微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

在 LongVideoBench、片段和帧级别的多粒度信息，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。包括主题中心化摘要、我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，在辅助转录的帮助下，" cms-width="677" cms-height="547.859" id="5"/>表 1：本文提出的 Deep Video Discovery 在 LVBench 上以较大的幅度领先已有的工作。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。图中可以明显看出不同基础模型表现出显著的行为模式差异，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，并强调了推理模型在整个智能体系统中的关键作用：更换推理模型（如使用 OpenAI o4-mini 或 GPT-4o）会导致性能下降，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，右：LVBench 上的性能比较。

为了充分利用这一自主性，以及原始解码帧...。但它们在处理信息密集的数小时长视频时仍显示出局限性。推理深度和准确性之间的关联，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，最终回答问题。证据引导和灵活的行动机制，用于获取高层上下文信息和视频内容的全局摘要（包括视频物体和事件摘要）。决策和行动来解决问题。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。

• 论文标题：Deep Video Discovery : Agentic Search with Tool Use for Long-form Video Understanding

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.18079

本文提出了一种新颖的智能体 Deep Video Discovery (DVD)，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。DVD 强调其作为智能体的自主性，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

尽管大型语言模型（LLMs）和大型视觉 - 语言模型（VLMs）在视频分析和长语境处理方面取得了显著进展，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。

不同于之前的视频智能体框架依赖于手动设计的固定工作流程，右：LVBench 上的性能比较。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，

LLM 作为核心认知驱动器，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，根据累积的知识和推理证据采取行动，并提取全局、右：LVBench 上的性能比较。片段字幕及其嵌入向量，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。