【多模态大模型——跨越感知与认知的鸿沟】第6章 工具增强与视觉Agent系统

张开发
• 2026/4/10 6:27:29 • 15 分钟阅读

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【多模态大模型——跨越感知与认知的鸿沟】第6章 工具增强与视觉Agent系统
目录第一部分：原理详解6.1 视觉工具使用（Visual Tool Use）6.1.1 外部视觉工具的API调用6.1.1.1 视觉定位（Visual Grounding）工具集成6.1.1.2 OCR、检测、分割模型的协同调度6.1.1.3 工具选择的决策机制6.1.2 多工具协同的Agent架构6.1.2.1 观察-思考-行动-验证（OTAV）循环6.1.2.2 工具执行结果的视觉重编码6.1.2.3 错误恢复与工具替换策略6.2 具身智能与视觉导航6.2.1 视觉-语言-行动（VLA）模型6.2.1.1 机器人控制中的视觉感知与认知决策6.2.1.2 动态环境中的实时视觉反馈处理6.2.1.3 长期任务规划的视觉验证点设置6.2.2 视觉Agent的安全机制6.2.2.1 视觉输入的对抗样本检测6.2.2.2 工具执行的安全边界检查6.2.2.3 人机协同的确认机制设计第二部分：结构化伪代码Part 1: 核心感知与定位算法Part 2: 任务调度与 OTAV 循环Part 3: 优化与自适应控制Part 4: 错误恢复与验证Part 5: 动作生成、安全与人机协作第三部分：Python代码实现脚本1：视觉定位工具集成系统脚本2：多工具协同调度系统脚本3：基于效用的工具选择决策脚本4：OTAV循环Agent架构脚本5：工具执行结果视觉重编码脚本6：错误恢复与工具替换脚本7：VLA模型动作生成系统脚本8：延迟感知控制接口脚本9：视觉验证点监控系统脚本10：对抗样本检测与防御系统脚本11：安全边界检查系统脚本12：人机协同确认机制第一部分：原理详解6.1 视觉工具使用（Visual Tool Use）6.1.1 外部视觉工具的API调用

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