围绕 Claude Opus 4.8、GPT-5.5/Codex、Qwen3.7-Max 与 RAGFlow 0.25.6 四条热点，梳理 AI Agent 从聊天回答走向工具调用、代码执行、知识检索和企业治理的工程化趋势，帮助开发者理解模型、编程代理、国产生态与 RAG 工具链的选型方向。

构建基于 Flask+Flask-SocketIO 的多目标实时检测平台（HTML/CSS/JS 前端），内置 YOLOv5–YOLOv12，统一评测 mAP/F1/PR 与训练曲线。支持图像/视频/摄像头输入与原图-结果双画面、进度控制；提供登录/注册（可跳过）、模型切换与权重上传、CSV/带框结果下载、SQLite 入库，兼容边缘加速与批量导出，并附工程与数据集链接及部署评测说明。

本文构建障碍物实时检测Web平台：后端Flask+SocketIO、前端HTML/CSS/JS，集成YOLOv5–YOLOv12，支持图片/视频/浏览器摄像头。提供原图—结果双画面、视频进度与暂停/继续/停止、Conf/IoU与类别筛选；结果支持CSV与带框图/视频一键下载，记录入SQLite。支持登录/注册（可跳过）与安全会话，模型在线选择与权重上传热切换；内置mAP、F1、PR与训练曲线可视化

面向金属锈蚀的实时检测平台：Flask+SocketIO 后端 + Web 前端；支持图片/视频/摄像头，双画面对比与视频进度控制；可调 Conf/IoU、类别筛选；结果 CSV 导出、带框一键下载、SQLite 入库；登录/注册（可跳过）与会话管理，导航含概览—检测—模型—导出；支持 YOLOv5–YOLOv12 与权重上传，对比 mAP/F1/PR/训练曲线，兼顾低延迟与边缘部署；提供最近记录

面向遥感小目标实时检测，构建基于 Flask+SocketIO/HTML/CSS/JS 的网页平台，集成 YOLOv5–YOLOv12，支持图片、视频与浏览器摄像头输入，提供双画面对比、视频同步双帧及进度控制。系统支持模型选择与权重上传、Conf/IoU 与类别筛选、CSV 导出、带框结果一键下载、SQLite 入库与可跳过的登录/注册。统一评测 mAP、F1、PR 与训练曲线，前后端解耦、低延迟

面向远距离停车位检测，我们以 Flask+SocketIO 搭建网页版实时平台：支持图/视/摄输入，原/检双画面、进度控制、CSV 与带框一键下载、SQLite 入库，登录/注册可跳过；内置 YOLOv5–YOLOv12（8 模型）与权重热切换，统一对比 mAP/F1/PR 与训练曲线，报告多分辨率延迟–精度权衡；适配路侧高点俯拍，支持批量导出与溯源，附演示与工程/数据集下载。

基于 Flask+SocketIO 构建行人/车辆检测计数平台，前端 HTML/CSS/JS；支持图片、视频与摄像头，提供原/检双画面对比、播放进度控制、阈值与类别筛选；结果可 CSV 导出与带框图/视频一键下载。内置 SQLite 与登录/注册（可跳过），界面可选模型并上传权重。后端集成 YOLOv5–YOLOv12，对 mAP、F1、PR、训练曲线及延迟/资源占用进行对比；附工程与数据集下载，

构建行人跌倒实时检测平台：Flask+SocketIO+PyTorch 集成 YOLOv5–YOLOv12，支持模型选择与权重上传；前端接入图片/视频/摄像头。提供左右双画面对比、同步双帧与进度控制，Conf/IoU 与类别可调；结果支持 CSV、带框文件一键下载并写入 SQLite。含可跳过的登录与会话管理与清晰导航，快速定位最近记录；对八种 YOLO 做 mAP、F1、PR 与训练曲线对比，附

我们构建基于 Flask+SocketIO 的铁轨缺陷实时检测平台（HTML/CSS/JS），支持图片/视频/摄像头输入，内置 YOLOv5–YOLOv12 并可上传权重热切换；提供原图/结果双画面对比、视频同步与进度/暂停/继续/停止控制，支持 Conf/IoU 调节、类别筛选、CSV 与带框结果一键下载；SQLite 入库并含登录/注册（可跳过）；对比 mAP/F1/PR 与训练曲线，覆盖裂纹

面向PCB板缺陷实时检测，构建基于Flask+Flask-SocketIO+HTML/CSS/JS的Web平台，集成YOLOv5–YOLOv12八种模型，对比mAP、F1、PR与训练曲线。前端支持图片/视频/摄像头输入，提供左右双画面对比、进度与阈值控制、类别筛选；支持CSV导出、带框结果一键下载、SQLite入库；含登录/注册（可跳过）、模型选择与权重上传。系统兼顾精度与毫秒级延迟，并给出部署与