随着全球工业化进程的不断深入，制造业正面临着前所未有的挑战和机遇。智能化和自动化技术的迅猛发展，使得生产效率和产品质量成为企业在激烈市场竞争中取胜的关键因素。在此背景下，工业缺陷检测作为保障产品质量和生产效率的重要环节，受到了广泛关注。高效准确的缺陷检测不仅能够降低废品率，节约生产成本，还能提高消费者对产品的信任度，增强企业的市场竞争力。

传统的缺陷检测方法主要依赖于人工视觉检测或简单的机器视觉技术，虽然在特定领域也体现出了应用价值，但在更普遍的工业缺陷检测任务中存在效率低、准确率不高、主观性强等问题。深度学习的兴起，特别是基于卷积神经网络的目标检测技术，为工业缺陷检测带来了革命性的变化。这些技术能够自动学习图像中的特征，实现对缺陷的自动识别和分类，大幅提高了检测的速度和准确性。然而，随着工业产品种类的增加和生产工艺的复杂化，数据类型和缺陷形式也日益多样化，传统的深度学习方法在应对这些复杂情况时，逐渐暴露出计算资源需求高、模型泛化能力不足和实时响应能力受限等问题。

多模态大模型的出现，为解决上述问题提供了新的思路。多模态大模型通过融合多种数据模态，例如图像、文本、声音和传感器数据等，实现了对复杂工业场景的全面理解。这样的模型不仅可以从多个角度捕捉产品的特征信息，增强模型的感知能力和鲁棒性，还能通过不同模态间的信息互补，提高缺陷检测的准确性和可靠性。此外，基于多模态大模型的 AI 智能体作为一种具备自我学习和环境适应能力的高级工具，能够模拟人类专家的知识和经验，自主完成从数据采集、预处理到缺陷识别和决策的全过程。这为工业缺陷检测的智能化和自动化提供了有力的技术支持。

然而，多模态大模型和 AI 智能体的实际应用也面临着诸多挑战。例如，不同数据模态之间的异构性和语义差异，使得数据融合和特征提取变得复杂；模型规模庞大，训练和推理过程需要大量的计算资源；在实际工业环境中，如何保证模型的实时性和稳定性也是一大难题。因此，深入研究多模态大模型和 AI 智能体在工业缺陷检测中的应用方法，具有重要的理论意义和实践价值。

本文旨在探讨基于 AI 智能体的多模态大模型在工业缺陷检测中的应用，将结合焊缝合格检测这一具有一定专业性的实际任务，设计相应的智能体组织形式，将相关专业知识传入到智能体的知识库，并通过对比实验验证该方法的有效性。

1 智能体在工业中的应用

AI 智能体是一种能够感知环境、作出决策并执行动作以达成特定目标的智能实体。作为拥有专门技能的AI 助手，智能体近年来已在众多领域得到广泛应用。它不仅能够被动接收信息，更能积极与环境互动，产生影响。

智能体的主要特点有四点：

自主性：智能体可以在没有外界干预的情况下自我管理和控制行为。

适应性：智能体能够根据环境变化和积累的经验持续改善决策和表现。

交互性：智能体可以与人及其他智能体合作，共同分享信息解决问题。

主动性：智能体能够主动采取措施来达成目标。

智能体的操作流程涵盖感知、推理、规划、执行、学习和反思等环节，能不断从环境中吸收新信息，改进自身的行为和决策过程，具体过程如图 1 所示。在日常生活里，智能家居助手便是智能体的一个典型实例，它们通过学习用户的习惯来提供个性化的服务。除此之外，智能体还在自动驾驶、医疗支持、教育和工业等多个领域展现了广泛的应用前景。

图 1 智能体工作流程示意图

特别是在工业缺陷检测中，当智能体与多模态大模型相结合时，能够显著提高检测的准确性和效率。多模态大模型可以整合视觉、文本和传感器数据，从不同维度捕捉产品的异常情况。视觉数据可以揭示表面瑕疵，比如裂缝或划痕；而传感器数据则提供温度、压力等指标的信息。借助多源数据的互补作用，模型可以克服单一模态的局限，更加精准地识别出缺陷。

