AI Agent and Extensions Solutions
1. 方案概述
NeoMind 支持强大的 AI Agent 和丰富的插件功能。本次案例将使用 YOLO Inference 插件 和 AI Agent 两种功能来 实现目标检测与分析，并推送通知。
方案架构
数据流向：
NE101/NE301 图像采集 → NeoMind 平台（含 MQTT Broker）→ 推理/分析 → 仪表板展示 + 通知推送
| 环节 | 说明 |
|---|---|
| 图像采集 | NE101/NE301 通过定时抓拍或事件触发获取图像 |
| MQTT 传输 | 设备通过 MQTT 协议将图像数据上报至 NeoMind 内置 Broker |
| 推理/分析 | YOLO 插件进行 ONNX 推理，或 AI Agent 通过 LLM 进行智能分析 |
| 结果展示 | 仪表板实时展示检测结果和统计数据 |
| 通知推送 | 检测到目标后自动推送通知 |
两种方案介绍
NeoMind 提供两种途径实现目标检测与通知推送，可根据场景需求选择或组合使用：
| 方案 A：YOLO Inference 插件 | 方案 B：AI Agent | |
|---|---|---|
| 工作原理 | 在本地运行 ONNX 模型进行目标检测，默认使用 YOLOv8n（COCO 80 类），支持替换自训练模型 | 接入 LLM（示例：Ollama + Qwen3.5-4B），通过自然语言提示词定义检测逻辑与通知行为 |
| 通知机制 | 需在消息页面单独配置通知规则 | 提示词中直接定义通知触发条件与内容 |
| 适合场景 | 固定目标检测、对响应速度有要求、批量部署 | 检测逻辑灵活多变、需要上下文理解、快速原型验证 |
详细的性能对比与选型建议，请参见 第 8 节。
2. 物料清单（BOM）
| 物料 | 型号/规格 | 数量 | 用途 | 必需 |
|---|---|---|---|---|
| 智能相机 | NE101 或 NE301 | 1+ | 图像采集 | ✅ |
| NeoMind 平台 | v0.6.8+ | 1 | 边缘 AI 管理 | 下载 ✅ |
| LLM 推理环境 | Ollama / OpenAI / Anthropic 等 | 1 | AI Agent 后端 | 方案 B |
| 太阳能供电套件 | 10W 光伏板 + 7AH 可充电电池 | 1 | 户外长期部署 | 可选 |
方案 A 仅需前两项；方案 B 额外需要 LLM 推理环境。
3. 前置准备
3.1 NeoMind 安装与配置
请先完成 NeoMind 的安装、注册和基本配置，详细步骤请参考 NeoMind 快速入门。
3.2 LLM 后端配置（方案 B 必需）
如果选择方案 B（AI Agent），需要配置 LLM 后端。支持以下两种方式：
方式一：本地部署 Ollama（推荐）
# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 拉取 Qwen3.5-4B 模型
ollama pull qwen3.5:4b
验证模型安装：
ollama list
# 确认输出中包含 qwen3.5:4b
然后在 NeoMind 的 Settings → LLM 配置 中添加 Ollama 后端，端点地址为 http://localhost:11434，选择 qwen3.5:4b 模型。
方式二：调用云端 LLM API
在 NeoMind 的 Settings → LLM 配置 中添加对应的 LLM 后端：
- OpenAI：填写 API Key，选择模型（如
gpt-4） - Anthropic：填写 API Key，选择模型（如
claude-sonnet-4-6） - 其他兼容 OpenAI 接口的服务
3.3 设备接入
将 NE101 或 NE301 注册到 NeoMind 平台：
步骤：
- 在 NeoMind 中进入 设备管理 页面
- 点击 添加设备，选择对应的设备类型（NE101 或 NE301）
- 填写设备 ID（与设备端一致）和 MQTT 主题（需要提前配置好 MQTT Broker）
- 保存并等待设备上线
详细的设备接入步骤请参考 NeoMind 快速入门 - 设备管理。
4. 方案 A：YOLO Inference 插件
YOLO Inference 插件使用 ONNX 模型在本地进行目标检测推理，响应速度快，支持 COCO 预训练类别和自定义模型替换。
4.1 安装 YOLO 插件
步骤 1：进入 Extensions（插件） 管理页面
步骤 2：找到 YOLO Device Inference 插件，点击安装
步骤 3：安装完成后，启用插件
4.2 验证推理结果
插件启用并绑定设备后，当设备采集到图像时，YOLO 插件会自动进行推理。在仪表板中添加 YOLO Device Inference 面板并绑定设备，即可在设备详情中查看推理的历史结果和历史图片：
4.3 自定义模型替换
本次案例使用的是官方 YOLOv8 预训练模型（yolov8n.onnx），可检测 COCO 80 类常见目标（人、车、动物等）。
如果用户需要识别特定场景的目标（如工业缺陷、特定商品、安全帽佩戴等），可以自行训练模型后替换：
模型文件路径：
~/Library/Application Support/com.neomind.neomind/data/extensions/yolo-device-inference/models/yolov8n.onnx
替换步骤：
- 使用 YOLOv8 框架训练 自定义模型，导出为 ONNX 格式
- 将训练好的 ONNX 模型文件替换上述路径中的
yolov8n.onnx - 重启 NeoMind 应用
