AI: Configuración

Agent DVR soporta el reconocimiento de objetos en tiempo real usando archivos de modelo de IA (.onnx). Esta detección de objetos de IA local se ejecuta completamente en tu propio hardware (no se requiere servicio en la nube), para que puedas recibir alertas solo cuando aparezca algo importante, como una persona o un automóvil, en lugar de cada vez que se mueve un árbol. Necesitarás una licencia (o suscripción activa) para usar esta función. Consulta Servidores de IA para configurar Agent para usar servidores de IA externos.

Para comenzar, edita tu cámara y ve a la pestaña Reconocimiento de Objetos. Elige tu servidor de IA en la parte superior. El valor predeterminado es Interno, que es la IA integrada de Agent DVR. Si deseas usar un servidor de IA, añádelo en Configuración del Servidor - Configuración de IA - Servidores de IA y luego selecciónalo aquí.

Los siguientes detalles son para configurar Agent DVR con su IA integrada rápida. También puedes añadir otros modelos que desees, por ejemplo modelos YOLO de Ultralytics.

• Modelo: Selecciona el modelo de IA que deseas usar. Agent descargará automáticamente los modelos integrados según sea necesario. El modelo Pequeño es bueno para hardware de gama baja o muchas cámaras. El modelo Mediano es bueno para mayor precisión pero utiliza más potencia de procesamiento.
• Modo: Selecciona cuándo deseas que la IA procese fotogramas de tu vídeo. Si seleccionas Intervalo, Agent utilizará el campo Velocidad de Procesamiento más abajo para analizar continuamente tu flujo de vídeo.
• Configurar Superposición: Configura la visualización de resultados en tiempo real en vídeo en directo: activa la superposición, muestra etiquetas y confianza, establece el ancho de línea y los colores, o desenfoca objetos reconocidos (por ejemplo, personas). La superposición es excelente para ajustar el límite de confianza.
• Usar GPU: Marca esto para usar tu GPU en lugar de CPU.
• Dispositivo: Selecciona el dispositivo en el que ejecutar el modelo.
• Velocidad de Procesamiento: Esto se usa solo cuando Modo es Intervalo - controla la velocidad a la que se envían fotogramas al modelo. Introduce 1 para 1 fotograma por segundo, 20 para 20 fotogramas por segundo o 0,1 para 1 fotograma cada 10 segundos.
• Confianza: Esto filtra los resultados del modelo. Ajusta esto más alto para reducir falsos positivos, pero ten en cuenta que también puede perder objetos.
• Verificar Esquinas: Consulta Verificando Esquinas para más detalles.
• Buscar: Especifica objetos para que la IA detecte. La lista de opciones aquí proviene de la configuración del modelo.
• Objetos Estáticos: Elige cómo filtrar objetos que no se mueven. Ignorar Objetos Estáticos ignora objetos detectados repetidamente en la misma posición (como automóviles estacionados); aún generan alerta la primera vez que aparecen. Solo Movimiento solo reporta objetos donde el detector de movimiento ve movimiento actualmente, por lo que objetos inmóviles nunca generan alerta (sin efecto con detectores del lado de la cámara como ONVIF, Reolink, Hikvision o MQTT).
• Tolerancia de Movimiento: Movimiento permitido entre detecciones al verificar objetos estáticos. Valores bajos rara vez coinciden; valores altos suprimen más. Recomendado: 40-60.
• Aprender de tu Retroalimentación: Deja que Agent aprenda de ti. Con esto habilitado puedes confirmar o rechazar detecciones en el visor de alertas y Agent aprenderá a suprimir alertas falsas similares en esta cámara. Consulta Aprendiendo de tu Retroalimentación.

Modelos Personalizados

Para añadir tus propios modelos a IA, copia el archivo del modelo (.onnx) en la carpeta Modelos de Agent y consulta Añadiendo Modelos.

Acciones

El Reconocimiento de Objetos genera eventos IA: Objeto Encontrado e IA: Objeto No Encontrado para usar en Acciones.

Fotos

Para información sobre fotos, consulta Fotos.

Agent DVR puede aprender de tus comentarios para reducir las alertas falsas, cámara por cámara. Cuando una detección se equivoca - un arbusto que parece una persona por la noche, una bandera que la IA sigue llamando un pájaro - puedes decírselo a Agent y aprenderá a suprimir detecciones similares en esa cámara en el futuro. Todo funciona 100% localmente: ninguna imagen o dato sale de tu máquina, y el modelo de detección en sí nunca se modifica, por lo que siempre es seguro de usar y fácil de reiniciar.

