Deploy Multi-Agent: ai agent in multi-agent systems
Pierwsze, zaprojektuj jasną architekturę. Następnie oznacz komponenty, aby zespoły mogły je analizować. Dla systemów wieloagentowych wzorzec bazowy jest prosty. Jedna warstwa koordynacji zarządza wieloma agentami wykonawczymi. Każdy agent wykonawczy działa na maszynie wirtualnej lub na urządzeniu brzegowym. Potem jeden agent AI może obsługiwać pobieranie wideo, drugi agent AI może wzbogacać metadane, a trzeci agent może przesyłać zdarzenia do systemów biznesowych. Również warstwa orkiestracji powinna udostępniać REST API, aby operatorzy i usługi zewnętrzne mogli wywoływać usługi i otrzymywać powiadomienia zwrotne. Na przykład operator może zapytać system w języku naturalnym. Visionplatform.ai projektuje VP Agent Suite, aby udostępniać dane VMS i pozwalać agentom działać bez chmury wideo, a to rozwiązanie wspiera podejście wieloagentowe.
Następnie wybierz wzorzec wdrożenia. Możesz wdrażać obrazy kontenerów na każdej maszynie wirtualnej, a następnie zarządzać nimi za pomocą Kubernetes. Następnie skaluj pody, aby dopasować je do liczby kamer i CPU. Używaj także siatek serwisowych (service meshes) do bezpiecznego routingu między agentami. To zmniejsza opóźnienia i utrzymuje izolację agentów. Możesz wdrażać agentów AI na węzłach brzegowych, aby wstępnie przetwarzać strumienie. Następnie przesyłaj jedynie zdarzenia do centralnej warstwy kontrolnej. To zmniejsza przepustowość i pomaga zachować pełną kontrolę nad danymi. Architektura musi zawierać sondy zdrowia, kolektory logów i bezpieczną rotację tokenów.
Następnie zdecyduj o protokołach komunikacji. Używaj MQTT dla lekkich strumieni zdarzeń, używaj gRPC dla telemetryki o dużej przepustowości, a jako zabezpieczenie stosuj webhooki dla integracji z legacy VMS. Zaimplementuj także brokera wiadomości, aby umożliwić odłączoną orkiestrację agentów. Broker wspiera odkrywanie agentów, orkiestrację agentów i decyzje skalujące. Agent w pokoju kontrolnym może subskrybować tematy zdarzeń i kanały zdrowia kamer. Takie podejście pozwala jednemu agentowi zapytać innego o kontekst. Dzięki temu wielu agentów może koordynować działania bez silnego sprzężenia.
Na koniec rozważ zgodność. Stosuj polityki on-premises, aby unikać publicznego przetwarzania wideo przez AI. Projektuj też ścieżki audytu, aby zespoły mogły śledzić, kto zapytał co i kiedy. Architektura powinna pozwalać operatorowi zachować pełną kontrolę nad modelami i danymi. Dla praktycznego przykładu wyszukiwania i wnioskowania w tej topologii zobacz VP Agent Search dla zapytań w stylu kryminalistycznym i badań osi czasu: Przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach. Dla wykryć na poziomie urządzeń możesz zintegrować szablony zdarzeń pasujące do wzorców wtargnięć, takich jak opisane tutaj: wykrywanie wtargnięć na lotniskach. Dla sygnałów związanych z tłumem system może kierować zdarzenia do modułu tłumu: wykrywanie gęstości tłumu na lotniskach.
Automation to Streamline Control Room Operations
Pierwsze, automatyzacja zmniejsza szum. Agenci AI weryfikują alarmy i oznaczają tylko zweryfikowane sytuacje. Na przykład systemy napędzane AI zmniejszyły liczbę fałszywych alarmów o około 30–50% zgodnie z ostatnimi raportami branżowymi. Ponadto obciążenie operatorów spada nawet o 40%, gdy rutynowe weryfikacje przejmowane są przez agentów AI jak wskazano w przeglądzie z 2025 r.. Te liczby mają znaczenie. Uwalniają operatorów z sali kontrolnej, aby mogli skupić się na złożonych decyzjach zamiast na powtarzalnych ręcznych sprawdzeniach.
