ISW-Agent：LLM对话驱动内孤立波遥感图像处理

2026年10月16日，arXiv Artificial Intelligence 刊出由 Hao Zhang 等发表的论文，提出 ISW-Agent 系统。该系统将大语言模型（LLM）的指令解析与 n8n 工作流及独立科学模型相结合，通过结构化任务约束、地理空间变换和分阶段输出校验，用于内孤立波遥感图像处理。据该报道，在每后端 120 条中文指令的测试中，GPT-5.6 Sol 与 DeepSeek 均达到 94.2% 的严格任务匹配率；在 50 个定时场景中，39 个完成检测、提取与预测，中位耗时 48.04 秒；在 3408 次故障注入测试中，重试机制恢复了 234 次瞬态故障，输出校验拒绝了 234 个结构性缺陷。上述数据均来自该论文报道，为单一来源所述结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。