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了解人工智能代理如何利用计算机视觉重塑行业。探索它们在安全、自动驾驶汽车等领域的应用。
从制造业到零售业，每个行业都面临着各自的流程挑战，而找到解决这些问题的创新方法始终是企业成功运营的关键。最近，人工智能代理已成为许多领域流行的解决方案。这些系统不仅能分析数据。它们还能采取行动。
例如，制造业中的人工智能代理可以实时检测缺陷，并自动启动质量控制措施，以保持生产顺利进行。同样，在物流和零售业，人工智能代理可以利用智能监控监控多个地点，并在发现异常活动时立即向团队发出警报。
随着这一趋势的发展，人工智能代理正在积极改变全球各行各业。2024 年，全球人工智能代理市场规模达到 51 亿美元，预计到 2030 年将增长到 471 亿美元。
计算机视觉是推动这些进步的关键技术之一。通过使机器能够处理和解释视觉数据，视觉人工智能使人工智能代理能够以惊人的精度执行计算机视觉任务，如实时对象检测、实例分割和对象跟踪。它弥补了机器所见与机器如何决策之间的差距，使其成为许多人工智能解决方案的关键部分。
本文将探讨人工智能代理及其与计算机视觉的关系。我们还将讨论人工智能代理的不同类型以及它们在基于视觉的应用中的使用方式。让我们开始吧！
在深入研究基于视觉的人工智能代理之前，我们先来了解一下人工智能代理的总体情况，看看这些系统的用途有多广泛。
人工智能代理是一种智能系统，无需人工帮助即可理解并响应任务或问题。许多人工智能代理使用机器学习和自然语言处理（NLP）来处理各种任务，从回答基本问题到管理复杂流程。
有些人工智能代理甚至能够随着时间的推移不断学习和改进，这与每次更新都依赖人工输入的传统人工智能系统不同。这就是人工智能代理迅速成为人工智能重要组成部分的原因。它们可以自动执行任务、做出决策并与环境互动，而不需要持续的监督。它们对于管理重复性的耗时任务尤其有用。
例如，您可以在客户服务和酒店等行业找到人工智能代理。在客户服务领域，人工智能代理被用于处理退款和提供个性化产品推荐。同时，在酒店业，它们可以帮助酒店员工管理客人的要求，简化客房服务，并向客人推荐附近的景点。这些例子展示了人工智能代理如何让日常流程变得更快、更高效。
接下来，让我们快速了解一下人工智能代理是如何工作的。虽然每个人工智能代理都是独一无二的，而且是为特定任务而设计的，但它们都有相同的三个主要步骤：感知、决策和行动。
首先，在感知步骤中，人工智能代理从不同来源收集信息，了解正在发生的事情。接下来是决策。根据收集到的信息，它们使用算法分析情况，决定最佳行动方案。最后是行动。一旦做出决定，它们就会执行--无论是回答一个问题、完成一项任务，还是标记一个问题交由人工处理。
这听起来似乎很简单，但根据人工智能代理的类型，通常会有很多幕后工作要做。从分析复杂数据到使用先进的机器学习模型，每个人工智能代理都是为以自己的方式处理特定任务而构建的。
例如，许多人工智能代理专注于通过 NLP 处理语言，而其他人工智能代理（称为视觉人工智能代理）则整合了计算机视觉来处理视觉数据。利用先进的计算机视觉模型，例如 Ultralytics YOLO11等先进的计算机视觉模型，视觉人工智能代理可以进行更精确的图像分析。
让我们以自动驾驶汽车为例，看看视觉人工智能代理如何通过上述三个主要步骤开展工作：
Waymo 的自动驾驶汽车就是这种技术的典范。它们使用视觉人工智能代理来了解周围环境，做出实时决策，并在没有人类输入的情况下安全高效地导航道路。
既然我们已经了解了人工智能代理的工作原理以及它们如何使用计算机视觉，那么让我们来看看人工智能代理的不同类型。每种类型都针对特定任务而设计，从简单的操作到更复杂的决策和学习。
