用于地球科学数据档案自主发现的分层多智能体系统

地球科学数据的快速积累引发了可扩展性挑战，大量数据集未被充分利用。本文提出 PANGAEA-GPT，一种用于自主数据发现与分析的分层多智能体框架。该架构采用集中式监督者 - 工作者拓扑，具备数据类型感知路由、沙箱确定性代码执行及基于执行反馈的自纠正机制，使智能体能诊断并解决运行时错误。通过物理海洋学与生态学案例，证明了该系统在极少人工干预下执行复杂多步工作流的能力，为异构仓库数据的查询与分析提供了新方法。