VSA（Vision Search Assistant）是一款 结合视觉语言模型（VLMs）和网络代理的框架，旨在提升模型对未知视觉内容的理解能力。其主要功能包括：

视觉内容表述：

识别图像中的关键对象，生成描述，并考虑对象之间的相关性，这一过程称为相关表述（Correlated Formulation）。

网络知识搜索：

基于“Chain of Search”的迭代算法，生成多个子问题，用网络代理搜索相关信息，获取与用户问题和图像内容相关的网络知识。

协作生成：

结合原始图像、用户的问题、相关表述及通过网络搜索获得的知识，用VLM生成最终的答案。

多模态搜索引擎：

将任意VLM转变为能理解和响应视觉内容的多模态自动搜索引擎。

实时信息访问：

利用网络代理的实时信息访问能力，获取最新的网络知识，以回答用户的问题。

VSA通过这些功能，不仅能够处理未见过的图像和新概念，还能够通过视觉内容描述模块提取图像中对象级的描述和对象之间的相关性，这是目前许多Web Agent所不具备的。此外，VSA的搜索链机制使其能够通过LLM生成与答案相关的子问题，并通过搜索智能体与搜索引擎交互，筛选、总结网页信息，以此来获取与视觉内容相关的Web知识。

VSA的应用领域非常广泛，包括图像识别、新闻分析、视频、3D模型和声音等，为多模态研究推向新的高度。在开放集和封闭集问答测试中，VSA表现出色，显著优于其他模型，显示出其在实际应用中的巨大潜力。

综上所述，VSA软件主要用于通过视觉语言模型和网络代理的结合，实现对未知视觉内容的理解、描述和搜索，并能生成最终的答案。它在多个领域都有广泛的应用前景，能够显著提高模型处理新图像和事件的能力。