简单反射代理是人工智能代理的最基本类型。它们纯粹根据当前情况，不考虑任何历史或未来结果，通过预定义的行动对特定输入做出响应。这些代理通常使用简单的 "如果-那么 "规则来指导自己的行为。
在图像分析方面，一个简单的反射代理可能会被编程为检测特定颜色（如红色）并立即触发一个动作（如突出显示或计算红色物体）。虽然这种方法适用于简单的任务，但在更复杂的环境中就显得力不从心，因为代理无法从以往的经验中学习或适应。
基于模型的反射代理比简单的反射代理更先进，因为它们使用环境的内部模型来更好地了解情况。这种模型能让它们处理缺失或不完整的信息，并做出更明智的决策。
以人工智能安全摄像系统为例。集成在这些系统中的视觉人工智能代理可以利用计算机视觉来分析实时发生的情况。它们可以将动作和行为与正常行为模型进行比较，帮助它们发现异常活动（如商店行窃），并更准确地标记潜在的安全威胁。
想一想用于农作物监测的公用无人机。它可以调整飞行路线，在避开障碍物的同时覆盖更多的地面，并为工作选择最佳路线。这意味着无人机会评估多种可能的行动，例如优先考虑哪个区域或如何高效导航，然后选择能最大限度发挥其效能的行动。
同样，基于效用的代理旨在从多个选项中选择最佳行动，以实现最大的利益或结果。为此设计的视觉人工智能代理可以处理和分析不同的视觉输入，如图像或传感器数据，并根据预定义的标准选择最有用的结果。
基于目标的代理与基于效用的代理相似，因为两者都旨在实现特定的目标。然而，基于目标的代理只关注那些能使其更接近既定目标的行动。它们会根据每项行动对实现目标的帮助程度对其进行评估，而不会考虑其他因素，如整体价值或权衡。
例如，当自动驾驶汽车的目标是到达目的地时，它就是一个基于目标的代理。它处理来自人工智能摄像头和传感器的数据，做出避开障碍物、遵守交通信号、选择正确转弯等决策。这些决策完全取决于它们与安全高效地到达目的地这一目标的一致性。与基于效用的代理不同，基于目标的代理只关注目标的实现，而不考虑效率或优化等其他标准。
如果你熟悉计算机视觉，你可能听说过微调--一个模型通过学习新数据不断改进的过程。学习代理的工作方式与此类似，随着时间的推移，它们会随着经验的积累而不断调整和改进。在基于视觉的质量控制等应用中，这些代理在每次检测中都能更好地检测出缺陷。在航空等对安全性和精确性要求极高的领域，这种改进性能的能力尤为重要。
分级代理将复杂的任务分解成更小、更易于管理的步骤，从而简化了任务。上级代理负责监督整个流程，做出战略决策，而下级代理负责处理具体任务。在涉及多个步骤和详细执行的操作时，这样做更有效率。
例如，在自动化仓库中，较高级别的机器人可能会规划分拣流程，决定哪些物品应该放到哪些区域。与此同时，较低级别的机器人则专注于利用计算机视觉识别物品，分析物品的大小、形状或标签等特征，并将它们组织到正确的货仓中。明确的职责分工有助于系统顺利运行。
具有视觉能力的人工智能代理的核心是计算机视觉模型。Ultralytics YOLO11 是当今最新、最可靠的计算机视觉模型之一。YOLO11 以其实时效率和准确性著称，是计算机视觉任务的完美选择。
以下是利用YOLO11的功能构建自己的人工智能代理所涉及的不同流程：
集成了计算机视觉的人工智能代理--视觉人工智能代理--正在通过自动化任务、加快流程和改进决策来改变各行各业。从控制交通的智能城市到使用面部识别的安全系统，这些代理正在为常见问题带来新的解决方案。
它们还能随着时间的推移不断学习和改进，从而在不断变化的环境中发挥作用。有了YOLO11 这样的工具，创建和使用这些人工智能代理就变得更加容易，从而带来更智能、更高效的解决方案。
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