Roboflow Agent

इन-ऐप Roboflow Agent जो Workflows और Rapid models बनाता, चलाता, और डीबग करता है, साथ ही उसका HTTP chat API।

के बारे में

Roboflow Agent को आपके वर्कस्पेस और बना, संपादित, चला, और डिबग कर सकता है वर्कफ़्लोज़. आप इसका उपयोग सेट अप करने के लिए भी कर सकते हैं रैपिड मॉडल। अपने वर्कस्पेस की बाईं साइडबार में "Agent" पर क्लिक करके Agent तक पहुंचें।

क्षमताएँ

Agent ये कर सकता है:

• बनाएँ वर्कफ़्लोज़ एक प्राकृतिक भाषा विवरण से इन्हें बनाना, उन्हें चलाना, और विफलताओं को स्वचालित रूप से ठीक करना (प्रति टर्न अधिकतम तीन पुनः प्रयास)। सभी इनपुट मोड समर्थित हैं: इमेज URL, RTSP स्ट्रीम, लोकल वीडियो, और वेबकैम।

• संलग्न छवियों और वीडियो को समझें। आप चैट में एक छवि या छोटा वीडियो अटैच, ड्रैग-एंड-ड्रॉप, या पेस्ट कर सकते हैं। Agent आपके मीडिया का विश्लेषण करके समझता है कि उसमें क्या है, उससे सूचित एक Workflow बनाता है, फिर परिणाम की पुष्टि करने के लिए उसी मीडिया पर Workflow को फिर से चलाता है।

• सेट अप और प्रबंधित करें रैपिड मॉडल।

• अनुरोध पर डेटासेट प्रबंधित करें: किसी प्रोजेक्ट के ट्रेन, वैलिडेशन, और टेस्ट स्प्लिट्स को पुनः संतुलित करें या प्रोजेक्ट्स मर्ज करें एक नए में। दोनों बैकग्राउंड टास्क के रूप में चलते हैं जिन्हें आप Activity Center में ट्रैक कर सकते हैं।

• एक प्रोजेक्ट बनाएं "+" टैब से। "Create" के अंतर्गत "New model" पर क्लिक करें, प्रोजेक्ट प्रकार चुनें, और फ़ॉर्म के शेष भाग भरें। बनते ही टैब नए Project में बदल जाता है।

• एक मॉडल ट्रेनिंग को किसी प्रोजेक्ट टैब से चलाएँ। "Train" बटन टैब के भीतर पूरी training flow (engine, architecture, and version steps) खोलता है, और आपके लिए dataset export तैयार करता है।

• खुले Workflows, Rapid models, usage views, projects, और plans को टैब में व्यवस्थित करें। बंद आइटम फिर से खोलने या नए बनाने के लिए "+" टैब का उपयोग करें। फ़ॉलो-अप बातचीतें पिछले chats से artifacts को विरासत में लेती हैं।

• "+" टैब से अपने models में से एक खोलें। "Recent models" में से एक चुनें, या अपने Workspace में हर model देखने के लिए खोजें। model conversation के साथ बना रहता है, इसलिए reload करने के बाद भी यह फिर खुल जाता है।

• एक प्रोजेक्ट टैब खोलें जिसमें एक "Dataset" अनुभाग हो जो प्रोजेक्ट की छवियों को लेबलिंग चरण के अनुसार समूहित करता है (Unassigned, Annotating, Review, Dataset). annotation editor में किसी भी image को खोलें, किसी job को उसके अगले चरण में ले जाएँ, और review में मौजूद images को approve या reject करें।

• एक zone editor खोलें ताकि आप Workflow की input image पर detection zones बना सकें।

• UI events पर प्रतिक्रिया दें: Rapid training failures का निदान करें, Workflow run errors की जाँच करें (chat input के ऊपर एक "Investigate" prompt के माध्यम से), और जब Rapid source Workflow तैयार हो जाए तो स्वचालित रूप से जारी रखें।

• एक "Historical Usage" टैब खोलें जो आपके Workspace का Credit Usage Dashboard आपके प्रश्न से मेल खाते filters के साथ (timeframe, feature, attribution, cumulative/daily, credits/dollars)। बातचीत जारी रहने पर Agent टैब को sync में रखता है। "View Billing" अनुमति आवश्यक है।

• सेट अप करें Vision Events अपने Workflows में। जब ऐसा Workflow बनाया जा रहा हो जो मॉडल चलाता है, Agent एक Vision Events ब्लॉक जोड़ता है और उसे सही उपयोग-केसके साथ कॉन्फ़िगर करता है, और ज़रूरत होने पर एक बनाता है।

