□本报全媒体记者 黄岱昕
“聪明的智能体，是系统运转顺畅的基础。”8月21日，河南理工大学软件学院实验室内，该学院教授任建吉正带领几名硕士研究生，为“数字孪生多智能体灾害应急仿真系统”的最新迭代升级做准备。
该系统由任建吉团队研发，相比入选首批河南省人工智能典型应用场景时的名称，现在添加了“多智能体”四个字。
“过去以聊天方式，手把手告诉AI大模型如何去做。今天的系统，相当于请了一个AI‘参谋团’。”任建吉说，系统包含的7个智能体组成“虚拟应急工作组”，能明确分工、相互校验。
建筑火灾、隧道中新能源车起火、矿井透水、城市暴雨内涝……点击不同标签，三维画面随之切换，风险区域、人员位置、设施状态和处置时间线一一呈现。
灾害事件进入系统后，场景构建智能体先组织灾种、空间、人员、设备和环境条件；感知分析智能体梳理异常信号与证据；灾害推演智能体模拟火势、烟气、涌水或积水随时间的发展；方案规划智能体生成多套候选方案；安全审查智能体检查是否触碰预案、规程和安全约束；协同调度智能体把经过确认的方案拆解为人员、装备和行动任务；复盘报告智能体则汇总全过程，形成可追溯的演示级报告。
7个智能体不是简单“排队发言”。每一步任务移交都保留输入、输出和依据，上一环节的信息能够被下一环节调用。“这正是智能体的优势所在。”任建吉介绍，通过设置规则、限制边界、合理封装，不同智能体工作的独立性更强，对外接口也更易于标准化操作。只需输入关键变量，智能体就能根据预设要求推演出更加精准的答案，就像请了一位可复制、不知疲倦的“专家”。
未来，智能体应用将持续扩展。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确，新一代智能终端、智能体等应用普及率，到2027年超70%，到2030年超90%。
智能体正重塑应急管理决策过程，自主规划是其中一项重要能力。“应急现场不会按照写好的剧本发展。”任建吉说，电梯可能故障、道路可能中断，风向和水情也会变化。所谓自主规划，不是让AI指挥，而是让它在约束条件下快速形成多套可比较的方案供决策者参考；条件发生变化后，系统要勇于承认旧答案已失效，并说明为什么调整。
大屏幕上，城市正经历暴雨：道路积水加深，部分区域通信中断，人员转移状态不断更新。屏幕右侧，“解除响应”按钮仍为灰色，旁边醒目提示：尚有群众未完成安全复核，解除条件不满足。
“这正是我们希望守住的门槛。”任建吉指着屏幕说，AI可以帮助人研判和推演，但不能替代人作出最终决定。
目前，团队开发的AI智能体系统已广泛应用于化工生产安全监测预警等实际场景。通过“场景包”机制组织案例，新场景可复用已有流程框架，不必从头建设整套系统。未来，这些“场景包”既可服务应急管理部门培训演练、院校安全工程和应急管理专业教学，又可为企业内部演练提供参考。“数据是人工智能的核心要素，希望通过与社会各方合作，共同完善案例库，更好提升系统实战水平。”任建吉说。
