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OmAgent - Om AIと浙江大学が共同でオープンソース化した、マルチモーダル言語エージェントフレームワーク。

OmAgentは、Om AIと浙江大学濱江研究所が共同でオープンソース化したマルチモーダル言語プロキシフレームワークです。デバイス側でのインテリジェントエージェントの開発を簡素化します。OmAgentは再利用可能なプロキシコンポーネントをサポートしており、開発者が複雑なマルチモーダルシステムを構築するのに役立ちます。

OmAgentとは何ですか？

OmAgentは、Om AIと浙江大学濱江研究所が共同でオープンソース化したマルチモーダル言語エージェントフレームワークです。デバイス上でのインテリジェントエージェントの開発を簡素化します。OmAgentは再利用可能なエージェントコンポーネントをサポートし、開発者がテキスト、画像、ビデオ、音声などさまざまな入力形式を処理する複雑なマルチモーダルエージェントを構築できるよう支援します。OmAgentは、スマートフォン、スマートウェアラブル、IPカメラなどのさまざまなハードウェアデバイスに対応し、異なるデバイスタイプを抽象化することで、高度なマルチモーダルモデルやアルゴリズムへの接続プロセスを簡素化します。OmAgentは計算プロセスを最適化し、リアルタイムのインタラクティブな体験を提供するとともに、多様なデバイスへの容易な接続、最先端のマルチモーダルモデルの統合、複雑な問題解決アルゴリズムのサポートといった重要な特徴を備えています。さまざまなアプリケーションニーズに対応できるスケーラブルなエージェントを構築するための直感的なインターフェースを提供します。

OmAgentの主な機能

  • 複数デバイス接続OmAgentを使えば、スマートフォンやスマートグラスなどの物理デバイスとの接続が非常に簡単になります。デバイス上で直接動作するアプリケーションを構築でき、スマートフォンアプリケーションと対応するバックエンドを提供します。ユーザーは複雑なデバイス接続の問題を気にすることなく、エージェント機能の開発に集中できます。
  • 高効率モデルアンサンブルSOTAモデルの統合，最先端の商用およびオープンソースの基盤モデルを統合することで、アプリケーション開発者に最も強力なインテリジェントなサポートを提供します。
  • アルゴリズム実装インターフェースを提供するOmAgentは、研究者や開発者向けに使いやすいワークフローオーケストレーションインターフェースを提供し、ReActやDnCといった最新のエージェントアルゴリズムの実装を可能にします。これにより、OmAgentはより複雑なタスクや問題解決をサポートできるようになり、エージェントの機能範囲が拡大します。

OmAgentの技術原則

  • ビデオの前処理と保存：
    • シーン検出動画は独立した動画ブロックに分割され、各ブロックの開始タイムスタンプと終了タイムスタンプが記録され、そこからフレームが均等にサンプリングされる。
    • 視覚的な手がかり顔認識などのアルゴリズムを用いてビデオフレームにラベルを付けることで、追加の視覚情報が得られる。
    • 音声テキスト表現これは、ASRアルゴリズムを使用して、動画内の音声をテキストに変換し、異なる話者を識別する。
    • シーン描写MLLMを使用して、各ビデオセグメントの詳細な説明を生成します。これには、時間、場所、人物、イベントなどの情報が含まれます。
    • エンコードと保存生成されたシーン記述はベクトル化されて知識データベースに保存され、元のテキストとタイムスタンプ情報も保存される。
  • 分割統治ループ（DnCループ）：
    • タスクの内訳: 複雑なタスクを再帰的に実行可能なサブタスクに分解し、サブタスクが直接処理できるほど単純になるまで続けます。
    • ツール呼び出し処理中、必要に応じて外部ツール（ビデオ再生ツール「リワインダー」など）を呼び出し、情報を補完したり、情報損失の問題を解決したりすることができる。
    • タスク実行タスクの実行パスは、タスクのスムーズな実行と結果の統合を保証するために、再帰的なツリー構造に基づいて保存されます。
  • ツール呼び出しメカニズム：
    • 自律的な呼び出しタスク情報に基づいて、ツール呼び出し要求パラメータを自律的に生成し、外部ツール（インターネット検索、顔認識、ファイル処理など）を呼び出して複雑なタスクを完了させることができます。
    • ビデオ再生ツール特定の期間の動画を必要に応じて再生し、詳細な情報を抽出できる特別な「巻き戻し」ツールが付属しています。
  • クエリ処理と検索：
    • タイムスタンプ抽出クエリから時間情報を抽出し、それを使用して検索結果を絞り込みます。
    • テキストのエンコードと検索クエリテキストは埋め込みベクトルにエンコードされ、それを用いて知識データベースから関連するビデオクリップ情報を取得する。
    • タスク転送取得されたビデオセグメント情報と元のタスクは、処理のためにDnCループに渡されます。
  • 結果の統合と出力：
    • サブタスクの実行DnCループは、サブタスクを再帰的に実行し、複雑なタスクを処理し、必要に応じてツールを呼び出して情報を補完します。
    • 結果の統合すべてのサブタスクの実行結果を最終的な解答に統合し、専用ノードに基づいて最終結果を出力する。

OmAgentの公式サイト

OmAgentの応用シナリオ

  • ビデオ監視監視映像のリアルタイム分析、異常事象の検出、およびアラートの発信により、セキュリティと対応速度を向上させます。
  • コンテンツのおすすめユーザーにパーソナライズされた動画コンテンツを推奨し、マルチモーダル情報を組み合わせることで、より包括的な推奨情報を提供する。
  • 教育する教育ビデオを分析し、要約やメモを作成し、インタラクティブな学習を通してユーザー体験を向上させます。
  • エンターテインメントと映画映画やテレビ番組の内容を分析し、あらすじや登場人物の紹介を提供することで、視聴者の視聴体験を向上させる。
  • インテリジェントな顧客サービスとサポートこの機能により、ユーザーは自然言語を使って動画コンテンツを検索でき、詳細な回答やマルチモーダルなインタラクティブサービスが提供されます。
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