• एक प्रोजेक्ट टैब खोलें जिसमें एक "Settings" अनुभाग हो, जहाँ आप Active Learning को उस प्रोजेक्ट के लिए चालू या बंद कर सकते हैं और उसकी संग्रह सीमाएँ और शर्तें संपादित कर सकते हैं।

• आपके बारे में प्रश्नों के उत्तर दें Vision Events डेटा (उदा: "पिछले हफ्ते कितनी विफलताएँ?", "कौन से कैमरे सबसे अधिक दोष उत्पन्न करते हैं?"). Agent घटनाओं की गिनती करता है, समय के साथ पास और फेल दरों को ट्रैक करता है, और संख्यात्मक फ़ील्ड्स के न्यूनतम, अधिकतम, अद्वितीय मानों की संख्या, या योग/औसत निकाल सकता है। कुलों को आपके उपयोग-केस रिकॉर्ड्स के किसी भी फ़ील्ड, जिसमें custom metadata शामिल है, के अनुसार समूहित किया जा सकता है, या दिन या सप्ताह के अनुसार bucket किया जा सकता है (buckets UTC का उपयोग करते हैं)। यदि कोई प्रश्न आपके workspace की retention windowसे आगे जाता है, तो Agent शून्य उत्तर देने के बजाय आपको सबसे शुरुआती तारीख बताता है जिसे वह query कर सकता है। "View Vision Events" अनुमति आवश्यक है। देखें Query Events.

• Vision Events का ड्राफ़्ट बनाएं, प्रीव्यू करें, और शेड्यूल करें सारांश रिपोर्ट उस digest के एक साधारण वर्णन से जिसे आप चाहते हैं (उदा: "लाइन के अनुसार pass और fail counts का साप्ताहिक शुक्रवार सुबह का digest"). Agent उन fields से report बनाता है जिन्हें आपके events वास्तव में भेजते हैं, आपके वास्तविक data से preview दिखाता है, और इसे तुरंत या आपकी चुनी हुई schedule पर email कर सकता है।

• अपने edge devices के बारे में प्रश्नों के उत्तर दें, आपके Deployment Manager fleet, configuration, telemetry, logs, events, और streams तक read-only access के साथ। device status या stream errors के बारे में पूछें (उदा: "कौन से devices offline हैं?", "इस stream में error क्यों आया?") बजाय Deployment Manager में क्लिक करके देखने के। Device credentials कभी भी Agent के साथ साझा नहीं किए जाते।

HTTP API

Agent API आपको Roboflow AI agent के साथ api.roboflow.com. आप प्राकृतिक भाषा निर्देश भेजकर बना या संपादित कर सकते हैं वर्कफ़्लोज़अंततः तैयार होने पर उन्हें प्रकाशित करें। सभी संपादन तब तक ड्राफ़्ट के रूप में सहेजे जाते हैं जब तक आप स्पष्ट रूप से प्रकाशित न करें।

प्रमाणीकरण के माध्यम से है API key. यदि आप एक Scoped API Key को फ़ोल्डर प्रतिबंधों के साथ उपयोग करते हैं, तो agent केवल उस फ़ोल्डर scope के भीतर Workflows तक पहुंच सकेगा।

चैट

POST /:workspace/agent/chat

AI agent को एक संदेश भेजें। agent नए Workflows बना सकता है, मौजूदा को संपादित कर सकता है, और आपके workspace के बारे में प्रश्नों के उत्तर दे सकता है। Workflow परिवर्तनों को ड्राफ़्ट के रूप में सहेजा जाता है।

आप एक नया conversation शुरू कर सकते हैं या एक मौजूदा को जारी रख सकते हैं by passing conversation_id.

हेडर

नाम	मान
Content-Type	application/json

बॉडी

नाम	प्रकार	विवरण	आवश्यक
api_key	स्ट्रिंग	Workspace API key.
message	स्ट्रिंग	Agent के लिए निर्देश या प्रश्न।
conversation_id	स्ट्रिंग	जारी रखने के लिए किसी मौजूदा conversation का ID। नया conversation शुरू करने के लिए इसे छोड़ दें।
mode	स्ट्रिंग	agent (डिफ़ॉल्ट) या plan. plan मोड में agent बिना बदलाव किए यह बताता है कि वह क्या करेगा।

उदाहरण अनुरोध

curl -X POST "https://api.roboflow.com/my-workspace/agent/chat" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "api_key": "'"$ROBOFLOW_API_KEY"'",
    "message": "मेरे लिए एक ऐसा workflow बनाइए जो cars को detect करे और उनकी गिनती करे"
  }'

