范叶亮写智能体、模型和数据系统时，习惯先把定义和边界钉死。把「国际智慧温室种植挑战赛」整理成可落地的中文笔记：问题在哪、默认做法会踩什么坑、该怎么选。原站导航和广告已去掉。

问题从哪来

国际智慧温室种植挑战赛 是一个由 瓦赫宁根大学研究中心 (Wageningen University & Research) 主办的旨在利用自动化、信息技术和人工智能技术控制温室以实现增加产量、降低成本等目标的大赛。第一届赛事的种植作物为黄瓜，第二届赛事为樱桃西红柿。

很幸运能够在晚些时候加入到 CPlant 队伍中一同参与到这次赛事，虽然加入到队伍中比较晚，但工作之余也参与了大部分赛事的准备工作。

方法怎么选

整个赛事分为初赛和复赛两个部分，初赛采用 Hackathon 的形式通过仿真模拟进行，初赛晋级的队伍将会在后续 6 个月的时间内通过远程控制进行真实的作物种植比赛。本次赛事吸引了全球顶级的农业与 AI 领域的企业、大学和研究机构参与，组成来自 26 个国家的 21 支团队，超过 200 名专家与学生。

初赛黑客马拉松评分主要由三部分组成：团队构成 （20％)、人工智能方法（30％)，以及虚拟西红柿种植净利润（50％)。仿真部分，采用了 Venlo 类型的温室，模拟时间从 2017/12/15 日至 2018/06/01，荷兰本地的外部天气，整个模拟过程并未考虑病虫害问题 (主要受到湿度影响)。仿真模型包含三个子模型：

落地时先钉死的事

Kaspro 温室模型 ：主要通过温室的控制器 (例如：通风口，加热管道，CO 2 补充器，遮阳帘，灌溉系统等) 控制温室内的环境变量 (例如：光照，温度，湿度，CO 2 浓度，水量，水 EC 值等)，进而控制作物生长。环境控制模型是相对复杂的一个模型，因为控制器和环境变量之间并不是一对一的关系。

Intkam 作物模型 ：主要通过设置茎的密度，叶片的去留策略，去顶时间，果实个数保留策略等控制作物的生长。

检查清单

经济模型 ：主要定义了不同时间、不同果重、不同糖分樱桃番茄的价格，不同时间段内光照、加热和 CO 2 的成本，以及相关的人工成本。

最终经过 24 小时的 Hackathon，我们队伍的成绩如下，最后排名 9/21 ，很遗憾未能进入到决赛。

落地时建议先做的 5 件事

1. 先写清任务能不能被自动验证：能验证的交给系统和评测，不能验证的留给人审。
2. 本地部署先算显存、延迟和失败回滚，不要只看能跑通一次。
3. 多智能体只在单智能体触到上下文或专业边界时再拆。
4. Token、微调和压缩都要有对照数字，避免口号式优化。
5. 结论写成可检查清单：接口、超时、评测集、回滚版本。

和智能体产品怎么接

龙虾PRO做 OpenClaw 落地时，最该拿走的是「单智能体先做好工具和提示，再谈编排」。数字员工、技能市场和网关应共用同一套评测与权限，而不是各写一套角色人设。

本文侧重全链路风控方法论。落地时请用自身业务单据做回放验证，不要把示例阈值直接当生产策略。 相关：风控体检 · 方案资源