该工具在工业检测场景展现出独特优势，能够处理传统算法难以应对的复杂情况。典型应用包括：识别微小缺陷(如0.1mm的划痕)、区分相似部件(如不同型号的螺丝)、检测半透明材质(如玻璃容器的气泡)等。这是因为其基于语义理解的方法不依赖于预设特征，而是通过理解对象的功能性定义来做出判断。
在汽车制造案例中，用户仅需提示’检测装配错误的线束’，系统便能自主定位问题点，准确率超过90%。这种能力来源于模型对工业场景的专门优化：在预训练阶段就吸收了包括制造标准、安全规范等行业知识；推理过程中会结合物理常识判断(如零件应有的装配位置)。
Landing AI特别强调，工具支持添加领域术语词典，用户可以通过定义’熔接线”飞边’等专业词汇进一步提升检测精度。这种领域适应能力使其成为智能制造升级的理想选择，目前已成功应用于电子产品组装线和食品包装检测等场景。
This answer comes from the articleAgentic Object Detection: A Visual Object Detection Tool without Annotation and TrainingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Agentic Object Detection适用于复杂工业场景的质量检测任务
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