Habilitando

Edita tu cámara, ve a la pestaña Reconocimiento de Objetos y activa Aprender de Comentarios. Agent descargará automáticamente un pequeño modelo de incrustación la primera vez que sea necesario.

Dando Comentarios

Con los comentarios habilitados, las alertas generadas por el reconocimiento de objetos almacenan los resultados de detección junto con la imagen de alerta. Abre una alerta en el panel de Alertas y verás cuadros dibujados sobre cada detección con un aviso de "¿Lo hicimos bien?":

• Correcto: Confirma la detección. Los ejemplos confirmados protegen las detecciones similares de ser suprimidas.
• Incorrecto: Rechaza la detección. Agent aprende la apariencia de las detecciones rechazadas para esa cámara y tipo de objeto. Después de algunos rechazos de detecciones que se parecen (al menos 3), Agent comienza a suprimir automáticamente las alertas falsas coincidentes.

Puedes cambiar o eliminar un veredicto en cualquier momento haciendo clic en el botón nuevamente.

El panel "¿Lo hicimos bien?" se colapsa - haz clic en su encabezado para ocultar o mostrar los avisos y superposiciones de detección. Agent recuerda tu elección (por navegador), así que una vez que estés satisfecho con el rendimiento de una cámara, puedes colapsar el panel y ver solo imágenes de alerta limpias. Colapsar el panel nunca detiene el aprendizaje - la supresión sigue funcionando. Para detener el aprendizaje por completo, apaga Aprender de Comentarios en la cámara en su lugar (ten en cuenta que esto también detiene la supresión).

Alertas Suprimidas

La supresión es deliberadamente conservadora - una detección solo se suprime cuando coincide claramente con tus ejemplos rechazados y no coincide con ninguno confirmado. Cuando Agent suprime lo que de otro modo habría sido una alerta, almacena una alerta suprimida en su lugar para que nada desaparezca silenciosamente. Haz clic en el ícono en el encabezado del panel de Alertas para mostrar u ocultar las alertas suprimidas (el ícono solo aparece cuando existen alertas suprimidas; se mantienen por separado y no cuentan contra tus alertas normales).

Si Agent suprimió algo que no debería haberlo hecho, abre la alerta suprimida y marca la detección como Correcta - esto levanta la supresión para detecciones similares de inmediato.

Cómo Funciona

Agent utiliza un modelo de visión de propósito general para crear una "huella digital" matemática compacta de cada detección. Tus veredictos archivan estas huellas digitales como ejemplos confirmados o rechazados por cámara y tipo de objeto. Las futuras detecciones se comparan con tus ejemplos por similitud - el mismo enfoque utilizado por Reconocimiento Facial. Tu modelo de detección elegido y sus clases permanecen intactos.

Reiniciando

Los comentarios aprendidos se almacenan en FeedbackDB.json en la carpeta XML de Agent. Para empezar de nuevo, llama al comando API clearfeedback (opcionalmente con los parámetros cameraid y label) o detén Agent y elimina el archivo.

Agent DVR soporta archivos de modelo ONNX para reconocimiento de objetos. Puede descargar modelos preentrenados y convertirlos a formato ONNX en unos pocos pasos.

El ejemplo a continuación utiliza el modelo YOLO26s a través de Ultralytics. YOLO26s es un modelo de propósito general más pequeño con un buen equilibrio entre velocidad y precisión.

Requisitos previos

• Python 3.10 o más reciente
• pip disponible en PATH
• Conexión a Internet
• ~1-2 GB de espacio en disco disponible

Paso 1 - Instalar Ultralytics

pip install ultralytics

Paso 2 - Descargar el modelo YOLO26s

Ultralytics descarga automáticamente los pesos preentrenados cuando se utiliza por primera vez:

yolo detect predict model=yolo26s.pt source=https://ultralytics.com/images/bus.jpg

Paso 3 - Convertir a ONNX

Una vez descargado, exporte el modelo a formato ONNX:

yolo export model=yolo26s.pt format=onnx opset=12 simplify=True

Alternativa de Python

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26s.pt")
model.export(format="onnx", opset=12, simplify=True)

