这是《我用 Codex + Cursor + Stitch 做了一个 YOLO 视觉智能体平台》系列的第十七期。YoloWebAgent 现在能自动标注了吗？
可以。
但自动标注并不是：
图片 → 模型推理 → 直接保存 Label。
Vol.17，我把当前系统里的自动标注链路完整拆了一遍：
YOLO / YOLO World 负责生成目标候选，VLM 按需提供语义证据，Fusion、Validator 和 Decision Engine 负责融合、校验和分层。
高可信结果可以进入 Auto Accept Draft，不确定结果进入 Review Queue，最后通过 Finalize 生成新的 Dataset Version。
SAM 则走另一条交互式标注链路，通过 Box / Point / Text Prompt 辅助生成 Mask 和 Polygon，减少从零绘制的成本。
所以 YOLO、SAM、VLM 并不是每张图片都固定串行执行，而是在 Annotation System 里承担不同角色。
这一期最重要的两个观点：
模型输出的是候选，不是最终标签。
自动标注不是取消人工，而是让模型处理重复劳动，让人重点处理不确定性。
下一期 Vol.18：
图片越来越多，为什么不把它们全部标一遍？
