OmAgent: un marco corporal inteligente para construir dispositivos inteligentes multimodales

Introducción general

OmAgent es un marco multimodal para el cuerpo inteligente desarrollado por Om AI Lab con el objetivo de ofrecer potentes funciones basadas en IA para dispositivos inteligentes. El proyecto permite a los desarrolladores crear experiencias interactivas eficientes y en tiempo real en una amplia gama de dispositivos inteligentes mediante la integración de modelos básicos multimodales y algoritmos corporales inteligentes de última generación. OmAgent no sólo admite el procesamiento de texto e imágenes, sino también la comprensión de vídeos complejos para una amplia gama de escenarios que van desde los teléfonos inteligentes hasta los futuros robots. En esencia, optimiza la computación de extremo a extremo para garantizar interacciones naturales y fluidas entre usuarios y dispositivos.

Lista de funciones

• Soporte para modelos multimodales: Integración de modelos de base multimodal comerciales y de código abierto para proporcionar un potente soporte de IA.
• Conectividad de dispositivos simplificada: Simplifica el proceso de conexión a dispositivos físicos como teléfonos móviles, gafas, etc., y ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones que se ejecuten en el dispositivo.
• Comprensión de vídeos complejos: Proporciona un análisis y comprensión profundos del contenido de vídeo mediante algoritmos de divide y vencerás.
• Orquestación de flujos de trabajoUtiliza el motor de flujo de trabajo Conductor para soportar lógica de orquestación compleja, como bucles y ramas.
• Gestión de tareas y trabajadores: Coreografía lógica y ejecución de nodos en flujos de trabajo a través de los conceptos de Tarea y Trabajador.
• Procesamiento de audio y vídeo de alta eficacia: Optimice el procesamiento de audio y vídeo para garantizar una experiencia interactiva en tiempo real.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

OmAgent es un proyecto de código abierto alojado en GitHub y el proceso de instalación es el siguiente:

1. almacén de clones::
   • Abre un terminal y ejecuta el siguiente comando para clonar el repositorio GitHub de OmAgent:

     git clone https://github.com/om-ai-lab/OmAgent.git
     

   • Vaya al directorio clonado:

     cd OmAgent
     

2. Configuración del entorno::
   • Crea y activa un entorno Python (se recomienda conda):

     conda create -n omagent python=3.10
     conda activate omagent
     

   • Instale las dependencias necesarias:

     pip install -r requirements.txt
     

   • Si se requiere una configuración específica (por ejemplo, la API de búsqueda de Bing), modifique el campoconfigs/tools/websearch.ymlañada subing_api_key.

Tutoriales

Desarrollar cuerpos inteligentes

1. Crear inteligencia::
   • Puede obtenerse en elexamplesBusque el proyecto de ejemplo en el directorio, por ejemplostep1_simpleVQAAprenda a crear una sencilla inteligencia de cuestionario visual multimodal.
   • Siga los pasos del ejemplo para escribir su propia lógica de cuerpo inteligente.
2. dispositivo conectado::
   • Con el servicio app backend de OmAgent, las inteligencias pueden desplegarse en los dispositivos. Consulteapp使用文档La sección sobre conectividad de dispositivos garantiza que la comunicación entre dispositivos e inteligencias sea fluida.
3. Comprensión del vídeo::
   • utilizarvideo_understandingProyectos de ejemplo para comprender cómo puede utilizarse OmAgent para procesar y comprender contenidos de vídeo. Se presta especial atención al uso de una estrategia de divide y vencerás (Divide-and-Conquer Loop) para la consulta y el análisis inteligente de vídeos.
4. Gestión del flujo de trabajo::
   • Creando y editandocontainer.yamlpara configurar su flujo de trabajo. Cada flujo de trabajo puede contener varios nodos, cada uno de los cuales puede ser una tarea independiente o una rama lógica compleja.
   • Utiliza Conductor como motor de flujo de trabajo, compatible con elswitch-caseyfork-joinydo-whiley otras operaciones complejas.
5. Tareas y trabajadores::
   • Durante el desarrollo, defina losTaskpara gestionar la lógica del flujo de trabajo.Workera continuación, realiza la lógica de operación específica. CadaSimpleTaskcontraparteWorkerDe este modo, es posible construir y ampliar de forma flexible la funcionalidad de las inteligencias.

Inteligencia

• ejemplo de funcionamiento::
  • En el directorio del proyecto clonado, ejecute el script de ejemplo de la siguiente manera:

    python run_demo.py
    

  • Los resultados se guardarán en el archivo./outputscarpeta.
• Depuración y pruebas::
  • Utiliza las Acciones de GitHub para realizar pruebas y despliegues automatizados y asegurarte de que tus inteligencias son estables en distintos entornos.

estudio en profundidad

• Ver documento: La detallada documentación de la API y los tutoriales de uso de OmAgent pueden ayudarle a comprender y utilizar el marco de trabajo con mayor profundidad.
• Apoyo comunitarioÚnete a la comunidad de Om AI Lab para participar en debates, recibir apoyo y compartir tu trabajo.

Siguiendo estos pasos, los desarrolladores pueden beneficiarse de la amplia gama de capacidades de OmAgent para crear sofisticadas inteligencias de IA que pueden ejecutarse en una variedad de dispositivos inteligentes, proporcionando soluciones para una amplia gama de tareas, desde simples preguntas y respuestas hasta complejos análisis de vídeo.