Paso 4 - Localizar el archivo ONNX

El archivo yolo26s.onnx exportado se creará en tu directorio de trabajo o en la carpeta

runs/export

Paso 5 - Copiar a Agent DVR

Mueva el archivo ONNX a su carpeta de modelos ONNX de Agent DVR (en el servidor de Agent), por ejemplo:

Agent\Media\Models\ONNX\

Paso 6 - Agregar el modelo en Agent DVR

1. Vaya a Configuración del servidor > Configuración de IA > Modelos de IA.
2. Haga clic en Reconocimiento de objetos y agregue un nuevo modelo.
3. Ingrese un nombre p. ej. yolo26s y seleccione el archivo .onnx en el menú desplegable.
4. Deje las opciones restantes en sus valores predeterminados y haga clic en Aceptar.
5. Edite su cámara, abra la pestaña Reconocimiento de objetos, establezca Servidor en Interno y elija su nuevo modelo.

Agent DVR permite el reconocimiento facial en tiempo real usando IA, ejecutándose localmente en su propio hardware. Úselo para saber quién está en la puerta y activar diferentes acciones para caras reconocidas y desconocidas. Necesitará una licencia (o una suscripción activa) para usar esta función. Vea AI Servers para configurar Agent para usar servidores de IA externos.

Para empezar, edite su cámara y vaya a la pestaña Facial Recognition. Elija su servidor de IA en la parte superior. El predeterminado es Internal, que es la IA integrada de Agent DVR. Si desea usar un servidor de IA, agréguelo en Server Settings - AI Settings - AI Servers y luego seleccionarlo aquí.

Los siguientes detalles son para configurar Agent DVR con su rápida IA integrada.

• Modo: Selecciona cuándo deseas que la IA procese fotogramas de tu vídeo. Si seleccionas Intervalo, Agent utilizará el campo Velocidad de Procesamiento más abajo para analizar continuamente tu flujo de vídeo.
• Configure Overlay: Configure el dibujo de resultados en tiempo real en video en vivo: habilite la superposición, muestre etiquetas y confianza, establezca el ancho y los colores de la línea, o desenfoque las caras. La superposición es excelente para ajustar el límite de confianza.
• Usar GPU: Marca esto para usar tu GPU en lugar de CPU.
• Dispositivo: Selecciona el dispositivo en el que ejecutar el modelo.
• Velocidad de Procesamiento: Esto se usa solo cuando Modo es Intervalo - controla la velocidad a la que se envían fotogramas al modelo. Introduce 1 para 1 fotograma por segundo, 20 para 20 fotogramas por segundo o 0,1 para 1 fotograma cada 10 segundos.
• Confidence: Esto filtra los resultados del modelo. Ajuste esto más alto para reducir falsos positivos, pero tenga en cuenta que también puede no detectar a algunas personas.
• Verificar Esquinas: Consulta Verificando Esquinas para más detalles.

Puede elegir qué modelo de reconocimiento facial utiliza Agent en Server Settings - AI Settings - AI Models - Face Recognition.

Faces to Recognize

Haga clic en Edit Faces para cargar fotos de personas que desea reconocer. Puede cargar múltiples fotos de la misma persona para mejorar los resultados. Puede cargar imágenes de su sistema de archivos o usar una cámara web integrada para capturar fotos (requiere SSL o localhost).

Acciones

Facial Recognition genera eventos AI: Face Recognized y AI: Face Not Recognized para usar en Actions.

Fotos

Para información sobre fotos, consulta Fotos.

Agent DVR soporta reconocimiento de placas de matrícula en tiempo real en vivo, ejecutándose localmente en su propio hardware. Úselo para registrar cada vehículo que ingrese a un camino de entrada o estacionamiento y activar acciones, como abrir una puerta, cuando se reconozca una placa conocida. Necesitará una licencia (o suscripción activa) para usar esta función. Consulte Servidores AI para configurar Agent para usar servidores AI externos.

Para comenzar, edite su cámara y vaya a la pestaña LPR. Elija su servidor AI en la parte superior. El predeterminado es Internal, que es el AI integrado de Agent DVR. Si desea usar un servidor AI, agréguelo en Configuración de servidor - Configuración de AI - Servidores AI y luego selecciónelo aquí.

Los siguientes detalles son para configurar Agent DVR con su rápido AI integrado.

