这张图展示农业咨询需求与大语言模型（LLM）使用缺口的分析框架，完整呈现从成因、缺口判断、缺口表现、后果到应对方案的逻辑链条。框架顶层为因果因素，分为认知因素、行为因素、技术与服务环境三类，作为整个模型的驱动源头。框架通过判断节点 “是否存在实质性咨询缺口” 进行分流，若不存在，则属于理性不使用；若判定存在实质性咨询缺口，就会产生四类缺口表现，分别是目标错位、服务不匹配、建议失真与成本收益失衡。上述缺口会带来两类后果，即浅层 AI 应用与象征性采纳，AI 工具仅停留在表面使用，无法真正发挥价值，同时后果会反向反馈影响顶层的因果因素。框架底部设置应对措施板块，从 AI 素养、任务与责任对齐、服务环境三个维度提出解决方案，用于缓解 LLM 在农业咨询场景下的应用鸿沟，形成可循环的分析闭环。该框架清晰拆解农业领域落地大模型时面临的使用落差，梳理问题产生逻辑与干预方向，适合学术研究与项目分析。无论研究农业数字化的科研人员、开展 AI 农技落地的项目从业者，或是研读学术论文框架的学生，都可以借助该图理解 LLM 在农业咨询场景下的应用缺口逻辑。