비전 에이전트 구축: Roboflow Workflows로 시각 지능 구현하기

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비전 에이전트는 인식(Perception), 추론(Reasoning), 행동(Action), 반복(Iteration)의 4단계 파이프라인으로 구성된다. 인식 단계는 객체 탐지 모델이 장면을 스캔하고, 추론 단계는 LMM이 추출된 영역을 해석하며, 행동 단계는 외부 시스템과 상호작용한다. 반복 단계는 새로운 데이터를 지속적으로 파이프라인에 공급하여 시스템을 최신 상태로 유지한다.

비전 에이전트의 4단계 파이프라인(인식, 추론, 행동, 반복)을 보여주는 다이어그램. — Diagram비전 에이전트가 raw 데이터를 입력받아 어떻게 최종 결과물로 변환하는지 전체 흐름을 시각화한다. 각 단계의 역할이 명확히 정의되어 있어 전체 아키텍처 이해를 돕는다.

전체 이미지를 LMM에 입력하는 방식은 연산 비용이 높고 공간적 집중력이 부족하여 할루시네이션을 유발할 수 있다. RF-DETR과 같은 고속 객체 탐지 모델을 '스포터(Spotter)'로 활용하면 전체 장면에서 중요한 영역만 고해상도로 크롭하여 LMM에 전달할 수 있다. 이 방식은 추론 효율성을 높이고 모델이 노이즈가 아닌 핵심 정보에 집중하게 만든다.

전체 이미지 입력 방식과 객체 탐지 후 크롭 입력 방식의 차이 비교. — Diagram전체 이미지를 LMM에 입력할 때 발생하는 비효율성과 RF-DETR을 통한 크롭 입력 방식의 이점을 대조하여 보여준다. 왜 별도의 객체 탐지 모델이 필요한지 기술적 근거를 제시한다.

Roboflow Workflows를 활용하면 드래그 앤 드롭 방식으로 비전 에이전트를 구축할 수 있다. RF-DETR 블록으로 객체를 탐지하고, Detections Filter로 특정 클래스만 선별하며, Dynamic Crop으로 해당 영역을 추출한다. 이후 Gemini와 같은 LMM 블록을 연결하여 구조화된 JSON 출력을 생성하고, 이를 파싱하여 이메일 알림 등의 행동을 수행한다.