• Modo: Selecciona cuándo deseas que la IA procese fotogramas de tu vídeo. Si seleccionas Intervalo, Agent utilizará el campo Velocidad de Procesamiento más abajo para analizar continuamente tu flujo de vídeo.
• Configurar superposición: Configure el dibujo de resultados en tiempo real en video en vivo: habilite la superposición, muestre etiquetas y confianza, establezca el ancho de línea y los colores, o desenfoque las placas de matrícula detectadas. La superposición es excelente para ajustar el límite de confianza.
• Usar GPU: Marque esto para usar su GPU en lugar de CPU. Tenga en cuenta que actualmente solo funciona en Windows o macOS debido a la compatibilidad de controladores y tiempos de ejecución de GPU. Linux actualmente vuelve a CPU.
• Dispositivo: Selecciona el dispositivo en el que ejecutar el modelo.
• Velocidad de Procesamiento: Esto se usa solo cuando Modo es Intervalo - controla la velocidad a la que se envían fotogramas al modelo. Introduce 1 para 1 fotograma por segundo, 20 para 20 fotogramas por segundo o 0,1 para 1 fotograma cada 10 segundos.
• Confianza: Esto filtra los resultados del modelo. Ajusta esto más alto para reducir falsos positivos, pero ten en cuenta que también puede perder objetos.
• Verificar Esquinas: Consulta Verificando Esquinas para más detalles.

Placas de matrícula a buscar

• Placas de matrícula: Ingrese una lista separada por comas de placas o una URL a un archivo CSV que contenga placas. Agent DVR generará eventos Placa de matrícula reconocida y Placa de matrícula no reconocida para estas placas, que pueden activar acciones.
• Intervalo de recarga: Establezca la frecuencia para recargar la lista de placas desde la URL.
• Normalizar: Ajuste las placas comúnmente identificadas incorrectamente para mejorar la coincidencia.

Acciones

LPR genera eventos AI: Placa de matrícula reconocida y AI: Placa de matrícula no reconocida para usar en Acciones.

Fotos

Para información sobre fotos, consulta Fotos.

El filtrado de alertas combina detección de movimiento con IA para que solo recibas alertas cuando se detecte algo importante, como una persona en el porche, en lugar de ramas en movimiento o faros que pasan. Es la forma más efectiva de reducir falsas alarmas. Para configurar el filtrado de alertas en Agent DVR, sigue estos pasos:

• Configura y habilita un Detector de Movimiento. Para un uso mínimo de CPU, usa el detector Simple. Asegúrate de que al menos una zona esté definida para cubrir el área que deseas monitorear.
• En la pestaña Alertas, establece el Mode en Acciones Solo y habilita Alertas.
• En la pestaña de grabación, establece el Mode en Alertas (si deseas grabaciones)
• Habilita el Reconocimiento de Objetos en la pestaña Reconocimiento de Objetos. Establece el modo en Movimiento Detectado, selecciona un modelo, y haz clic en Buscar para elegir objetos para detectar, como Persona, Perro, Auto, etc.
• Ve a Acciones en el menú de pestañas y añade una Acción para el evento IA: Objeto Encontrado.

  Selecciona zonas para especificar dónde detectar objetos, como diferentes zonas para tu entrada de autos y la calle. Por ejemplo, seleccionar la zona de entrada de autos solo activará una alerta si se detecta un auto allí.

  Bajo Tareas, haz clic en Añadir para crear una tarea de Alerta. Haz clic en OK dos veces para confirmar.

Agent DVR procesará el reconocimiento de objetos de IA al detectar movimiento. Si detecta un objeto especificado en una zona elegida, activará una acción para generar una alerta. La ausencia de selección de zona activará alertas para cualquier zona.

Configura filtros de alerta de manera similar para Reconocimiento LPR, Reconocimiento de Rostros, o Reconocimiento de Audio.

Para reconocimiento de objetos de IA constante sin un disparador de detección de movimiento, establece el Mode en Reconocimiento de Objetos en Intervalo. Monitorea el impacto en tus recursos de hardware y ajusta según sea necesario.

Puedes configurar múltiples acciones para diferentes objetos en varias zonas. Usa la etiqueta {AI} en acciones para hacer referencia al objeto detectado.

