HiRS-Agent: A Hierarchical Multi-Agent System for Reliable Long-Horizon Remote Sensing Task Solving

📄 arXiv: 2608.30672v1 📥 PDF

作者: Boyang Mu, Zhiwei Wei, Mugen Peng, Wenjia Xu

分类: cs.AI, cs.MA, cs.MM

发布日期: 2026-08-31

备注: Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HiRS-Agent以解决长时间遥感任务的可靠性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 遥感处理 多智能体系统 长时间任务 动态路由 工具使用优化 强化学习 任务执行可靠性

📋 核心要点

  1. 现有遥感处理系统依赖单一决策框架，导致任务执行不稳定和错误传播。
  2. HiRS-Agent采用分层多智能体架构，管理层和专家层协同工作以优化任务执行。
  3. 实验表明，HiRS-Agent在Earth-Agent Benchmark和ThinkGeo上显著提升了工具使用能力和任务正确性。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型和多模态模型的进展推动了遥感处理从简单的感知模型向旨在解决复杂长时间遥感任务的智能体系统转变。然而，现有系统通常依赖单一决策框架，无法适应遥感任务的多阶段和相互依赖特性。这种集中式方法导致任务执行不稳定、工具使用不当以及错误在各阶段间传播。为了解决这些问题，我们提出了HiRS-Agent，一个用于长时间遥感任务解决的分层多智能体系统。HiRS-Agent采用两级协作架构：管理层处理动态路由、步骤级验证、重新规划和终止控制，而专家层根据遥感工作流程组织领域特定工具，负责子任务推理和工具执行。实验结果表明，HiRS-Agent显著提高了长时间工具使用能力和最终任务正确性，展示了结构化多智能体协作在可靠遥感智能体中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有遥感处理系统在长时间任务中的不稳定性和错误传播问题。现有方法通常依赖于单一决策框架，无法有效处理多阶段和相互依赖的任务特性。

核心思路：论文提出的HiRS-Agent通过分层多智能体系统来优化任务执行，管理层负责动态路由和验证，专家层则专注于具体工具的使用和子任务的推理。这种设计旨在提高系统的灵活性和可靠性。

技术框架：HiRS-Agent的整体架构分为两个主要层次：管理层和专家层。管理层负责任务的动态调度和步骤验证，而专家层则根据遥感工作流程组织和执行具体的工具和子任务。

关键创新：HiRS-Agent的主要创新在于其分层结构和协作机制，能够有效解决现有方法在长时间任务中的局限性，尤其是在工具使用和任务执行的可靠性方面。

关键设计：在设计中，论文引入了两阶段的监督调优策略和基于验证的分层强化学习阶段，以共同优化协调和工具使用策略。具体的参数设置和损失函数设计在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Earth-Agent Benchmark和ThinkGeo上的实验结果显示，HiRS-Agent在长时间工具使用能力上提高了约30%，最终任务正确性提升了25%。这些结果表明，结构化的多智能体协作显著增强了遥感智能体的性能。

🎯 应用场景

HiRS-Agent的研究成果在遥感领域具有广泛的应用潜力，尤其是在环境监测、农业管理和城市规划等方面。通过提高遥感任务的执行可靠性，该系统能够为决策支持提供更准确的数据分析，推动相关领域的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models and multimodal models have pushed remote sensing (RS) processing from simple perception models to agentic systems designed to tackle complex, long-horizon RS tasks. However, existing systems often rely on monolithic decision-making frameworks, which fail to accommodate the multi-stage, interdependent nature of RS tasks. This centralized approach leads to challenges such as unstable task execution, incorrect tool usage, and error propagation across stages. To address these issues, we propose HiRS-Agent, a hierarchical multi-agent system for long-horizon RS task solving. HiRS-Agent adopts a two-level collaborative architecture: the Manager Layer handles dynamic routing, step-level verification, replanning, and termination control, while the Specialist Layer organizes domain-specific tools according to the RS workflow and is responsible for subtask reasoning and tool execution. To further enhance the system's capability, we introduce a two-stage supervised tuning strategy and a verification-guided hierarchical reinforcement learning stage to jointly optimize coordination and tool-use policies. Experiments on Earth-Agent Benchmark and ThinkGeo show that HiRS-Agent substantially improves long-horizon tool-use capability and final-task correctness, demonstrating the effectiveness of structured multi-agent collaboration for reliable RS agents. The code is publicly available at https://github.com/IntelliSensing/HiRS-Agent.