用 Potato 标注一切： 文本、媒体与智能体
Potato 是一个开源标注平台，可用于文本、音频、图像和质性数据，从分类、片段标注到基于编码本的质性编码。在我们找到的所有工具中，它的智能体标注支持也最全面：导入任意框架的轨迹，在交互图上标注多智能体运行，全部用 YAML 配置。
入选于·ACL 2026·HCOMP 2024（最佳演示奖）·EMNLP 2022
1.# 安装 Potato
pip install potato-annotation2.# 配置您的任务
# Create your config.yaml3.# 启动服务器
potato start config.yaml4.# 开始标注
# Open localhost:8000Potato 里有什么
为研究者和标注团队而做。
智能体评估
在可点击的交互图上标注多智能体团队，评估 computer-use、语音和视频智能体，对照人工标签校准 LLM 评判者，把轨迹编辑为 SFT 与 DPO 训练数据，并在竞技场中为模型排名，全部通过 YAML 配置。
20+ 种标注类型
单选、多选、李克特量表、滑块、文本、跨度、最佳-最差量表、成对比较、数值、多项评分、视频、图像、音频、边界框、多边形、事件与分类标注，外加定性编码（QDA 模式）：动态码本、in-vivo 码、备忘与案例。
AI 驱动
集成 OpenAI、Claude、Gemini 等大语言模型，提供提示、关键词高亮、标签建议、MACE 能力评估、选项高亮和多样性排序。
多媒体支持
支持带波形图的音频标注、带边界框和多边形的图像标注，以及带播放控件的视频标注。
主动学习
五种查询策略（不确定性采样、基于多样性的选择、BADGE、BALD、混合集成），外加在还没有任何标签时挑选首批样本的 LLM 冷启动。
零代码配置
所有配置都写在 YAML 里，搭一个标注界面不用编程。
450+
浏览标注设计
来自社区的即用型配置方案。