使用多模态智能体

CrewAI 支持可以处理文本和图像等非文本内容的多模态智能体。本指南将向您展示如何在智能体中启用和使用多模态功能。

启用多模态功能

要创建一个多模态智能体,只需在初始化智能体时将 multimodal 参数设置为 True

from crewai import Agent

agent = Agent(
    role="Image Analyst",
    goal="Analyze and extract insights from images",
    backstory="An expert in visual content interpretation with years of experience in image analysis",
    multimodal=True  # This enables multimodal capabilities
)

当您设置 multimodal=True 时,智能体将自动配置处理非文本内容所需的工具,包括 AddImageTool

处理图像

多模态智能体预配置了 AddImageTool,使其能够处理图像。您无需手动添加此工具 - 在您启用多模态功能时它会自动包含。

以下是展示如何使用多模态智能体分析图像的完整示例

from crewai import Agent, Task, Crew

# Create a multimodal agent
image_analyst = Agent(
    role="Product Analyst",
    goal="Analyze product images and provide detailed descriptions",
    backstory="Expert in visual product analysis with deep knowledge of design and features",
    multimodal=True
)

# Create a task for image analysis
task = Task(
    description="Analyze the product image at https://example.com/product.jpg and provide a detailed description",
    expected_output="A detailed description of the product image",
    agent=image_analyst
)

# Create and run the crew
crew = Crew(
    agents=[image_analyst],
    tasks=[task]
)

result = crew.kickoff()

结合上下文的高级用法

在为多模态智能体创建任务时,您可以提供额外的上下文或关于图像的具体问题。任务描述可以包含您希望智能体关注的特定方面

from crewai import Agent, Task, Crew

# Create a multimodal agent for detailed analysis
expert_analyst = Agent(
    role="Visual Quality Inspector",
    goal="Perform detailed quality analysis of product images",
    backstory="Senior quality control expert with expertise in visual inspection",
    multimodal=True  # AddImageTool is automatically included
)

# Create a task with specific analysis requirements
inspection_task = Task(
    description="""
    Analyze the product image at https://example.com/product.jpg with focus on:
    1. Quality of materials
    2. Manufacturing defects
    3. Compliance with standards
    Provide a detailed report highlighting any issues found.
    """,
    expected_output="A detailed report highlighting any issues found",
    agent=expert_analyst
)

# Create and run the crew
crew = Crew(
    agents=[expert_analyst],
    tasks=[inspection_task]
)

result = crew.kickoff()

工具详情

在使用多模态智能体时,AddImageTool 会自动配置以下架构

class AddImageToolSchema:
    image_url: str  # Required: The URL or path of the image to process
    action: Optional[str] = None  # Optional: Additional context or specific questions about the image

多模态智能体将通过其内置工具自动处理图像,使其能够

  • 通过 URL 或本地文件路径访问图像
  • 处理图像内容,可选择提供上下文或具体问题
  • 根据视觉信息和任务要求提供分析和见解

最佳实践

在使用多模态智能体时,请记住以下最佳实践

  1. 图像访问

    • 确保您的图像可通过智能体可访问的 URL 访问
    • 对于本地图像,考虑临时托管它们或使用绝对文件路径
    • 在运行任务前验证图像 URL 是否有效且可访问
  2. 任务描述

    • 具体说明您希望智能体分析图像的哪些方面
    • 在任务描述中包含清晰的问题或要求
    • 考虑使用可选的 action 参数进行重点分析
  3. 资源管理

    • 图像处理可能比纯文本任务需要更多的计算资源
    • 某些语言模型可能需要对图像数据进行 base64 编码
    • 考虑对多张图像进行批量处理以优化性能
  4. 环境设置

    • 验证您的环境是否具备图像处理所需的依赖项
    • 确保您的语言模型支持多模态功能
    • 首先使用小图像进行测试以验证您的设置
  5. 错误处理

    • 实现适当的错误处理以应对图像加载失败
    • 制定图像处理失败时的回退策略
    • 监控并记录图像处理操作以便调试