VisionAgent
VisionAgent è un generatore di applicazioni di intelligenza artificiale visiva generativa sviluppato da LandingAI che utilizza framework di agenti e prompt di testo per generare codice per attività di visione artificiale senza richiedere l'etichettatura dei dati o l'addestramento del modello.
https://landing.ai/agentic-object-detection?ref=aipure&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:May 9, 2025
Tendenze del traffico mensile di VisionAgent
VisionAgent ha registrato un calo del 45,9% nel traffico, raggiungendo 162.000 visite. Questo calo significativo potrebbe essere attribuito alla mancanza di recenti aggiornamenti del prodotto o nuove funzionalità, mentre l'annuncio di Google sui nuovi strumenti di AI nell'aprile 2025 potrebbe aver distolto l'attenzione da VisionAgent.
Cos'è VisionAgent
VisionAgent è una libreria e un framework creato dal team LandingAI di Andrew Ng che aiuta gli sviluppatori a utilizzare i framework di agenti per risolvere attività di visione artificiale. Funge da livello di orchestrazione per agenti AI specializzati in grado di ragionare sui problemi di visione e sfruttare un set curato di strumenti di visione. Il framework integra modelli linguistici di visione all'avanguardia e li combina con un framework agentico per generare codice personalizzato per vari casi d'uso come il rilevamento di oggetti, la classificazione delle immagini, la segmentazione e il conteggio.
Caratteristiche principali di VisionAgent
VisionAgent è un builder di applicazioni di Intelligenza Artificiale Visiva generativa sviluppato da LandingAI che utilizza un framework agentico per semplificare lo sviluppo della visione artificiale. Permette il rilevamento di oggetti basato su prompt testuali senza richiedere l'etichettatura dei dati o l'addestramento del modello, integra vari modelli di visione e supporta opzioni di implementazione sia locali che cloud, fornendo al contempo capacità di rilevamento basate sul ragionamento per compiti visivi complessi.
Rilevamento Basato su Prompt Testuali: Utilizza prompt in linguaggio naturale per rilevare oggetti senza richiedere l'etichettatura manuale dei dati o l'addestramento del modello
Capacità di Ragionamento Avanzate: Impiega sistemi agent per ragionare sugli attributi degli oggetti come colore, forma e texture per un riconoscimento più preciso
Opzioni di Implementazione Flessibili: Supporta sia lo sviluppo locale che l'implementazione ospitata su cloud con opzioni per la creazione di app Streamlit e endpoint API
Suite di Strumenti Integrata: Combina molteplici modelli e strumenti di visione artificiale per compiti come il rilevamento di oggetti, la classificazione e la segmentazione
Casi d'uso di VisionAgent
Controllo Qualità nella Produzione: Rilevamento di componenti mancanti, verifica dell'assemblaggio e identificazione di difetti nelle linee di produzione
Gestione dell'Inventario al Dettaglio: Conteggio dei prodotti, monitoraggio dei livelli di scorte sugli scaffali e tracciamento degli spazi vuoti nei negozi
Monitoraggio della Sicurezza sul Luogo di Lavoro: Identificazione dei lavoratori senza adeguati dispositivi di sicurezza come caschi e monitoraggio della conformità ai protocolli di sicurezza
Ispezione Agricola: Rilevamento e analisi delle condizioni delle colture, identificazione dei prodotti acerbi e monitoraggio delle rese agricole
Vantaggi
Elimina la necessità di etichettatura manuale dei dati e addestramento del modello
Elevata precisione con un punteggio F1 del 79,7% nei benchmark
Applicazione versatile in molteplici settori e casi d'uso
Svantaggi
Il tempo di elaborazione di 20-30 secondi per immagine potrebbe essere lento per alcune applicazioni
Attualmente limitato a un periodo di implementazione di 7 giorni per scopi di test
Come usare VisionAgent
Installa VisionAgent: Installa la libreria VisionAgent utilizzando pip o clonando il repository GitHub (landing-ai/vision-agent)
Importa i moduli richiesti: Importa VisionAgentCoderV2 da vision_agent.agent e AgentMessage da vision_agent.agent.types
Inizializza l'agente: Crea un'istanza di VisionAgentCoderV2 con verbose=True per visualizzare output dettagliati: agent = VisionAgentCoderV2(verbose=True)
Prepara il tuo compito: Crea un oggetto AgentMessage con la descrizione del tuo compito e i file multimediali (immagini/video). Esempio: AgentMessage(role='user', content='Conta le persone nell'immagine', media=['image.png'])
Genera codice: Usa agent.generate_code() con il tuo AgentMessage per ottenere il codice per il tuo compito di visione. L'agente pianificherà, testerà e selezionerà l'approccio migliore
Salva o esegui il codice: Salva il codice generato in un file o eseguilo direttamente. Il codice utilizzerà gli strumenti integrati di VisionAgent per attività come il rilevamento di oggetti
Implementa (opzionale): Implementa la tua soluzione come endpoint cloud o app Streamlit utilizzando le opzioni di implementazione di VisionAgent
Testa e itera: Testa i risultati e perfeziona il tuo prompt se necessario. Puoi utilizzare l'interfaccia Streamlit per test rapidi senza codifica
Personalizza (opzionale): Cambia i provider LLM modificando config.py nella directory vision_agent/configs, se lo desideri. Ad esempio, passa ad Anthropic copiando anthropic_config.py
FAQ di VisionAgent
VisionAgent è una tecnologia di intelligenza artificiale visiva di LandingAI che utilizza il rilevamento di oggetti agentico per identificare oggetti nelle immagini tramite prompt di testo, senza richiedere l'etichettatura dei dati o l'addestramento del modello. Può generare codice AI e risolvere varie attività di visione attraverso un flusso di lavoro di pianificazione, test e valutazione.
Video di VisionAgent
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Analisi del Sito Web di VisionAgent
Traffico e Classifiche di VisionAgent
162.3K
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Classifica Globale
#3590
Classifica di Categoria
Tendenze del Traffico: Jun 2024-Apr 2025
Approfondimenti sugli Utenti di VisionAgent
00:01:34
Durata Media della Visita
3.88
Pagine per Visita
40.1%
Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di VisionAgent
US: 20.91%
CN: 10.11%
CO: 7.65%
IN: 7.28%
HK: 6.68%
Others: 47.38%
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