多模态大模型还增强了系统的稳定性，即便是在工业环境中某个模态的数据质量不佳时，也能保持良好的运行状态。对于那些罕见（即长尾问题）或新型的缺陷，多模态大模型通过特征提取和零样本学习技术，无需大量的训练数据就能高效检测，这大大减少了模型训练和更新的成本。

总体而言，AI 智能体依靠其自主、适应、互动和主动的特点，在生活、工业、医疗等多个领域发挥着重要作用，促进了智能化的发展，提高了社会各方面的工作效率和用户体验。最近的一项研究中，科研人员构建了一个工业大型模型，并利用 MVTec AD和 VisA数据集测试了其在多轮对话异常检测任务上的表现。这两个数据集包含了印制电路板（PCB）、食品、药物和日常用品等产品的缺陷图片。

研究结果表明，通用大型模型在多次迭代中可以达到超过 80% 的准确度，证明了它们在识别异常方面的能力。不过，这些数据集中的缺陷较为明显和便于理解，例如通心面的孔洞缺失或 PCB上的电容器损坏，即便是非专业人士也能辨认出来。因此，尽管通用大型模型在工业异常检测中的能力已获得初步认可，但其在高度专业化领域的有效性仍需进一步考察。

本文将专注于汽车制造行业中的焊接缺陷检测案例，探讨通用多模态大型模型在高度专业化工业领域的应用。焊接质量的检查涉及到更为专业的缺陷识别，部分问题的判断需要专门的知识背景。本文计划利用开源大模型，对比分析加入专业知识前后模型的表现，并研究其在焊接缺陷识别及提出解决策略上的潜能。

2 实验设计与结果

在工业缺陷检测领域，AI 智能体的应用不仅局限于直观的任务执行，更涉及复杂的决策制定过程。本研究深入探讨了不同类型的智能体组织形式及其对任务效果的影响。具体而言，关注于基于先验知识的任务解决能力与基于附加专业知识的任务解决能力之间的差异。

对于基于先验知识的任务解决，构建了一个无需额外训练以及输入外部知识的智能体模型，该模型能够利用已有的大规模图像数据集中的特征表示来快速响应特定任务需求。这种智能体的设计原理在于，通过预训练网络提取的高级语义特征可以直接映射到目标检测任务中，从而避免了针对特定任务的数据标注和模型训练过程。数学上，这一过程可以通过以下方程表示：，其中X表示输入图像， 是预训练视觉编码模型提取的特征向量， 是预训练模型的参数， 是一个解码器模型，用于将特征向量转换为最终的输出 ，而 则代表该模型的参数。

另一方面，当涉及到需要附加专业知识的任务时，智能体不仅需要理解任务的基本要求，还需要具备一定的领域知识来提高任务完成的准确性和效率。为此，引入了一种知识融合机制，该机制允许智能体结合特定领域的规则和模式来增强其决策能力。例如，在焊缝合格检测任务中，除了基本的缺陷识别外，智能体还需根据焊接材料、工艺参数等信息来判断缺陷的严重程度。这一过程可以形式化为： ， 这里C_n表示附加的知识信息。

为了验证上述方法的有效性，在焊缝合格检测任务中使用了通义千问模型作为基础框架进行了实验。实验设计包括但不限于设置对照组和实验组，以评估知识融合机制对检测精度的影响。图 2 为具体实验中一个有代表性的例子，对应的提示词（Prompt）为：利用视觉观察法，是否可以发现图中的焊缝有不合格的地方。如果有，请指出具体的一处或两处问题和改进方法，不要过多描述没有问题或不确定的点。

图 2 问题焊缝示意图

作为对比，在提问时可以加入如下的参考信息：

常见点焊缺陷及其产生原因 :

1）焊点压坑太深：焊接电流太大；

2）焊点不正：电极未对正；

3）焊点表面喷溅：电流过大，压力不足，工件表面污染；

4）焊点喷溅：电流过大，压力不足，电极错位；

5）电极工件粘连：工件表面污染、焊接压力太小、焊接电流太大；

6）裂纹、缩孔、吹孔：焊接压力不足、焊接电流过大；

7）未熔透：焊接电流过小；

8）焊点过小：焊接电流太小，焊接压力过大。

实验结果表明，加入专业知识后，智能体在检测准确率方面有了显著提升，具体结果的示例如表 1 所示。这证明了通过合理地集成领域知识，可以有效提高 AI 智能体在复杂工业场景下的表现。

