLM-based multi-agent collaborative framework for geospatial code generation. International Journal of Digital Earth, 18(2). doi:10.1080/17538947.2025.2569405
封面图：GeoColab 多智能体系统概念图。引自 Wu et al. (2025), International Journal of Digital Earth。
Authors
地理空间人工智能方向博士生
慕尼黑工业大学地图学与可视分析教席博士生，导师为孟立秋教授，副导师为冯煜教授。我从地图走向人工智能，在武汉大学学习大地测量、地图学与地理信息系统期间，第一次用语言模型理解地学代码，如今的工作主要落在 GeoAI 中偏人工智能的一侧。科研之外，我指导硕士生，并维护大语言模型智能体与网络爬虫两份开源学习资源。