该图是大语言模型农业咨询服务中需求 — 使用脱节的解释框架，需求使用脱节指用户在获取、交互、评估、落地模型建议时遇到各类阻碍。框架按前置条件、脱节识别、脱节表现、行为后果、应对策略逐层展开。前置条件分为 A1 个体因素，即问题表达能力与数字技能；A2 服务支撑条件，包含咨询渠道和专业支持；A3 任务与技术条件，涵盖农业任务、场景以及大语言模型的能力边界。脱节有四类表现：A4 接触受限，对大模型认知不足、缺少接触机会；A5 使用障碍，难以清晰表述问题、人机交互困难；A6 效用不足，模型给出的建议达不到预期；A7 情境错配，农技建议和本地生产条件不符，四类表现可同时并存，不存在固定先后顺序。脱节进一步引发行为后果：A8 咨询决策，用户多方核验信息并选择是否采纳建议；A9 服务体验，在感受便捷性的同时承担核验负担；A10 持续使用意愿，决定后续是否继续使用大模型。配套的响应策略包括 A11 认知与技能培养，训练提问方式、树立风险意识；A12 服务协同，引入专家复核、打通多服务渠道；A13 技术优化，增强方案本地化适配度并补充佐证依据。实线代表解释关联，虚线是反馈调整路径，箭头仅代表逻辑联系，并非经过验证的因果关系。无论数字农业研究者、AI 农技产品开发者，还是基层农技推广从业者，都可以从中获得参考。