表 1 附加参考信息前后焊接异常反馈对比

表格中重要结果进行了加粗以便于阅读。通过对比分析可以发现，焊接质量分析中引入专业参考资料带来了显著的改进效果。首先，在缺陷识别方面，没有专业参考的分析通常仅能提供较为笼统的判断，描述表面特征，如“焊缝表面不平整”或“熔深不足”。而借助专业参考资料的分析则能够更精准地确定具体的缺陷类型，例如“气孔”或“飞溅物”，并深入分析其成因，例如保护气体覆盖不良或材料含水等因素。

其次，随着专业知识的引入，改进措施的针对性也随着专业知识的引入而得到增强。缺乏专业参考的分析往往提出泛泛的建议，如“控制焊接速度”或“调整焊枪角度”，缺乏对具体问题的针对性。而专业化分析则能够提供更精细的解决方案，例如优化保护气体类型和流量，或在焊接前进行材料清洁，以提升焊接质量的稳定性。

此外，专业术语和行业最佳实践的应用不仅增加了分析的科学性和权威性，同时也提高了分析结果的可信度。专业知识的引入不仅提升了诊断的准确性，减少了分析过程中的不确定性，还确保了改进措施的有效性。相较于普通分析，专业的焊接质量分析不仅能准确识别存在的缺陷，还能提供具体的改进措施，显著减少了评估过程中的不确定性，从而提升了生产过程的可靠性和效率，满足了现代工业对焊接质量的高标准要求。

总之，焊接质量分析中引入专业参考资料的做法，不仅提升了分析的深度和准确性，还为提高焊接质量提供了更加科学和实用的指导。这种做法对于确保焊接结构的完整性和安全性，以及推动焊接技术的发展具有重要意义。

3 结论与展望

本研究证实，结合专业参考资料进行工业异常检测，能够显著提升诊断的准确性和改进措施的针对性，进而增强分析的权威性和可靠性。这一方法不仅在提升焊接质量、确保焊接结构安全与可靠方面表现出色，而且在广泛的工业制造领域中也展现出了巨大的应用潜力。例如，在机械加工、电子组装、航空航天等多个行业中，通过精确识别和解决制造过程中的质量问题，可以有效提高产品的整体质量和生产效率。

未来，通过引入控制参数（如电流、温度）和记忆机制至工业制造过程的自动化控制系统中，有望进一步提高质量分析和优化的精确度与针对性。利用实时监控与预警功能，系统能够在生产过程中自动调整参数，防止缺陷的发生，提高生产稳定性。同时，建立自动化的缺陷模式识别库和持续优化模型，将推动生产工艺向智能化方向发展。此类系统未来不仅作为监控工具，还将作为生产过程中的智能伙伴，提供即时反馈和建议，以满足高质量生产标准并大幅降低成本。通过数据驱动的自动化分析与调整，工业制造过程将展现出更高的稳定性和一致性，有力支持制造业向智能制造的转型。

尽管多模态大模型和智能代理在工业缺陷检测中显示出显著的优势，但仍面临数据独特性、模型复杂度高以及实时性需求等挑战。工业数据的特性可能限制现有模型的通用性；复杂的模型需要大量的计算资源；工业环境对数据处理的实时性有严格的要求。为了克服这些挑战，可以通过模型压缩、剪枝和量化等技术降低模型的复杂度，提高运行效率；通过优化算法计算效率或利用边缘计算和分布式计算技术来满足实时处理的需求。

综上所述，本研究提出的基于人工智能代理的异常检测方法，在工业缺陷检测中取得了积极成果，特别是在焊缝检测方面表现突出。该方法通过灵活配置的智能代理结构，充分利用了多模态大模型的优势，不仅提高了检测的准确性，还能提供科学合理的改进建议，为工业生产的智能化发展开辟了新的路径和技术支持。这种方法的应用前景广阔，有望在多个工业领域推动质量管理和生产效率的全面提升。