OpenAgents探索并解决了构建实用级代理应用程序的基本要求，奠定了一个强大的基础，允许社区通过集成其他组件(如工具)毫不费力地横向扩展(例如，从更多样化的API源集成，如PublicAPIs2)，扩展更多的基础模型，适应新的ui设计等。当前的语言代理框架旨在促进概念验证语言代理的构建，而忽略了非专家用户对代理的访问，并且很少关注应用级设计。的方法，用户的总体指令被分割成更易理解的子任务。满足

取中心象素的8个不同邻域，对每个邻域都统计其象素的灰度方差，并将灰度方差最小（方差小的邻域中象素灰度级的变化小，包含边缘的概率也小）的那个邻域中的象素均值赋给中心象素。r<1变换的结果是输入中较窄的低灰度范围被映射到输出中较宽的灰度范围，而同时输入中较宽的高灰度范围被映射到输出中较窄的灰度范围。拉普拉斯算子可增强图像中的灰度不连续边缘，减弱灰度值缓慢变化区域的对比度，将结果叠加到原始图象上，就可以