在当前前沿AI模型（如Gemini）的视觉处理范式中，模型通常依赖一次性的静态“扫视”来理解图像内容。一旦关键的精细结构，例如芯片上的序列号或远处的路标信息被错过，模型便只能诉诸推测，这限制了其在复杂应用场景中的可靠性。
谷歌最新发布的Gemini 3 Flash引入的“Agentic Vision”正是为了打破这一瓶颈。它将视觉理解从被动的观察行为，转化为一个主动的、代理式的调查过程。其核心机制在于将视觉推理与代码执行这一强大工具相结合，赋予模型制定调查计划的能力。
Agentic Vision的运作机制基于一个“思考-行动-观察”（Think, Act, Observe）的闭环。当模型识别到需要更深入分析的区域时，它会自主生成Python代码，执行如“缩放（Zoom）”、“裁剪（Crop）”或“操作（Manipulate）”图像等步骤。这些代码执行的结果（例如，新裁剪出的高分辨率图像块）会被反馈回模型的上下文窗口，从而实现基于视觉证据的精确推理。
这种迭代式的验证流程带来了立竿见影的性能提升。据报告，在API层面启用代码执行后，Gemini 3 Flash在大多数视觉基准测试上实现了持续的5%至10%的质量增益。这不再是概率性的猜测，而是确定性的计算验证。
实际应用案例展示了Agentic Vision的强大潜力。例如，在建筑规划验证平台PlanCheckSolver.com中，模型通过迭代裁剪和分析屋顶边缘或结构部件的图像，成功提高了5%的准确率，确保了对复杂建筑规范的合规性检查。
此外，Agentic Vision还引入了“视觉草稿板”的概念。在需要精确计数的任务中，如计算手指数目，Gemini 3 Flash不再是简单描述，而是通过执行代码在图像上直接绘制边界框和数字标签。这种像素级别的标注确保了最终答案建立在无误的视觉基础上。
对于高密度表格分析，Agentic Vision的优势尤为突出。传统LLM在处理多步骤视觉算术时容易产生幻觉，而Gemini 3 Flash则通过代码执行将计算任务卸载给一个确定的Python环境，甚至能生成专业的Matplotlib图表来可视化数据归一化后的结果，彻底取代了模糊的视觉估计。
Agentic Vision目前已通过Gemini API在Google AI Studio和Vertex AI对外开放，并开始逐步集成到Gemini应用中。这标志着AI视觉能力正从被动感知向主动智能体交互迈进的关键一步。（信息来源：Google官方博客）