Następnie wyjaśnij, jak automatyzacja usprawnia strumienie wideo. Najpierw agenci filtrują zdarzenia na krawędzi. Potem agent weryfikacji koreluje wykrycia wideo z logami dostępu i czujnikami. Ten etap korelacji obniża fałszywe pozytywy i dostarcza operatorom bogaty kontekst. Następnie agent priorytetyzacji stosuje reguły przydzielania istotności i trasuje alerty do odpowiedniego zespołu. Logika routingu może eskalować zdarzenia wysokiej istotności bezpośrednio do przełożonego, podczas gdy niskiego ryzyka elementy będą grupowane do późniejszego przeglądu. Ta zautomatyzowana priorytetyzacja skraca czasy reakcji i zmniejsza obciążenie poznawcze.
Również zdefiniuj zasady reakcji. Agent AI w pokoju kontrolnym może sugerować działania, wstępnie wypełniać raporty incydentów lub uruchamiać reakcje fizyczne zgodnie z polityką. Możliwość VP Agent Actions obsługuje ręczne, z udziałem człowieka oraz zautomatyzowane reakcje. Pozwala to organizacjom automatyzować zadania niskiego ryzyka przy jednoczesnym zachowaniu ludzi przy wrażliwych decyzjach. W ten sposób system może automatyzować powtarzalne zadania i zachować nadzór nad krytycznymi. W praktyce skraca to czas wymagany do rozwiązania rutynowych alarmów i pomaga zespołom się skalować.
Na koniec monitoruj metryki. Śledź fałszywe pozytywy, średni czas do potwierdzenia (mean time to acknowledge) i liczbę unikniętych interwencji. Te metryki pozwalają operatorom zobaczyć efekt automatyzacji i iterować nad regułami. Dla przykładu, jak wykrycia wideo stają się przeszukiwalnym kontekstem, zobacz nasze prace nad wykrywaniem osób i przeszukiwaniem kryminalistycznym, takie jak ten szczegółowy przewodnik po wykrywaniu osób na lotniskach wykrywanie osób na lotniskach. Razem zautomatyzowane filtrowanie, priorytetyzacja i reguły reakcji transformują sposób działania pokoju kontrolnego.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Agents at Scale: enterprise ai in ai control room
Pierwsze, wybierz platformę klasy korporacyjnej. Wiele organizacji przyjmuje Microsoft Azure AI ze względu na zarządzane usługi modeli i opcje wdrożeń hybrydowych. Azure wspiera wdrażanie kontenerów blisko kamer i może orkiestruje dużą skale serwowania modeli zgodnie z wytycznymi dostawcy. To pomaga zespołom skalować AI w wielu lokalizacjach, zachowując kluczowe dane lokalnie, gdy jest to wymagane. Użyj podejścia enterprise AI, aby zrównoważyć skalowalność i zgodność.
Następnie zaplanuj konteneryzację i Kubernetes. Zapakuj każdego agenta AI jako mikrousługę. Następnie użyj Kubernetes, aby skalować pody w oparciu o obciążenie kamer. Dla setek kamer rozdziel przetwarzanie na wiele węzłów. Użyj pule węzłów dla zadań GPU i usług tylko CPU. Zaimplementuj też reguły autoskalowania reagujące na tempo zdarzeń, a nie tylko na CPU. To zmniejsza koszty i utrzymuje przewidywalne opóźnienia. Możesz skalować AI przez klastry i jednocześnie zapewnić, że każda maszyna wirtualna mieści przewidywalny zestaw agentów.
