Omniparser V2とOmnitoolを使用して地元のビジョンエージェントを構築する

MicrosoftのOmniparser V2とOmnitool：AI

を使用したGUIオートメーションの革命

熟練した専門家のように、Windows 11インターフェイスと相互作用するだけでなく、相互作用するAIを想像してください。 MicrosoftのOmniparser V2とOmnitoolは、これを実現し、タスクの自動化とユーザーエクスペリエンスを再定義する自律GUIエージェントに力を与えます。このガイドは、ワークフローの合理化から現実世界の問題の解決まで、地元の環境を設定し、その可能性を活用する実用的なウォークスルーを提供します。 独自のインテリジェントビジョンエージェントを構築する準備はできましたか？始めましょう！

主要な学習目標：

• AI搭載のGUIオートメーションにおけるOmniparser V2とOmnitoolのコア関数を把握します。
地元での使用のためのOmniparser V2とOmnitoolのセットアップと構成をマスターします。
• ビジョンモデルを使用して、AIエージェントとグラフィカルユーザーインターフェイス間の動的な相互作用を探索します。
オートメーションとアクセシビリティにおけるOmniparser V2とOmnitoolの実際のアプリケーションを特定します。
• 自律的なGUIエージェントを展開する際の責任あるAIの考慮事項とリスク軽減戦略を理解してください。
• 目次：

Microsoft Omniparser v2の導入 Omnitoolの理解

omniparser v2セットアップ
前提条件
インストール
• 検証
  omnitoolセットアップ
  前提条件
vm構成
• Gradioを介してOmnitoolを実行しています
• エージェントインタラクション
• サポートされたビジョンモデル

責任あるAIおよびリスク軽減

実際のアプリケーション

結論

よくある質問

Microsoft Omniparser V2：深いダイビング

Omniparser V2は、グラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）から構造化されたデータを抽出するように設計された高度なAIスクリーンパーサーです。 2つのアプローチを採用しています：

検出モジュール：

微調整されたYolov8モデルは、スクリーンショット内のインタラクティブな要素（ボタン、アイコン、メニュー）を識別します。

キャプションモジュール：

Florence-2 Foundationモデルは、記述ラベルを生成し、要素関数を明確にします。
• この組み合わせたアプローチにより、大規模な言語モデル（LLM）がGUIを完全に理解し、正確な相互作用とタスクの完了を可能にします。 Omniparser V2は、前任者を大幅に改善し、特に小さい要素の場合、レイテンシの60％の減少と精度の向上を誇っています。
omnitool：オーケストレーター
• Omnitoolは、Omniparser V2を主要なLLMS（Openai、Deepseek、Qwen、人類）と統合するDockerized Windowsシステムです。この統合は、AIエージェントによる完全に自律的なアクションを促進し、繰り返しのGUI相互作用を合理化します。 Omnitoolは、エージェントをテストおよび展開するための安全なサンドボックスを提供し、実際のシナリオで効率と安全性を確保しています。

  

  omniparser v2セットアップガイド

  Omniparser V2を完全に利用するには、次の手順に従います

  前提条件：

  システムにインストールされています
  • コンドラ環境を介した必要な依存関係。
  インストール：
  OMNIPARSER V2リポジトリをクローンする：
  1. git clone https://github.com/microsoft/OmniParserリポジトリに移動します：
  2. cd OmniParserコンドラ環境の作成とアクティブ化：
  3. conda create -n "omni" python==3.12 conda activate omnihuggingface-cliを使用してv2 weights（icon_caption_florence）をダウンロードしてください：（元の記事で提供されているコマンド）
  検証：

  サンプルスクリーンショットを使用してOmniparser V2サーバーとテストを起動します：

  python gradio_demo.py

  

  omnitoolセットアップガイド
  前提条件：
  30GBフリーディスクスペース（ISO、Dockerコンテナ、ストレージ）。
  • dockerデスクトップインストール。
  • Windows 11エンタープライズ評価ISO（custom.isoに変更され、
  に配置）。
  • OmniParser/omnitool/omnibox/vm/win11iso
  vm構成：

  VM管理スクリプトディレクトリに移動します：

  1. dockerコンテナを作成してISO：cd OmniParser/omnitool/omnibox/scripts（これには20〜90分かかる場合があります）。
  （VMの開始、停止、削除に関するさらなる指示は、元の記事にあります。）
  2. ./manage_vm.sh create
  3. Gradio経由でOmnitoolを実行してください：
  1. Gradio Directoryに移動します：cd OmniParser/omnitool/gradio
  2. コンドラ環境をアクティブにします：conda activate omni
  3. サーバーの起動：python app.py –windows_host_url localhost:8006 –omniparser_server_url localhost:8000
  4. 端末に表示されるURLにアクセスし、APIキーを入力し、AIエージェントと対話します。 すべてのコンポーネント（Omniparser Server、Omnitool VM、Gradio Interface）が別々のターミナルウィンドウで実行されることを確認してください。

  

  （残りのセクション - エージェントの相互作用、サポートされたビジョンモデル、責任あるAIおよびリスク軽減、現実世界のアプリケーション、結論、およびよくある質問 - は、元の記事からほとんど変更されておらず、そのままここに含めることができます。

以上がOmniparser V2とOmnitoolを使用して地元のビジョンエージェントを構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。