Agentic AI orchestration of heterogeneous economic models for rapid, multi-scenario analysis of energy crises
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摘要
本研究提出一个以大语言模型为核心的代理式编排框架，用于将分散在不同机构的16个模型在5种情景下进行快速耦合分析，形成可追溯的跨域场景叙事和输出。框架通过为每个模型提供统一接口、对输出进行向前传递和一致性检查、以及三处分析员检查点，确保输出的可靠性和可操作性。结果显示在2026年霍尔姆斯海峡关闭情景下，油价冲击并非单调增幅，并对Desalination等基础设施造成潜在风险。该系统的优点在于低边际替换成本和强大的扩展性，能够在危机中迅速扩展并提供“从区域到全球”的多层级分析。所有数值均来自底层模型输出，具有溯源性。 [page::0]
