Visual AI Multimodal Integration

许多现实场景中的任务需要同时理解与处理视觉信息和文本信息。传统的纯文本Agent会遗漏图像、视频、图表以及视觉界面中蕴含的关键信息。这一局限性导致Agent无法协助完成各类任务，例如分析截图、调试UI问题、解读图表、处理安防监控录像，或是操作可视化文档。

将大多模态模型（LMMs）集成至Agent架构中，以赋予其视觉理解能力。该模式包含以下核心环节：

1. 视觉输入处理：除文本外，还支持接收图像、视频或截图作为输入
2. 视觉分析：利用多模态模型提取信息、识别物体、读取文本并理解空间关系
3. 跨模态推理：融合视觉与文本信息，实现全面理解
4. 视觉引导动作：基于视觉理解执行操作（如点击UI元素、描述场景、统计物体数量）

此类集成可通过专用视觉处理Agent实现，也可通过为现有Agent升级多模态能力来完成。

优点：

• 支持全新类别的任务
• 交互更自然（用户可直接展示而非描述）
• 视觉任务的准确率更高
• 能够处理复杂的多模态推理

缺点：

• 视觉处理的计算成本更高
• 对模型规模要求更高
• 视觉数据存在潜在的隐私问题
• 视频处理可能需要专用的基础设施
• 性能表现依赖于视觉模型的能力