微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

消融研究证实了工具设计的有效性，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，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）。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，

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，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，对智能体推理行为的分析也揭示了不同模型在工具调用模式、用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，并提供了一套以搜索为中心的工具使得智能体在不同阶段搜集不同粒度的信息。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），DVD 强调其作为智能体的自主性，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，从而赋予智能体自主、

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。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。并提取全局、以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。倾向于过早结束推理。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。片段和帧级别的多粒度信息，证据引导和灵活的行动机制，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。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，片段字幕及其嵌入向量，

• 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)，

(3) 帧检查（Frame Inspect），推理深度和准确性之间的关联，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，

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，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。