地球与行星物理学术报告通知（202628期）- 于子叶

报告人简介：

于子叶，中国地震局地球物理研究所副研究员，硕士生导师。从事地震学方向的机器学习算法研究。参与地震检测算法、GPU加速正演算法等研发项目。发表多篇相关论文和软著。论著中算法均已开源，包括高精度震相拾取模型、轻量化震相拾取模型、快速震相关联算法、地震滤波算法、地震检测框架、面波频散拾取算法、震源参数计算框架、基于C语言的层状介质格林函数计算程序，可访问本人主页（github.com/cangyeone）获取相关程序。

报告内容摘要：

随着大模型与智能体技术的快速发展，人工智能在科研中的应用正由问答式辅助逐步拓展至任务规划、流程执行与结果验证。本报告围绕地震学智能科研系统的架构设计与应用实践，介绍通用智能体与领域知识、专业工具及质量控制机制的融合方法，构建涵盖数据集构建、模型微调、地震自动编目与论文撰写的科研工作流。报告重点阐述“Agent＋Skills＋MCP”分层架构：由智能体承担任务解析、规划与执行调度，通过 Skills 封装地震学研究方法、操作流程与验收标准，依托模型上下文协议（MCP）实现数据、工具与知识资源的统一接入，并结合实际案例介绍其应用方式与实践经验。

在此基础上，报告将总结 SAGE 地震学智能体工作台的建设经验与局限，探讨在通用智能体持续演进的背景下，如何将领域流程、质量规范与证据追溯机制转化为可移植、可复用、可审查的科研能力，为人工智能辅助地震学研究由数据处理向科学问题探索拓展提供实践参考。