UrbanAgent：跨系统城市任务的工具增强智能体框架

UrbanAgent是一个面向跨系统城市任务的工具增强智能体框架，将大语言模型的推理能力与代码执行、API调用及Model Context Protocol工具集结合。研究团队同时推出了Urban-Eval基准，用于评估跨系统城市请求的任务结果与执行质量。实验显示UrbanAgent任务成功率达71%，比最强基线高出10个百分点，该优势在GPT-5-mini、Gemini-2.5-flash、DeepSeek-V4-flash和Qwen3-235B-A22B上保持一致。