AI 工业质检异常分析的多智能体案例


场景 客户反馈: “模型最近漏检比较多,请帮我分析原因并给出处理方案。” 多智能体分工: 现场信息分析 Agent 分析光源、相机角度、曝光、工件位置等现场因素。 数据集分析 Agent 分析样本数量、标注质量、正常/异常样本比例。 模型分析 Agent 分析模型版本、阈值、误检/漏检、是否过拟合。