Agentic AI for Climate-Resilient Cities: A PRISMA-Guided Review and Digital Twin Framework

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:The paper provides a comprehensive review of agentic AI applications in urban climate resilience and a proposed framework for integrating digital twins, offering a research roadmap for future work.

🏢実務担当者:Urban planners and sustainability teams can use the framework as a conceptual guide for designing AI-driven climate adaptation systems, but should note the need for pilot testing.

🏛政策担当者:Policymakers can reference the identified challenges (interoperability, data governance) when drafting regulations for AI in urban climate resilience.

急速な都市化と激化する気候リスクは、持続可能かつ強靱なモデルへの移行に向けて、都市に前例のない圧力をかけている。持続可能な開発目標（SDGs）の目標11（住み続けられるまちづくり）と目標13（気候変動に具体的な対策を）の達成には、複雑な都市のダイナミクスを解釈し、先を見越した適応的な意思決定を可能にするインテリジェントなシステムが求められる。本論文は、PRISMAに準拠したラピッドレビューを提示し、自律的で目標指向型のシステムであり、多段階推論、ツール使用、マルチエージェント連携を備えるエージェンティック人工知能（AAI）が、都市の持続可能性と気候レジリエンスの向上において果たす役割を検証する。対象研究は、自律的意思決定、多段階計画、ツール使用または環境との相互作用、マルチエージェント連携のうち、少なくとも2つの属性を示すことが要件とされた。920件の文献から、スマートモビリティ、インフラ計画、廃棄物管理、緊急対応、気候モニタリング、排出量追跡、再生可能エネルギー予測、多災害早期警報システムを網羅する70件の査読付き研究が統合された。結果は、急速な進展にもかかわらず、AAIの応用は断片的かつ領域特異的なままであることを示している。この課題に対処するため、リアルタイムセンシング、都市・気候同時シミュレーション、マルチエージェント連携、適応的意思決定インテリジェンスを統合する、統一的なエージェンティックAI–デジタルツインフレームワークを提案する。パレート最適化に基づくアプローチは、競合する持続可能性目標のバランスを取る。相互運用性、データガバナンス、倫理、スケーラビリティにおける主要な課題が特定されるとともに、統合されたインテリジェント都市エコシステムのための研究ロードマップが示される。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Rapid urbanization and intensifying climate risks are placing unprecedented pressure on cities to transition toward sustainable and resilient models. Achieving Sustainable Development Goals (SDGs) 11 (Sustainable Cities and Communities) and 13 (Climate Action) requires intelligent systems capable of interpreting complex urban dynamics and enabling proactive, adaptive decision-making. This paper presents a PRISMA-guided rapid review examining the role of Agentic Artificial Intelligence (AAI)–autonomous, goal-directed systems with multi-step reasoning, tool use, and multi-agent coordination–in advancing urban sustainability and climate resilience. Studies were required to exhibit at least two attributes: autonomous decision-making, multi-step planning, tool use or environmental interaction, and multi-agent coordination. From 920 records, 70 peer-reviewed studies were synthesized, covering smart mobility, infrastructure planning, waste management, emergency response, climate monitoring, emissions tracking, renewable energy forecasting, and multi-hazard early warning systems. Results show that despite rapid progress, AAI applications remain fragmented and domain-specific. To address this, a unified Agentic AI–Digital Twin framework is proposed, integrating real-time sensing, urban–climate co-simulation, multi-agent coordination, and adaptive decision intelligence. A Pareto-based optimization approach balances competing sustainability goals. Key challenges in interoperability, data governance, ethics, and scalability are identified, alongside a research roadmap for integrated intelligent urban ecosystems.

• openalex https://doi.org/10.20944/preprints202604.1837.v1first seen 2026-05-21 04:30:26 · last seen 2026-05-27 04:30:53