VisionAgent
VisionAgentは、LandingAIによって開発された生成的なVisual AIアプリケーションビルダーであり、エージェントフレームワークとテキストプロンプトを使用して、データラベリングやモデルトレーニングを必要とせずにコンピュータビジョンタスクのコードを生成します。
https://landing.ai/agentic-object-detection?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年06月16日
VisionAgent の月間トラフィック傾向
VisionAgentは最新期間に191.3Kのアクセス数を達成し、17.9%の成長を記録しました。この緩やかな成長は、LandingAIによるエージェント型文書抽出機能の最近の導入によるものと考えられ、プラットフォームの機能が拡張され、より多くのユーザーを引き付けることができました。
VisionAgentとは
VisionAgentは、Andrew NgのLandingAIチームによって作成されたライブラリおよびフレームワークであり、開発者がエージェントフレームワークを利用してコンピュータビジョンのタスクを解決するのに役立ちます。ビジョンの問題を推論し、厳選されたビジョンツールのセットを活用できる特殊なAIエージェントのオーケストレーターレイヤーとして機能します。このフレームワークは、最先端のビジョン言語モデルを統合し、それらをAgenticフレームワークと組み合わせて、オブジェクト検出、画像分類、セグメンテーション、カウントなどのさまざまなユースケース向けのカスタムコードを生成します。
VisionAgentの主な機能
VisionAgentは、LandingAIが開発した生成的なVisual AIアプリケーションビルダーであり、エージェントフレームワークを使用してコンピュータビジョンの開発を簡素化します。データラベリングやモデルトレーニングを必要とせずに、テキストプロンプトに基づいた物体検出を可能にし、さまざまなビジョンモデルを統合し、ローカルおよびクラウドのデプロイメントオプションをサポートしながら、複雑な視覚タスクのための推論駆動型の検出機能を提供します。
テキストプロンプトに基づいた検出: 自然言語プロンプトを使用して、手動によるデータラベリングやモデルトレーニングを必要とせずにオブジェクトを検出
高度な推論機能: エージェントシステムを採用して、色、形、テクスチャなどのオブジェクト属性について推論し、より正確な認識を実現
柔軟なデプロイメントオプション: StreamlitアプリやAPIエンドポイントを作成するためのオプションを使用して、ローカル開発とクラウドホスト型のデプロイメントの両方をサポート
統合ツールスイート: オブジェクト検出、分類、セグメンテーションなどのタスクのために、複数のコンピュータビジョンモデルとツールを組み合わせる
VisionAgentのユースケース
製造品質管理: 欠落部品の検出、組み立ての検証、および生産ラインにおける欠陥の特定
小売在庫管理: 製品のカウント、棚の在庫レベルの監視、および店舗内の空きスペースの追跡
職場の安全監視: ヘルメットなどの適切な安全装備を着用していない作業員の特定、および安全プロトコルの遵守状況の監視
農業検査: 作物の状態の検出と分析、未熟な農産物の特定、および農業収量の監視
メリット
手動によるデータラベリングとモデルトレーニングの必要性を排除
ベンチマークで79.7%のF1スコアで高い精度
複数の業界およびユースケースにわたる多様なアプリケーション
デメリット
画像1枚あたりの処理時間が20〜30秒かかるため、一部のアプリケーションでは遅い可能性がある
現在、テスト目的で7日間のデプロイメント期間に制限されている
VisionAgentの使い方
VisionAgentのインストール: pipを使用するか、GitHubリポジトリ(landing-ai/vision-agent)をクローンして、VisionAgentライブラリをインストールします
必要なモジュールのインポート: vision_agent.agentからVisionAgentCoderV2を、vision_agent.agent.typesからAgentMessageをインポートします
エージェントの初期化: 詳細な出力を表示するには、verbose=TrueでVisionAgentCoderV2インスタンスを作成します:agent = VisionAgentCoderV2(verbose=True)
タスクの準備: タスクの説明とメディアファイル(画像/ビデオ)を含むAgentMessageオブジェクトを作成します。例:AgentMessage(role='user', content='画像内の人数を数える', media=['image.png'])
コードの生成: AgentMessageでagent.generate_code()を使用して、ビジョンタスクのコードを取得します。エージェントは計画、テスト、および最適なアプローチを選択します
コードの保存または実行: 生成されたコードをファイルに保存するか、直接実行します。コードは、オブジェクト検出などのタスクにVisionAgentの組み込みツールを使用します
デプロイ(オプション): VisionAgentのデプロイオプションを使用して、ソリューションをクラウドエンドポイントまたはStreamlitアプリとしてデプロイします
テストと反復: 結果をテストし、必要に応じてプロンプトを調整します。コーディングなしで迅速なテストを行うには、Streamlitインターフェースを使用できます
カスタマイズ(オプション): 必要に応じて、vision_agent/configsディレクトリのconfig.pyを変更して、LLMプロバイダーを変更します。たとえば、anthropic_config.pyをコピーしてAnthropicに切り替えます
VisionAgentのよくある質問
VisionAgentは、LandingAIのビジュアルAI技術で、エージェント型の物体検出を使用して、データラベリングやモデルトレーニングを必要とせずに、テキストプロンプトを通じて画像内の物体を識別します。AIコードを生成し、計画、テスト、および判断のワークフローを通じてさまざまなビジョンタスクを解決できます。
VisionAgentウェブサイトの分析
VisionAgentのトラフィック＆ランキング
191.3K
月間訪問数
#184590
グローバルランク
#257
カテゴリーランク
トラフィックトレンド: Jun 2024-May 2025
VisionAgentユーザーインサイト
00:01:06
平均訪問時間
3.22
訪問あたりのページ数
43.82%
ユーザーバウンス率
VisionAgentの主要地域
US: 22.72%
IN: 8.92%
SG: 5.39%
CN: 5.33%
HK: 5.05%
Others: 52.59%
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