प्रतिक्रिया

{
  "text": "मैंने 'Car Counter' नाम का एक workflow बनाया है ...",
  "workflows": [
    {
      "id": "wf_abc123",
      "name": "Car Counter",
      "url": "car-counter",
      "specification": { ... }
    }
  ],
  "conversation_id": "conv_xyz789"
}

फ़ील्ड	विवरण
पाठ	Agent का प्रतिक्रिया पाठ।
वर्कफ़्लोज़	इस टर्न के दौरान बनाए या संशोधित किए गए Workflows। प्रत्येक में शामिल है id, name, url, और ड्राफ़्ट specification.
conversation_id	conversation ID। बातचीत जारी रखने के लिए इसे बाद के अनुरोधों में वापस भेजें।

आवश्यक scopes: workflow:create और workflow:update.

एक Workflow प्रकाशित करें

POST /:workspace/agent/workflows/:workflowUrl/publish

Agent द्वारा बनाए या संपादित किए गए Workflow के नवीनतम ड्राफ़्ट संस्करण को तैनात करता है। यदि कोई अप्रकाशित ड्राफ़्ट नहीं है, तो endpoint लौटाता है 400.

उदाहरण अनुरोध

curl -X POST "https://api.roboflow.com/my-workspace/agent/workflows/car-counter/publish?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"

प्रतिक्रिया

{
  "workflowId": "wf_abc123",
  "workflowUrl": "car-counter",
  "versionId": "v-1700000000",
  "status": "published"
}

आवश्यक scope: workflow:update.

वार्तालापों की सूची

GET /:workspace/agent/conversations

वर्कस्पेस में सभी agent conversations लौटाता है।

क्वेरी

नाम	प्रकार	विवरण	आवश्यक
api_key	स्ट्रिंग	Workspace API key.
source	स्ट्रिंग	मूल के अनुसार फ़िल्टर करें: api या web.
workflow	स्ट्रिंग	Workflow URL slug के अनुसार फ़िल्टर करें। केवल वही conversations लौटाता है जो इस Workflow को संदर्भित करते हैं।

उदाहरण अनुरोध

curl "https://api.roboflow.com/my-workspace/agent/conversations?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&source=api"

प्रतिक्रिया

{
  "conversations": [
    {
      "id": "conv_xyz789",
      "name": "Car Counter",
      "source": "api",
      "workflowIds": ["wf_abc123"],
      "created_on": "2026-05-14T20:00:00.000Z",
      "updated_on": "2026-05-14T20:05:00.000Z"
    }
  ]
}

आवश्यक scope: workflow:read.

एक Conversation प्राप्त करें

GET /:workspace/agent/conversations/:id

सभी messages सहित पूरी conversation लौटाता है।

उदाहरण अनुरोध

curl "https://api.roboflow.com/my-workspace/agent/conversations/conv_xyz789?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"

प्रतिक्रिया

{
  "id": "conv_xyz789",
  "name": "Car Counter",
  "type": "agent",
  "source": "api",
  "created_on": "2026-05-14T20:00:00.000Z",
  "updated_on": "2026-05-14T20:05:00.000Z",
  "workflowIds": ["wf_abc123"],
  "messages": [
    {
      "id": "msg_1",
      "role": "user",
      "parts": [{ "type": "text", "text": "मेरे लिए एक ऐसा workflow बनाइए जो cars को detect करे" }]}
    },
    {
      "id": "msg_2",
      "role": "assistant",
      "parts": [{ "type": "text", "text": "मैंने ... नाम का एक workflow बनाया है" }]}
    }
  ]
}

आवश्यक scope: workflow:read.

त्रुटि प्रतिक्रियाएँ

सभी endpoints त्रुटियाँ इस रूप में लौटाते हैं { "error": "..." } उपयुक्त HTTP status code के साथ।

स्थिति	अर्थ
400	खराब अनुरोध (अनुपस्थित messageको प्रकाशित करने के लिए कोई ड्राफ़्ट नहीं, आदि)
401	API key अनुपस्थित या अमान्य।
402	अपर्याप्त क्रेडिट।
403	अपर्याप्त scopes, फ़ोल्डर scope से बाहर Workflow, या इस workspace के लिए agent सुविधाएँ अक्षम हैं।
404	Workflow या conversation नहीं मिला।
500	आंतरिक सर्वर त्रुटि।

जब workspace स्तर पर agent सुविधाएँ अक्षम हों, तो chat और publish endpoints लौटाते हैं 403 के साथ "error_type": "AGENT_DISABLED".