注意：替换的模型必须是 ONNX 格式，且输入输出格式需与 YOLOv8 兼容。
5. 方案 B：AI Agent
AI Agent 通过 LLM 大语言模型对图像进行智能分析，使用自然语言提示词定义检测逻辑和通知行为，适合复杂灵活的分析场景。
5.1 创建 AI Agent
步骤 1：进入 AI Agent 管理页面
步骤 2：点击 创建 Agent，填写基本信息：
- 名称：例如 "人物识别与通知智能体"
- 描述：检测图像中的人物并提供通知
5.2 配置提示词与执行规则
AI Agent 的核心是提示词（Prompt）和执行规则。通过配置提示词定义分析逻辑，通过执行规则定义触发条件。
配置步骤：
- 输入提示词：定义 Agent 的分析逻辑和通知行为
提示词示例：
Detect objects in images, identify people and their characteristics,
count total people. When detected, notify user with:
1) detection results,
2) total person count,
3) each person's characteristics
-
选择执行规则：定义何时触发 Agent。本次案例使用 Event 触发，选择指定设备，当 Image Data 到达时自动触发 Agent 调用 LLM 进行分析
-
用户可灵活配置：根据业务需求调整提示词内容、触发条件和关联设备
提示词编写要点：
| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 检测目标 | 明确要检测的对象 | "identify people and their characteristics" |
| 数量统计 | 要求计数 | "count total people" |
| 通知条件 | 何时触发通知 | "When detected, notify user" |
| 通知内容 | 通知包含哪些信息 | "detection results, person count, characteristics" |
提示：提示词支持自然语言描述，可以根据业务需求灵活调整。例如加入 "wearing safety helmet" 可以检测是否佩戴安全帽，加入 "entering restricted area" 可以检测闯入禁区。
5.3 验证 Agent 运行
Agent 创建并启用后，当关联设备有新的图像数据时，Agent 会自动触发 LLM 进行分析，并通过内部通知推送结果。在聊天界面中可以查看 Agent 的分析结果和通知记录。
6. 仪表板配置
在仪表板中可以同时展示两种方案的推理结果，直观对比 YOLO 插件和 AI Agent 的检测效果。
6.1 创建仪表板
进入 Dashboard（仪表板） 管理页面，点击 创建仪表板：
6.2 添加 YOLO Inference 面板
在仪表板中点击 添加面板，选择 YOLO Device Inference 插件类型，并绑定设备：
绑定设备后，当设备采集到图像时，YOLO 插件会自动推理并在面板中展示检测结果，包括标注后的图像和检测到的目标类型、数量：
6.3 添加 AI Agent 面板
在仪表板中添加 AI Agent 面板，选择已创建的 AI Agent。当图片到达 NeoMind 时，会自动触发 LLM 根据提示词要求进行分析，并返回结果：
6.4 查看综合结果
完成后的仪表板可以同时展示 YOLO 插件和 AI Agent 两种方案的检测结果，方便对比：
7. 通知推送
7.1 应用内通知
根据 AI Agent 的提示词配置，当检测到目标时，NeoMind 会自动在 App 上显示通知。点击通知标签，可以查看具体的通知细节，关联检测图片。
7.2 邮件通知（可选）
如果用户需要通过邮件接收通知，可以进行以下配置：
步骤 1：在 Settings 中添加 Email Channel，配置 SMTP 服务器信息（服务器地址、端口、用户名、密码等）
步骤 2：进入 Messages（消息） 页面，创建通知规则，设置触发条件（如检测到人物时触发），选择邮件通知渠道，保存规则即可
8. 方案对比与选型建议
详细对比
| 维度 | 方案 A：YOLO Inference 插件 | 方案 B：AI Agent |
|---|---|---|
| 检测精度 | 高（专业检测模型） | 中（依赖 LLM 图像理解能力） |
| 响应速度 | 毫秒级 | 秒级 |
| 部署难度 | 低（一键安装插件） | 中（需配置 LLM 后端） |
| 硬件要求 | 低 | 较高（需要 GPU 或大内存支持 LLM） |
| 灵活度 | 参数可调，支持替换自定义模型 | 提示词可自由定义检测逻辑 |
| 通知方式 | 需额外配置通知规则 | 提示词直接驱动 |
| 可扩展性 | 支持替换 ONNX 模型 | 支持修改提示词和切换 LLM |
选型建议
选择方案 A（YOLO 插件）：
- 固定目标检测：支持 COCO 80 类常见目标（人、车、动物等），也可替换自训练模型检测特定目标
- 实时性要求高：毫秒级响应，适合对延迟敏感的场景
- 资源有限：不需要 LLM 环境，资源占用低
- 批量部署：多台设备统一检测逻辑，配置简单
选择方案 B（AI Agent）：
- 灵活的分析需求：检测逻辑经常变化，通过修改提示词即可调整
- 复杂场景描述：需要理解图像中的上下文关系（如人员行为、场景描述）
- 自定义通知内容：通知内容需要包含丰富的分析信息
- 快速原型验证：无需训练模型，通过提示词快速验证检测方案
组合使用：两种方案可以同时运行。例如，YOLO 插件负 责实时快速检测，AI Agent 负责深度分析和异常行为理解，两者互为补充。
最后更新: 2026-04-16