循环农业结合人工智能、机器学习与深度学习，是因为这些方法能把分散、多模态且时变的农业—生态—经济数据（产量、土壤、气象、遥感、养分流、市场与能耗等）整合成可学习的规律与可操作的决策工具，从而在资源循环、养分回收、病虫害早期预警、产量与质量优化、能耗与碳足迹最小化等方面实现精细化与自动化；
基于代理模型、时序预测与强化学习的闭环优化能在不确定性与多目标权衡下快速寻找鲁棒管理策略，换句话说，AI不是替代农业智慧，而是把那点经验放大、量化并在系统层面闭环优化，让循环农业既更高效也更可验证、更可持续。
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基于代理模型、时序预测与强化学习的闭环优化能在不确定性与多目标权衡下快速寻找鲁棒管理策略，换句话说，AI不是替代农业智慧，而是把那点经验放大、量化并在系统层面闭环优化，让循环农业既更高效也更可验证、更可持续。
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