Google 把地球 AI 接成地理空间推理智能体：开放 A2A 服务与私有数据接入

Google Research 在 10 月 14 日公布地球 AI 的下一步：把早期原型演化成地理空间推理智能体，用于跨行星尺度数据的多步空间推理，并能自主训练定制的预测模型。它把 Gemini 与 Earth AI 的基础模型接起来——天气的 WeatherNext、洪水预报、人口动态基础模型 PDFM、AlphaEarth Foundations 与遥感基础模型，再叠加 Google Maps Platform 的地点与路径信息、Earth Engine、Data Commons 与 Dataset Search。

工程上的关键是先规划、后执行：Earth AI 的能力被打包成按需调用的模块化技能，智能体动手前先写出分步分析计划，数据稀疏时自动选择兜底数据源，并把大图层放进上下文窗口之外的工作区处理，既避免用海量空间数据灌爆上下文，也保留数据归属追踪。用户可以把自有数据以 CSV、GeoJSON 或云表通过 Agent API 接入，让私有地点与全球模型做连接；官方称管线的答案会给出计划与所用数据。

评测部分：技术报告对比四种配置（裸 LLM、加基础搜索与地图接地、加 Earth AI 工具但不预先规划、完整智能体），跨 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.1 Pro，覆盖四个基准——外部开发的 CBGB 与 UnivEARTH，以及官方新建的 GeoExpertQueries 与 GeoKTools（后者每题要求正确选用 1 到 4 个地理空间工具）。官方称加装 Earth AI 技能后在 GeoExpertQueries、GeoKTools 与 CBGB 上显著跃升，唯一例外是 UnivEARTH：那里连裸 LLM 都有 93.6%，因为答案在公开网络上。两个新基准的开发集已全量放出。

原文链接：Google Research 官方博客