Vision-AI-agendid vajavad süstemaatilisi lähenemisi andmete sünteseerimiseks ja mudelite täpsustamiseks, et tuvastada haruldasi juhtumeid ja kohaneda kohalike tingimustega.
KI-agendeid saab treenida andmeteadlastena, et automatiseeritult genereerida kvaliteetseid sünteetilisi treeniandmeid, mille omadused paranevad jätkuvalt meta-optimeerimise kaudu.
