AgentX 中的 Deep Image Understanding：自动检测对象、验证区域、防止假冒伪劣

AI 视觉正在进入一个新时代。现代模型不再只是简单地对图像进行分类，而是能够检查特定对象、分析微小区域、对比视觉模式，并以接近人类的精度理解异常。

今天，AgentX 推出 Deep Image Understanding —— 一项新一代能力，让你的 agents 能够检查图像、发现不一致之处、验证品牌素材、分析物理缺陷、解读医疗影像，并标记潜在威胁或假冒伪劣。

这让 AgentX 从对话式 AI 进化为认知型视觉质检员。

下面是这项技术最能创造价值的行业场景 —— 每个场景后都附有简要说明，介绍如何构建一个能够处理该工作流的 AgentX agent。

1. 产品质量控制（制造业）

自动缺陷检测、表面检测、公差验证

Deep Image Understanding 让制造商能够检测如下问题：

• 肉眼难以察觉的微小划痕、凹痕与裂纹

• 装配错位、零件缺失、公差不正确

• CNC 加工、注塑成型、铸造中的表面不一致

• 纹理不规则、涂层缺陷、焊接瑕疵

这使生产线能够实现可靠、自动化的质量控制。

如何为此构建一个 agent：
为你的 agent 配备一个“黄金标准”产品图像参考库，以及典型缺陷示例，让它能够将上传照片与理想标准进行对比。再加入公差规则与简单的 QC 逻辑，帮助 agent 对发现结果进行分类，并自动标记需要人工复核的问题。

2. 品牌与设计一致性验证

确保 logo、包装、字体与颜色完美一致

Deep Image Understanding 支持：

• logo 位置与比例检查

• 字体排印与字体完整性验证

• 品牌色准确性（色阶、公差）

• 包装版式核验

• 检测未经授权或过时的设计

如何为此构建一个 agent：
向你的 agent 提供官方品牌素材——logo、色板、包装模板——以及常见印刷错误示例。有了这些知识，agent 就能将图像的每个区域与品牌规范逐一对比，并自动高亮不一致之处。

3. 工业与基础设施监测

检测腐蚀、泄漏、疲劳与结构异常

非常适用于公用事业、能源与重工业，该能力可检测：

• 早期锈蚀与腐蚀

• 微裂纹与金属疲劳

• 焊缝、密封件、阀门、连接器或接头的缺陷

• 过热痕迹、异常变色、形变

如何为此构建一个 agent：
上传健康部件的参考图像，并提供腐蚀、裂纹与磨损的视觉示例。再加入一个简单的严重程度分级（轻微/中等/严重），agent 就能对基础设施状况进行视觉评估，并建议检查或维护行动。

4. 医疗诊断（视觉 AI 辅助）

在放射影像与临床图像中进行 AI 辅助异常检测

Deep Image Understanding 可帮助分析：

• 胸部 X 光中可疑的阴影或结节

• 皮肤科图像中痣的不对称或边缘不规则

• 显微镜图像中的异常细胞或病原体

如何为此构建一个 agent：
为你的 agent 提供一组“健康”基线参考图像，以及带标注的常见异常示例。加入基础医学启发式规则与强制安全规则——agent 应协助进行模式识别，但必须始终提醒用户：最终评估必须由持证临床医生完成。

5. 汽车与智能出行

分析车辆损伤、车队状况与保险理赔

非常适合保险公司、租车公司与出行平台。AI 视觉可检测：

• 划痕、凹陷、保险杠损伤、漆面缺陷

• 车身覆盖件错位或车灯破裂

• 轮胎磨损模式

• 在取车/还车流程中的损伤

如何为此构建一个 agent：
为你的 agent 提供一套带标签的汽车部件集合，以及不同严重程度的真实损伤示例。结合简单的理赔规则（轻微/中等/严重），agent 就能自动分析提交的照片，并生成一致、结构化的评估结果。

6. 食品与农业

检测作物病害、叶片损伤、变色与虫害

Deep Image Understanding 可识别：

• 叶斑、真菌生长、霉变、枯萎病、锈病

• 指示营养缺乏的变色模式

• 早期虫害

• 成熟度水平与产品质量差异

如何为此构建一个 agent：
上传健康植株图像与病害示例，让 agent 学会区分自然差异与真实病理变化。补充简短的病害发展描述，能帮助 agent 提供可执行的洞察，而不仅仅是简单分类。

7. 安全与合规监测

识别危险物品、受限物品或隐藏威胁

适用于交通枢纽、工作场所与公共空间。AI 可检测：

• 隐藏的武器或危险工具

• 低质量 CCTV 画面中的可疑轮廓

• 包内或衣物中的受限物品

• PPE 合规违规

如何为此构建一个 agent：
为 agent 提供一个武器轮廓与危险物体库，覆盖不同光照与距离，尤其是低分辨率示例。配合基础上下文规则以避免误报，agent 就能高亮可疑区域，并给出基于概率的风险评估。

8. 防伪与反欺诈检测

识别假货、logo 不匹配、包装错误、纹理异常

Deep Image Understanding 在以下方面表现出色：

• 正品与仿品的 logo 几何对比

• 纹理、缝线、压印与材质差异

• 错误字体、颜色或版式间距

• 无效条形码、QR codes 与序列号

• 假货中常见的包装不一致

如何为此构建一个 agent：
上传正品的高分辨率图像以及已知仿品示例，让 agent 学习典型偏差模式。加入有效序列号、条形码与包装规则数据库，可让 agent 执行细致的真伪核验并生成置信度评分。

如何在 AgentX 中试用 Deep Image Understanding

开始使用不到一分钟。
以下是如何启用视觉检查，并教会你的 agent 该关注什么：

1. 打开你的 agent 并进入 Edit 界面。
导航至 General → Agent Skills 并启用 Deep Image Understanding。

2. 点击 Deep Image Understanding 按钮。
屏幕右侧会打开一个面板（如上图所示）。

3. 添加你的 tracking items。
这些是你的 agent 在每张上传图像中要寻找的特定视觉元素。
你可以添加单个词或完整短语——以最能描述你工作流关键点的方式为准。

以下是一些示例 tracking items，你可以根据本文描述的用例直接粘贴：

• micro-scratches

• surface cracks

• incorrect logo placement

• logo proportion mismatch

• brand color deviation

• corrosion

• rust patches

• faulty weld

• damaged valve seal

• suspicious opacity in lungs

• irregular mole border

• abnormal cell cluster

• bumper damage

• paint defect

• leaf spot disease

• crop discoloration

• concealed weapon outline

• dangerous object

• incorrect font or label layout

• counterfeit packaging inconsistency

4. 保存你的 agent。
从现在起，每当你上传或分析图像时，agent 都会自动查找你定义的 tracking items——高亮区域、解释发现，并为你提供结构化洞察。

图像智能的未来已到来

Deep Image Understanding 将 AgentX agents 转变为视觉质检员、品牌守护者、安全系统、医疗助手、防伪检测器、质量控制员与农业分析师——全部集成在一个平台中。

如果你的业务依赖实体产品、视觉工作流、合规、安全或真伪鉴别，这项技术将带来远超传统计算机视觉工具的规模化能力、速度与精度。

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