【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