摘要
城市面临着城市扩张和气候风险的挑战，但现有的系统仍然局限于单一领域且反应迟缓。本快速评估（PRISMA-guided rapid review）采用具体标准，将“主动式人工智能”（Agentic AI）与传统的机器学习方法区分开来，以评估它们在实现可持续发展目标11（可持续城市和社区）和可持续发展目标13（气候行动）方面的效果。“主动式人工智能”具有四个特征：任务层面的自主性、目标导向的规划能力、工具使用能力以及多智能体之间的协作能力；具备其中两项特征的系统可被视为完全具备主动性的系统。通过对五个数据库进行两级搜索并追踪引用关系，共找到了896篇相关论文（2018–2026年），其中60篇符合评估标准，14篇满足“主动式人工智能”的定义。这些论文按研究类型进行了分类，并进行了敏感性分析。研究结果包括两部分：一是提出了一个参考架构，详细说明了主动式智能体层与城市数字孪生之间的状态交换机制；二是基于SEVIR档案库进行的实际数据可行性研究，探讨了多模态融合对灾害识别的改进效果。在实际数据应用中，所提出的模型在四种评估方法中表现最佳，但仅略微优于“不采取任何改进措施”的基准情况，这表明该假设的支持力度较弱，并不足以作为实际应用的依据。总体而言，自2023年以来该领域发展迅速，研究主要集中在城市与气候相关的领域，几乎没有跨领域的有效应用案例。
