系统采用模块化设计,基础版本集成6类开源模型:1) SAM2分割模型;2) CountGD检测器;3) Florence2多模态解析器。通过config.py配置文件,用户可无缝切换至商用API如Anthropic或OpenAI的视觉服务。
扩展机制包含三个层级:1) 工具级扩展,允许注册自定义Python函数;2) 模型级扩展,支持HuggingFace模型库接入;3) 流程级扩展,可修改Agent的决策逻辑树。某农业科技公司案例显示,通过集成专用作物识别模型,使咖啡豆填充率计算的准确率从78%提升至94%。
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