Również zdefiniuj pulpit nawigacyjny i alerty. Pulpity powinny pokazywać wydajność agentów, stan kamer i kolejki incydentów. Użyj jednego widoku dla codziennych operacji i drugiego dla eskalacji. Wdrożenie „agents at scale” potrzebuje wyraźnych kanałów alertów, aby operatorzy wiedzieli, na co reagować natychmiast. Dołącz alert, który podsumowuje kontekst i sugerowane działania. Używaj prostych widgetów dla średniego czasu rozwiązania i dla wydajności agentów, aby zespoły mogły szybko zauważyć regresje.
Na koniec zajmij się zarządzaniem. Przyjmij polityki, które ograniczają publiczne przetwarzanie wrażliwego wideo przez AI. Dodaj kontrolę opartą na rolach, aby tylko autoryzowani użytkownicy mogli zmieniać modele lub reguły akcji. Użyj warstwy orkiestracji, która egzekwuje uprawnione działania. visionplatform.ai wspiera wdrożenia on-prem VP Agent Suite, dzięki czemu organizacje mogą unikać uzależnienia od dostawcy i zachować pełną kontrolę nad danymi i modelami. To pozwala zespołom skalować się bez utraty kontroli.
Real-time Analytics and Incident Resolution with agent systems
Pierwsze, zaprojektuj strumień przetwarzania w czasie rzeczywistym. Pobieraj klatki wideo, uruchamiaj lekkie modele na krawędzi i przesyłaj zdarzenia do centralnego procesora. Centralny procesor wzbogaca zdarzenia metadanymi, a następnie indeksuje wzbogacone rekordy dla szybkiego wyszukiwania. Takie podejście przetwarza terabajty wideo dziennie i utrzymuje responsywność pokoju kontrolnego. Raport National Academies podkreśla, jak podejścia big data pomagają, gdy systemy muszą obsługiwać duże wolumeny wideo i danych czujnikowych jak pokazują badania.
Następnie wyjaśnij logikę detekcji. Systemy agentowe używają widzenia komputerowego i fuzji metadanych do wykrywania anomaliów. Agent detekcji oznacza nietypowy ruch, agent kontekstowy sprawdza logi kontroli dostępu, a agent wnioskowania analizuje wzorce w czasie. Razem zmniejszają one fałszywe pozytywy i zwiększają pewność sytuacyjną. W praktyce oznacza to, że rozwiązanie incydentu zaczyna się od zweryfikowanego, skontekstualizowanego alertu zamiast izolowanego wykrycia.
Również odwzoruj workflowy incydentów. Gdy agent wykryje podejrzane zdarzenie, agent zbiera klipy, adnotuje linię czasu i tworzy sugerowany raport incydentu. Operator pokoju kontrolnego widzi dowody, sugerowane działanie i ścieżkę eskalacji. W razie potrzeby system może skierować incydent do przełożonych lub zewnętrznych zespołów reagowania. Ta ustrukturyzowana ścieżka przyspiesza podejmowanie decyzji i pozwala zespołom podejmować świadome decyzje bez przeskakiwania między systemami.
Na koniec mierz wydajność end-to-end. Śledź czas rozwiązania incydentu, liczbę eskalacji i dokładność zautomatyzowanych weryfikacji. Użyj tych metryk do strojenia modeli i poprawy progów decyzyjnych agentów. VP Agent Reasoning od visionplatform.ai łączy wideo z procedurami i logami dostępu, dzięki czemu operatorzy otrzymują jasne wyjaśnienia. Dla badań nad tym, jak AI i AR mogą poprawić świadomość sytuacyjną w operacjach, zobacz wyniki projektu DARLENE tutaj.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Workflow Automation and Access Control for Achieving Full Control
Pierwsze, zautomatyzuj rutynowe zadania. Agenci mogą tworzyć raporty incydentów, dołączać dowody i powiadamiać zespoły. Ta automatyzacja workflowów zmniejsza pracę ręczną i pozwala operatorom skupić się na wyjątkach. Następnie wymuś kontrolę dostępu wokół akcji. Skonfiguruj, kto może zatwierdzać zautomatyzowane działania, kto może edytować workflowy i kto może zmieniać progi modeli. To chroni operacje i wspiera wymagania audytowe.