Si la IA no filtra eficazmente sus grabaciones, considere lo siguiente:

• Asegúrese de que la configuración Buscar coincida con una de las opciones disponibles.
• Verifique que el interruptor de alerta maestro en la parte superior izquierda de Agent muestre un candado cerrado, indicando alertas activas.
• Confirme que el modo de grabación esté configurado en Alerta y no en Detección.
• Asegúrese de que el modo de alerta esté configurado en Solo acciones.
• Intente reducir el nivel de confianza en el reconocimiento de objetos.
• Revise /logs.html en busca de mensajes de error, que posiblemente indiquen problemas del servidor o bloqueos de red.
• Monitoree el rendimiento del servidor de IA y asegúrese de que no esté causando sobrecarga del sistema o tiempos de espera.
• Si la IA detecta todas las clases de objetos, puede indicar problemas con la GPU. Revise los controladores de la GPU o cambie a un módulo de IA basado en CPU.

Agent DVR utiliza servidores de IA (OpenAI/ Claude/ Gemini/ LLMs locales como Ollama, LM Studio, vLLM, etc) para responder preguntas legibles por humanos sobre las imágenes de sus cámaras. Esto puede generar eventos, generar alertas o actuar como un filtro en alertas de movimiento. Deberá completar la configuración en Server Settings - AI Settings - Ask AI.

Puede consultar los registros en /logs.html en el servidor local para ver cuándo se envían las solicitudes. Establezca Server Settings - Logging - Log Level en Info.

• Enabled: Active o desactive el proceso de IA.
• Provider: Elija qué proveedor de IA desea usar para procesar imágenes. El proveedor deberá estar configurado en server settings - AI Settings. Si selecciona Default, se utilizará el primer proveedor configurado.
• Mode: Elija el disparador para el proceso de IA. Active solo a través de API estableciendo esto en None y llamando a triggerAskAI
• Motion Pass-through: Si el servidor de IA está inactivo y filtra alertas, esto permite que las alertas pasen sin filtrar.
• Use Snapshot URI: Utilice una imagen de alta resolución de su cámara en lugar del frame de transmisión en directo actual.
• Resize Mode: Cambie el tamaño de las imágenes antes de enviarlas al servidor de IA para reducir la carga y mejorar los tiempos de respuesta.
• Configure Overlay: Configure el dibujo de resultados de IA en la transmisión de video en directo.
• Request Interval: Establezca el tiempo mínimo entre solicitudes del servidor.
• Detail Mode: Elija Low o High para el detalle de imagen. Low es más económico que High y está bien para la mayoría de escenarios.
• Use Video: Envíe un clip de video corto en lugar de una imagen (solo Gemini). Establezca la Duration en segundos y marque Include Audio para enviar sonido junto con el video.

AI Messaging

• Message: Ingrese su pregunta para IA aquí. Algunos ejemplos:
  • Si ve fuego en esta imagen responda con FIRE. Si ve un perro sentado en un sofá, responda con DOG. Si la puerta está abierta responda con DOOR. Si se cumplen varias condiciones sepárelas con una ,
  • Si la luz de la máquina en el banco es roja responda con ALERT
  • Si un coche de policía está estacionado en la entrada responda con POLICE
  • Si hay correo o paquetes en el piso responda con MAIL
  • Si parece que alguien ha entrado en mi casa responda con BREAKIN
• Find: Ingrese las etiquetas con las que ha instruido a la IA para que responda. Por ejemplo FIRE, DOG, DOOR
• No Repeats: Ignore las etiquetas que se devolvieron en la última llamada a IA

Como se señaló anteriormente, puede solicitar que se cumplan varias condiciones en el mensaje y configurar acciones para manejar cada resultado.

Acciones

Ask AI genera eventos AI: Ask AI Positive Result para usar en Actions.

Fotos

Para obtener información sobre fotos, consulte photos. Tenga en cuenta que la IA aún no devuelve ningún dato espacial sobre dónde están las cosas en la imagen, por lo que actualmente la detección de recorte y estática no funcionan.

LPR (License Plate Recognition, también conocido como ALPR/ANPR) utiliza un servidor de IA para reconocer y leer placas de matrícula de vehículos en tus feeds de vídeo. Genera eventos, activa alertas o actúa como filtro en alertas de movimiento.

