VisionAgent
VisionAgent é um construtor de aplicativos de IA Visual generativa desenvolvido pela LandingAI que usa frameworks de agentes e prompts de texto para gerar código para tarefas de visão computacional sem exigir rotulagem de dados ou treinamento de modelos.
https://landing.ai/agentic-object-detection?ref=aipure&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Feb 16, 2025
Tendências de Tráfego Mensal do VisionAgent
O VisionAgent experimentou um aumento de 21,8% no tráfego, alcançando 90.511 visitas. Este crescimento moderado pode ser atribuído à tendência mais ampla do setor de adoção de IA em escala total e em toda a empresa em 2025, conforme destacado pela CIO, e à crescente demanda por construtores de páginas de destino baseados em IA que oferecem insights baseados em dados e personalização.
O que é VisionAgent
VisionAgent é uma biblioteca e framework criado pela equipe LandingAI de Andrew Ng que ajuda os desenvolvedores a utilizar frameworks de agentes para resolver tarefas de visão computacional. Ele atua como uma camada de orquestração para agentes de IA especializados que podem raciocinar sobre problemas de visão e aproveitar um conjunto selecionado de ferramentas de visão. O framework integra modelos de linguagem de visão de última geração e os combina com um framework agentic para gerar código personalizado para vários casos de uso, como detecção de objetos, classificação de imagens, segmentação e contagem.
Principais Recursos do VisionAgent
VisionAgent é um construtor de aplicações de IA Visual generativa desenvolvido pela LandingAI que usa uma estrutura agentic para simplificar o desenvolvimento de visão computacional. Ele permite a detecção de objetos baseada em prompts de texto sem exigir rotulagem de dados ou treinamento de modelo, integra vários modelos de visão e suporta opções de implantação local e em nuvem, ao mesmo tempo em que fornece capacidades de detecção orientadas por raciocínio para tarefas visuais complexas.
Detecção Baseada em Prompt de Texto: Usa prompts de linguagem natural para detectar objetos sem exigir rotulagem manual de dados ou treinamento de modelo
Capacidades Avançadas de Raciocínio: Emprega sistemas de agentes para raciocinar sobre atributos de objetos como cor, forma e textura para um reconhecimento mais preciso
Opções de Implantação Flexíveis: Suporta desenvolvimento local e implantação hospedada na nuvem com opções para criar aplicativos Streamlit e endpoints de API
Conjunto de Ferramentas Integrado: Combina vários modelos e ferramentas de visão computacional para tarefas como detecção de objetos, classificação e segmentação
Casos de Uso do VisionAgent
Controle de Qualidade na Fabricação: Detectar componentes ausentes, verificar a montagem e identificar defeitos nas linhas de produção
Gestão de Inventário no Varejo: Contar produtos, monitorar os níveis de estoque nas prateleiras e rastrear espaços vazios nas lojas
Monitoramento de Segurança no Local de Trabalho: Identificar trabalhadores sem equipamentos de segurança adequados, como capacetes, e monitorar a conformidade com os protocolos de segurança
Inspeção Agrícola: Detectar e analisar as condições das colheitas, identificar produtos não maduros e monitorar os rendimentos agrícolas
Vantagens
Elimina a necessidade de rotulagem manual de dados e treinamento de modelo
Alta precisão com pontuação F1 de 79,7% em benchmarks
Aplicação versátil em vários setores e casos de uso
Desvantagens
O tempo de processamento de 20-30 segundos por imagem pode ser lento para algumas aplicações
Atualmente limitado a um período de implantação de 7 dias para fins de teste
Como Usar o VisionAgent
Instale o VisionAgent: Instale a biblioteca VisionAgent usando o pip ou clonando o repositório do GitHub (landing-ai/vision-agent)
Importe os Módulos Necessários: Importe VisionAgentCoderV2 de vision_agent.agent e AgentMessage de vision_agent.agent.types
Inicialize o Agente: Crie uma instância VisionAgentCoderV2 com verbose=True para ver as saídas detalhadas: agent = VisionAgentCoderV2(verbose=True)
Prepare Sua Tarefa: Crie um objeto AgentMessage com a descrição da sua tarefa e arquivos de mídia (imagens/vídeos). Exemplo: AgentMessage(role='user', content='Contar pessoas na imagem', media=['image.png'])
Gere o Código: Use agent.generate_code() com sua AgentMessage para obter o código para sua tarefa de visão. O agente irá planejar, testar e selecionar a melhor abordagem
Salve ou Execute o Código: Salve o código gerado em um arquivo ou execute-o diretamente. O código usará as ferramentas integradas do VisionAgent para tarefas como detecção de objetos
Implante (Opcional): Implante sua solução como um endpoint na nuvem ou aplicativo Streamlit usando as opções de implantação do VisionAgent
Teste e Itere: Teste os resultados e refine seu prompt, se necessário. Você pode usar a interface Streamlit para testes rápidos sem codificação
Personalize (Opcional): Altere os provedores de LLM modificando config.py no diretório vision_agent/configs, se desejar. Por exemplo, mude para Anthropic copiando anthropic_config.py
Perguntas Frequentes do VisionAgent
VisionAgent é uma tecnologia de IA visual da LandingAI que usa detecção de objetos agentic para identificar objetos em imagens por meio de prompts de texto, sem exigir rotulagem de dados ou treinamento de modelo. Ele pode gerar código de IA e resolver várias tarefas de visão por meio de um fluxo de trabalho de planejamento, teste e julgamento.
Vídeo do VisionAgent
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Análises do Site VisionAgent
Tráfego e Classificações do VisionAgent
90.5K
Visitas Mensais
#412618
Classificação Global
#5252
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Jun 2024-Jan 2025
Insights dos Usuários do VisionAgent
00:01:14
Duração Média da Visita
2.63
Páginas por Visita
43.61%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do VisionAgent
US: 25.99%
IN: 8.36%
SE: 6.62%
NG: 4.68%
VN: 3.87%
Others: 50.48%
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