Następnie zintegruj systemy kontroli dostępu i nakładki AR. Gdy agent weryfikuje zdarzenie, może sprawdzić logi kontroli dostępu, a następnie nałożyć odpowiednie widoki kamer z wskazówkami dla operatora. Możliwość VP Agent Reasoning łączy opisy wideo z punktami dostępu, aby wyjaśnić, dlaczego sytuacja ma znaczenie. To zwiększa widoczność operatora i pomaga zespołom działać szybciej. Nakładki AR mogą także pokazywać kierunek, ostatnią znaną pozycję i proponowane trasy dla reagujących. Połączenie automatycznych kontroli i wskazówek wizualnych pomaga osiągnąć pełną kontrolę nad operacjami wielostanowiskowymi.
Również zdefiniuj reguły routingu zasobów. Użyj agentów do orkiestracji trasowania ochrony i wysyłki sprzętu. Agenci mogą zasugerować ścieżkę routingu, sprawdzić dostępność, a następnie zarezerwować niezbędne zasoby. To zmniejsza opóźnienie ludzkie w przydziale zasobów. Dla bezpieczeństwa fizycznego agenci mogą zamykać bramy, blokować drzwi i wstępnie autoryzować dostęp na podstawie polityki, zachowując jednocześnie nadzór człowieka dla wrażliwych działań.
Na koniec śledź właściwe metryki. Użyj zwięzłego zestawu metryk, takich jak średni czas do weryfikacji, liczba zautomatyzowanych zamknięć i metryka zgodności dla ścieżek audytu. Te metryki pomagają zespołom udowodnić wartość i ulepszać reguły. Visionplatform.ai wspiera ścisłe integracje z VMS, dzięki czemu zdarzenia i workflowy mapują się bezpośrednio na procedury operacyjne i procesy biznesowe, przy jednoczesnym utrzymaniu modeli i wideo lokalnie, aby wspierać zgodność z AI Act UE oraz wymagania bezpieczeństwa i zgodności.
Agentic AI Integration: Multiple Agents in Artificial Intelligence Use Case
Pierwsze, zdefiniuj role agentów. Niektórzy agenci wykrywają, inni weryfikują, a jeszcze inni działają. Następnie użyj polityki koordynacji, aby określić, kto eskaluje i kiedy. Podejścia agentic AI pozwalają wielu agentom negocjować odpowiedzialności, a potem realizować złożone workflowy. Koordynacja wieloagentowa pomaga obsługiwać równoległe incydenty i pokrywające się pole widzenia kamer. Dla konkretnego przypadku użycia rozważ predykcyjne zarządzanie tłumem.
Następnie nakreśl przypadek użycia predykcyjnego zarządzania tłumem. Kamery dostarczają estymaty gęstości tłumu agentowi tłumu. Agent tłumu przewiduje przekroczenia progów, a następnie powiadamia agenta routingu, aby zasugerował alternatywne przepływy. Agent routingu sprawdza pobliskie czujniki dostępu, a potem prosi agenta alokacji personelu o przydzielenie obsady. Łańcuch kończy się agentem raportującym, który loguje zdarzenie i aktualizuje pulpity. Ten skoordynowany przepływ pokazuje, jak wielu agentów AI może zmniejszyć liczbę ręcznych interwencji i zapobiegać eskalacji incydentów.
Również zarządzaj nadzorem i ciągłym uczeniem. Zachowuj ścieżkę audytu decyzji agentów. Retrenuj modele używając zweryfikowanych zapisów incydentów, aby agenci uczyli się na korektach operatorów. Tworzy to pętlę ciągłego uczenia się i poprawia wydajność agentów z czasem. Użyj rady nadzorczej do zatwierdzania zmian polityki i monitorowania zgodności z AI Act UE, jeśli ma zastosowanie. Publiczne AI powinno być unikanie dla wrażliwego wideo; preferuj modele on-prem, które zachowują kontrolę.
