VisionAgent
VisionAgent es un generador de aplicaciones de IA visual generativa desarrollado por LandingAI que utiliza marcos de agentes e indicaciones de texto para generar código para tareas de visión artificial sin necesidad de etiquetado de datos o entrenamiento de modelos.
https://landing.ai/agentic-object-detection?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:16/02/2025
Tendencias de Tráfico Mensual de VisionAgent
VisionAgent experimentó un 21,8% de aumento en el tráfico, alcanzando 90.511 visitas. Este crecimiento moderado podría atribuirse a la tendencia más amplia de la industria hacia la adopción de IA a escala completa en toda la empresa en 2025, como lo destacó CIO, y la creciente demanda de constructores de páginas de destino impulsados por IA que ofrecen información basada en datos y personalización.
¿Qué es VisionAgent?
VisionAgent es una biblioteca y un marco creado por el equipo LandingAI de Andrew Ng que ayuda a los desarrolladores a utilizar marcos de agentes para resolver tareas de visión artificial. Actúa como una capa de orquestación para agentes de IA especializados que pueden razonar a través de problemas de visión y aprovechar un conjunto curado de herramientas de visión. El marco integra modelos de lenguaje de visión de última generación y los combina con un marco agentic para generar código personalizado para varios casos de uso, como detección de objetos, clasificación de imágenes, segmentación y conteo.
Características Principales de VisionAgent
VisionAgent es un constructor de aplicaciones de IA visual generativa desarrollado por LandingAI que utiliza un marco agentic para simplificar el desarrollo de la visión artificial. Permite la detección de objetos basada en indicaciones de texto sin necesidad de etiquetado de datos o entrenamiento de modelos, integra varios modelos de visión y admite opciones de implementación tanto local como en la nube, al tiempo que proporciona capacidades de detección basadas en el razonamiento para tareas visuales complejas.
Detección Basada en Indicaciones de Texto: Utiliza indicaciones en lenguaje natural para detectar objetos sin necesidad de etiquetado manual de datos o entrenamiento de modelos
Capacidades Avanzadas de Razonamiento: Emplea sistemas de agentes para razonar sobre los atributos de los objetos, como el color, la forma y la textura, para un reconocimiento más preciso
Opciones de Implementación Flexibles: Admite tanto el desarrollo local como la implementación alojada en la nube con opciones para crear aplicaciones Streamlit y puntos finales de API
Conjunto de Herramientas Integrado: Combina múltiples modelos y herramientas de visión artificial para tareas como la detección, clasificación y segmentación de objetos
Casos de Uso de VisionAgent
Control de Calidad en la Fabricación: Detectar componentes faltantes, verificar el ensamblaje e identificar defectos en las líneas de producción
Gestión de Inventario Minorista: Contar productos, monitorear los niveles de existencias en los estantes y rastrear los espacios vacíos en las tiendas
Monitoreo de la Seguridad en el Lugar de Trabajo: Identificar a los trabajadores sin el equipo de seguridad adecuado, como cascos, y monitorear el cumplimiento de los protocolos de seguridad
Inspección Agrícola: Detectar y analizar las condiciones de los cultivos, identificar los productos no maduros y monitorear los rendimientos agrícolas
Ventajas
Elimina la necesidad de etiquetado manual de datos y entrenamiento de modelos
Alta precisión con una puntuación F1 del 79.7% en los puntos de referencia
Aplicación versátil en múltiples industrias y casos de uso
Desventajas
El tiempo de procesamiento de 20 a 30 segundos por imagen puede ser lento para algunas aplicaciones
Actualmente limitado a un período de implementación de 7 días para fines de prueba
Cómo Usar VisionAgent
Instalar VisionAgent: Instale la biblioteca VisionAgent usando pip o clonando el repositorio de GitHub (landing-ai/vision-agent)
Importar módulos requeridos: Importe VisionAgentCoderV2 desde vision_agent.agent y AgentMessage desde vision_agent.agent.types
Inicializar el agente: Cree una instancia de VisionAgentCoderV2 con verbose=True para ver salidas detalladas: agent = VisionAgentCoderV2(verbose=True)
Prepare su tarea: Cree un objeto AgentMessage con la descripción de su tarea y archivos multimedia (imágenes/videos). Ejemplo: AgentMessage(role='user', content='Contar personas en la imagen', media=['image.png'])
Generar código: Use agent.generate_code() con su AgentMessage para obtener código para su tarea de visión. El agente planificará, probará y seleccionará el mejor enfoque
Guardar o ejecutar código: Guarde el código generado en un archivo o ejecútelo directamente. El código utilizará las herramientas integradas de VisionAgent para tareas como la detección de objetos
Implementar (Opcional): Implemente su solución como un punto final en la nube o una aplicación Streamlit utilizando las opciones de implementación de VisionAgent
Probar e iterar: Pruebe los resultados y refine su solicitud si es necesario. Puede utilizar la interfaz Streamlit para realizar pruebas rápidas sin necesidad de codificación
Personalizar (Opcional): Cambie los proveedores de LLM modificando config.py en el directorio vision_agent/configs si lo desea. Por ejemplo, cambie a Anthropic copiando anthropic_config.py
Preguntas Frecuentes de VisionAgent
VisionAgent es una tecnología de IA visual de LandingAI que utiliza la detección de objetos agentic para identificar objetos en imágenes a través de indicaciones de texto, sin necesidad de etiquetado de datos ni entrenamiento de modelos. Puede generar código de IA y resolver diversas tareas de visión a través de un flujo de trabajo de planificación, prueba y evaluación.
Video de VisionAgent
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Análisis del Sitio Web de VisionAgent
Tráfico y Clasificaciones de VisionAgent
90.5K
Visitas Mensuales
#412618
Clasificación Global
#5252
Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: Jun 2024-Jan 2025
Información de Usuarios de VisionAgent
00:01:14
Duración Promedio de Visita
2.63
Páginas por Visita
43.61%
Tasa de Rebote de Usuarios
Principales Regiones de VisionAgent
US: 25.99%
IN: 8.36%
SE: 6.62%
NG: 4.68%
VN: 3.87%
Others: 50.48%
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