可解释性与信任度缺失。 农业决策涉及重大的经济风险和长期后果，然而当前的Agri-MLMs在很大程度上像黑箱一样运行，提供了建议却没有透明的推理链条。当DairyGPT建议改变饲养方案或CropGPT推荐特定的基因组合时，农民和研究人员对其背后的逻辑知之甚少。这种不透明性削弱了信任，特别是当建议与传统农业知识或当地实践相冲突时（Kuska等人，2024）。缺乏可解释性也使错误诊断变得复杂：当模型失败时，几乎无法确定失败是源于训练数据不足、不恰当的领域迁移，还是根本性的架构限制。