Na koniec wymień najlepsze praktyki. Po pierwsze, zacznij od małych, warstwowych agentów i dodawaj złożoność. Po drugie, zaprojektuj jasne reguły eskalacji i opcję człowieka w pętli. Po trzecie, mierz wydajność agentów i stroń progi. Po czwarte, unikaj uzależnienia od dostawcy, stosując otwarte standardy i zapewniając integrację platformy z VMS i systemami biznesowymi. Gdy agenci współpracują, jeden agent może przekazać kontekst innemu, a system staje się bardziej odporny na awarie. Stan AI teraz wspiera orkiestrację agentów, która pomaga zespołom podejmować świadome decyzje i poprawia rozwiązywanie incydentów bez utraty nadzoru.
FAQ
What is an AI agent in a control room context?
Agent AI to komponent oprogramowania, który wykonuje konkretne zadania wykrywania, weryfikacji lub działania w kontekście pokoju kontrolnego. Agenci ci przetwarzają wideo, metadane i sygnały, aby wspierać operatorów i automatyzować rutynowe reakcje.
How do multi-agent systems improve monitoring?
Systemy wieloagentowe pozwalają wyspecjalizowanym agentom pracować równolegle, co poprawia przepustowość i odporność. Pozwalają też na podział zadań, więc jeden agent weryfikuje alarmy, podczas gdy inny przygotowuje raporty lub powiadamia zespoły.
Can AI reduce false positives in surveillance?
Tak. Badania pokazują redukcję fałszywych alarmów o około 30–50%, gdy agenci weryfikacji korelują źródła danych jak raportowano. To zmniejsza zmęczenie operatorów i poprawia zaufanie.
How do agents handle data from multiple sources?
Agenci łączą wideo, logi kontroli dostępu i dane z czujników, aby tworzyć skontekstualizowane alerty. Ta fuzja pomaga agentowi zdecydować, czy eskalować zdarzenie, czy je zamknąć jako niskie ryzyko.
What is a typical deploy pattern for AI agents?
Zespoły często wdrażają skonteneryzowanych agentów na urządzeniach brzegowych lub maszynach wirtualnych i orkiestrują je za pomocą Kubernetes. Ten wzorzec wspiera skalowanie i pomaga utrzymać niskie opóźnienia.
How does Visionplatform.ai support control room automation?
Visionplatform.ai oferuje on-prem VP Agent Suite, który zamienia wykrycia w wytłumaczalne zdarzenia i wspiera wyszukiwanie w języku naturalnym. Platforma pomaga zmniejszyć pracę ręczną, rekomendując działania i wstępnie wypełniając raporty.
Are there governance concerns with AI in control rooms?
Tak. Zarządzanie musi obejmować przechowywanie danych, aktualizacje modeli i uprawnienia do zautomatyzowanych działań. Wdrożenia on-prem i ścieżki audytu pomagają w zgodności, szczególnie w kontekście AI Act UE.
What metrics should teams monitor?
Śledź fałszywe pozytywy, średni czas do weryfikacji, zautomatyzowane zamknięcia i wydajność agentów. Te metryki pokazują wartość i kierują strojenie modeli.
Can agents operate autonomously?
Agenci mogą działać autonomicznie dla zadań niskiego ryzyka i powtarzalnych, jeśli polityka na to pozwala. Jednak zalecane są kontrole z udziałem człowieka dla decyzji wysokiego ryzyka.
How do agents integrate with existing VMS?
Agenci łączą się przez API, MQTT lub webhooki i mogą integrować się z VMS dla strumieni na żywo i dostępu do zdarzeń. To pozwala zespołom dodać wnioskowanie i automatyzację na szczycie istniejących systemów zarządzania wideo.
