Orion: A Unified Visual Agent for Multimodal Perception, Advanced Visual Reasoning and Execution
作者: N Dinesh Reddy, Dylan Snyder, Lona Kiragu, Mirajul Mohin, Shahrear Bin Amin, Sudeep Pillai
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-11-18 (更新: 2025-11-19)
💡 一句话要点
Orion：一个用于多模态感知、高级视觉推理和执行的统一视觉Agent
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 视觉Agent 多模态感知 视觉推理 工具增强 计算机视觉 视觉语言模型 自主执行 文档理解
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在处理复杂、多步骤的视觉任务时，缺乏精确的工具使用和执行能力。
- Orion通过集成多种计算机视觉工具，并以Agent的方式编排这些工具，实现自主的视觉推理和执行。
- Orion在多个视觉智能基准测试中表现出色，证明了其在复杂视觉任务中的有效性和泛化能力。
📝 摘要（中文）
Orion是一个视觉Agent，它集成了基于视觉的推理和工具增强的执行，以在图像、视频和文档中实现强大、精确的多步骤视觉智能。与生成描述性输出的传统视觉语言模型不同，Orion编排了一套专门的计算机视觉工具，包括目标检测、关键点定位、全景分割、光学字符识别（OCR）和几何分析，以执行复杂的多步骤视觉工作流程。该系统在MMMU、MMBench、DocVQA和MMLongBench上实现了有竞争力的性能，同时将单体VLM能力扩展到生产级的视觉智能。通过其代理式、工具增强的方法，Orion实现了自主视觉推理，将神经感知与符号执行连接起来，标志着从被动视觉理解到主动、工具驱动的视觉智能的转变。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉语言模型（VLM）通常生成描述性文本，缺乏执行复杂视觉任务的能力。它们难以处理需要精确操作和多步骤推理的场景，例如文档理解、几何分析等。痛点在于无法将神经感知与符号执行有效结合，导致无法实现生产级别的视觉智能。
核心思路：Orion的核心思路是将VLM转变为一个视觉Agent，通过工具增强的方式，赋予其执行复杂视觉任务的能力。它不是直接生成答案，而是学会调用一系列计算机视觉工具，例如目标检测、OCR等，并将这些工具的输出作为下一步推理的依据。这种Agentic的方法允许Orion逐步解决问题，并利用外部知识和工具来提高准确性和效率。
技术框架：Orion的整体架构包含一个VLM作为核心控制器，以及一系列计算机视觉工具。VLM接收输入（图像、视频或文档），并根据任务需求选择合适的工具。工具执行后，其输出被反馈给VLM，VLM再根据这些信息决定下一步的行动，例如选择另一个工具或生成最终答案。这个过程可以迭代多次，直到任务完成。
关键创新：Orion最重要的创新在于其Agentic的工具使用方式。与传统的VLM相比，Orion不是一个被动的观察者，而是一个主动的执行者。它能够根据任务需求动态地选择和组合不同的工具，从而实现更复杂、更精确的视觉推理和执行。这种方法将神经感知与符号执行结合起来，弥合了VLM在实际应用中的差距。
关键设计：Orion的关键设计包括：1) VLM的选择：选择具有强大视觉理解和推理能力的VLM作为核心控制器；2) 工具库的构建：构建包含各种计算机视觉工具的工具库，例如目标检测、OCR、关键点检测等；3) 工具选择策略：设计有效的工具选择策略，使VLM能够根据任务需求选择最合适的工具；4) 迭代执行机制：设计迭代执行机制，允许VLM逐步解决问题，并利用工具的输出来改进后续的决策。
📊 实验亮点
Orion在MMMU、MMBench、DocVQA和MMLongBench等多个视觉智能基准测试中取得了具有竞争力的性能。这些结果表明，Orion的Agentic工具使用方法能够有效地提高VLM在复杂视觉任务中的性能。尤其是在需要多步骤推理和精确操作的任务中，Orion的优势更加明显。具体性能数据未在摘要中给出，需参考论文正文。
🎯 应用场景
Orion具有广泛的应用前景，包括文档理解与分析、自动化视觉检测、机器人导航与操作、智能交通监控等。它可以应用于需要复杂视觉推理和精确执行的场景，例如自动审核财务报表、检测工业产品缺陷、引导机器人完成装配任务等。Orion的出现将推动视觉智能从被动理解向主动执行转变，为各行各业带来更高的效率和更智能的解决方案。
📄 摘要（原文）
We introduce Orion, a visual agent that integrates vision-based reasoning with tool-augmented execution to achieve powerful, precise, multi-step visual intelligence across images, video, and documents. Unlike traditional vision-language models that generate descriptive outputs, Orion orchestrates a suite of specialized computer vision tools, including object detection, keypoint localization, panoptic segmentation, Optical Character Recognition (OCR), and geometric analysis, to execute complex multi-step visual workflows. The system achieves competitive performance across MMMU, MMBench, DocVQA, and MMLongBench while extending monolithic VLM capabilities to production-grade visual intelligence. Through its agentic, tool-augmented approach, Orion enables autonomous visual reasoning that bridges neural perception with symbolic execution, marking the transition from passive visual understanding to active, tool-driven visual intelligence. Try Orion for free at: https://chat.vlm.run Learn more at: https://www.vlm.run/orion