使用场景

使用OmAgent构建一个能够自动分析和总结长视频内容的系统。

利用DnCLoop组件将一个复杂的研究项目分解为多个可管理的子任务。

通过Rewinder Tool在视频分析过程中快速定位和回溯关键信息。

产品特色

Video2RAG：将长视频理解转化为多模态RAG任务，突破视频长度限制。

DnCLoop：采用分而治之的算法范式，递归地将复杂问题细化为任务树。

Rewinder Tool：设计用于解决视频信息丢失问题的“进度条”工具，允许代理自主回溯视频细节。

支持自定义配置文件，灵活设置任务处理参数。

提供快速启动指南，简化任务处理流程。

支持视频理解任务，通过milvus向量数据库和可选的人脸识别算法增强视频特征检索。

可选的开放词汇检测(ovd)服务，增强对不同对象的识别能力。

使用教程

安装Python环境，版本需大于等于3.10。

进入omagent-core目录，使用pip安装omagent_core。

根据需要安装其他依赖，如OpenAI GPT或其他MLLM。

创建配置文件并设置必要的变量，如API地址和API密钥。

设置run.py脚本，定义任务处理逻辑。

运行python run.py启动OmAgent，输入查询或任务开始使用。