OmAgent

OmAgent是一个复杂的多模态智能代理系统,致力于利用多模态大型语言模型和其他多模态算法来完成引人入胜的任务。该项目包括一个轻量级的智能代理框架omagent_core,精心设计以应对多模态挑战。OmAgent由三个核心组件构成:Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool,分别负责长视频理解、复杂问题分解和信息回溯。

需求人群:

"OmAgent的目标受众是开发者和研究人员,特别是那些对多模态算法、大型语言模型和代理技术感兴趣的群体。该产品适合需要处理复杂任务,如长视频理解和分析的专业人士,能够帮助他们更高效地实现创新想法。"

使用场景示例:

使用OmAgent构建一个能够自动分析和总结长视频内容的系统。

利用DnCLoop组件将一个复杂的研究项目分解为多个可管理的子任务。

通过Rewinder Tool在视频分析过程中快速定位和回溯关键信息。

产品特色:

Video2RAG:将长视频理解转化为多模态RAG任务,突破视频长度限制。

DnCLoop:采用分而治之的算法范式,递归地将复杂问题细化为任务树。

Rewinder Tool:设计用于解决视频信息丢失问题的“进度条”工具,允许代理自主回溯视频细节。

支持自定义配置文件,灵活设置任务处理参数。

提供快速启动指南,简化任务处理流程。

支持视频理解任务,通过milvus向量数据库和可选的人脸识别算法增强视频特征检索。

可选的开放词汇检测(ovd)服务,增强对不同对象的识别能力。

使用教程:

安装Python环境,版本需大于等于3.10。

进入omagent-core目录,使用pip安装omagent_core。

根据需要安装其他依赖,如OpenAI GPT或其他MLLM。

创建配置文件并设置必要的变量,如API地址和API密钥。

设置run.py脚本,定义任务处理逻辑。

运行python run.py启动OmAgent,输入查询或任务开始使用。

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