OmAgent

OmAgent 简单介绍

OmAgent 是一个先进的多模态智能代理系统，旨在利用多模态大语言模型和其他多模态算法来完成复杂任务。该项目包括一个轻量级的智能代理框架——omagent_core，专门为解决多模态挑战而设计。基于这个框架，开发了复杂的长视频理解系统——OmAgent。除了视频理解，你也可以使用这个框架来实现你的创新想法。

OmAgent 由三个核心组件构成：

1. Video2RAG：将长视频的理解转换为多模态 RAG（Retrieve and Generate）任务，以超越视频长度的限制，尽管可能会丢失一些视频细节。
2. DnCLoop：借鉴“分而治之”的算法范式，递归地将复杂问题细化为可解的简单任务。
3. Rewinder Tool：一个“进度条”工具，可以让代理回访任何视频细节，从而降低信息丢失。

使用场景

1. 一般任务处理：配置相关 API 和密钥，设定 agent 的相关参数，并运行程序来处理任意查询。
2. 视频理解任务：
   • 环境准备：部署 Milvus 向量数据库，选择性地配置人脸识别算法和开放词汇检测服务。
   • 执行前准备：配置 API 地址和密钥，设定 agent 的相关参数，并通过命令行运行来处理视频文件和查询。

OmAgent 的具体使用步骤

1. 下载并安装必要的 Python 环境和项目依赖。
2. 根据需求配置任务处理的流程和视频处理的工具。
3. 运行代理，通过命令行进行查询和视频处理。

相关工作

OmAgent 还与多个多模态算法、模型以及智能代理技术相关的研究工作紧密联系，提供了有关检测和预训练的详细研究和实现，这些都可以在 OmAgent 的论文和相关 GitHub 仓库中找到。

引用

如果 OmAgent 对你的研究或开发有帮助，请引用他们的论文：

@article{zhang2024omagent,
  title={OmAgent: A Multi-modal Agent Framework for Complex Video Understanding with Task Divide-and-Conquer},
  author={Zhang, Lu and Zhao, Tiancheng and Ying, Heting and Ma, Yibo and Lee, Kyusong},
  journal={arXiv preprint arXiv:2406.16620},
  year={2024}
}