面向配电网缺陷检测的多模态智能体：基础模型评估

配电网络对于可靠的电力输送至关重要，但传统的检测方法在语义理解、泛化和闭环自动化方面面临局限性。为了应对这些挑战，本文提出了一种专门用于配电缺陷检测的多模态代理框架。这项研究的核心是对作为统一认知引擎的多模态基础模型进行系统评估。我们严格评估其三个关键能力的综合性能：（1）感知，模型必须准确识别设备并生成专家级的缺陷描述； (2) 推理，模型解释视觉发现来诊断原因、评估严重性并根据领域知识规划维护策略； (3)工具使用，模型充当自主操作员来执行操作，例如查询知识库或生成工单，以实现闭环维护。为了支持这一评估，开发了特定领域的评估数据集和综合基准。实验结果证明了当前基础模型在这三个维度上的优势和局限性，为在高风险工业环境中部署自主代理提供了经验证据。