• Enabled: Active o desactive el proceso de IA.
• Servidor de IA: Elige entre tus servidores configurados o utiliza la opción predeterminada. Agent DVR admite LPR a través de CodeProject.AI, PlateRecognizer.com, Gemini o cualquier LLM de visión compatible con OpenAI (como vLLM, Ollama y LM Studio).
• Modo: Elige el desencadenante para el proceso de IA. Desencadena solo a través de API estableciendo esto en None y llamando a triggerLPR.
• Usar URI de Snapshot: Opta por un fotograma de alta resolución de tu cámara en lugar del fotograma actual del stream en directo.
• Resize Mode: Cambie el tamaño de las imágenes antes de enviarlas al servidor de IA para reducir la carga y mejorar los tiempos de respuesta.
• Configure Overlay: Configure el dibujo de resultados de IA en la transmisión de video en directo.
• Intervalo de Solicitud: Establece el tiempo mínimo entre solicitudes al servidor para reducir la carga.
• Confianza: Define el nivel de confianza mínimo para reconocer una placa de matrícula.
• Verificar Esquinas: Consulta Verificando Esquinas para más detalles.
• Placas de matrícula: Ingrese una lista separada por comas de placas o una URL a un archivo CSV que contenga placas. Agent DVR generará eventos Placa de matrícula reconocida y Placa de matrícula no reconocida para estas placas, que pueden activar acciones.
• Intervalo de recarga: Establezca la frecuencia para recargar la lista de placas desde la URL.
• Normalizar: Ajuste las placas comúnmente identificadas incorrectamente para mejorar la coincidencia.
• Marca, Modelo y Color: Habilita esto solo si utilizas un plan de pago en PlateRecognizer.com que admita estas características. No se incluye en el plan gratuito. Los detalles se incluirán en {AIJSON} en Agent DVR Actions.

Acciones

LPR genera eventos AI: Placa de matrícula reconocida y AI: Placa de matrícula no reconocida para usar en Acciones.

Fotos

Para obtener información sobre fotos, consulta fotos.

Usar ALPR-Database

Puedes configurar una integración con ALPR-Database.com para almacenar tus placas de matrícula. Consulta Agent DVR con ALPR-Database para obtener instrucciones.

Face Recognition utiliza un servidor de IA (recomendado: CodeProject.AI) para reconocer caras específicas en transmisiones de video. Puede generar eventos, activar alertas o actuar como un filtro en alertas de movimiento. Las caras se pueden añadir, editar o eliminar usando tu cámara o cargando imágenes. Consulta Edit Faces en esta pestaña para más información.

• Enabled: Active o desactive el proceso de IA.
• AI Server: Selecciona de tus servidores configurados, o utiliza la opción predeterminada.
• Mode: Elige el disparador para el proceso de IA. Dispara solo mediante API estableciendo esto en None y llamando a triggerFace
• Usar URI de Snapshot: Opta por un fotograma de alta resolución de tu cámara en lugar del fotograma actual del stream en directo.
• Resize Mode: Cambie el tamaño de las imágenes antes de enviarlas al servidor de IA para reducir la carga y mejorar los tiempos de respuesta.
• Configure Overlay: Configure el dibujo de resultados de IA en la transmisión de video en directo.
• Intervalo de Solicitud: Establece el tiempo mínimo entre solicitudes al servidor para reducir la carga.
• Confidence: Define el nivel mínimo de confianza para reconocer una cara.
• Verificar Esquinas: Consulta Verificando Esquinas para más detalles.
• Edit Faces: Carga imágenes a la base de datos del servidor para reconocimiento. Asegúrate de que solo una cara sea visible y esté claramente definida en cada imagen.

Acciones

Face Recognition genera eventos AI: Face Recognized y AI: Face Not Recognized para usar en Actions.

Fotos

Para obtener información sobre fotos, consulta fotos.

Para cambiar el idioma utilizado para etiquetas y marcado en superposiciones de imagen, vaya a Server Menu - Settings - General - Default Language.

Agent DVR genera eventos a través de procesos de IA, que pueden activar Acciones. Por ejemplo, Object Recognition genera eventos "Object Found" y "Object Not Found". Cada sistema de IA en Agent DVR produce eventos únicos.

Estos eventos pueden activar varias acciones, como generar alertas, llamar a URLs con etiquetas de objetos, ejecutar programas o publicar mensajes en servidores MQTT. Use las etiquetas {AI} para etiquetas o {AIJSON} para la respuesta JSON completa del servidor de IA en acciones.