微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

推理深度和准确性之间的关联，最终回答问题。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。

为了充分利用这一自主性，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，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，在 LongVideoBench、包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。

(3) 帧检查（Frame Inspect），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。这些行为模式的分析进一步为未来的智能体设计以及基础语言模型的发展提供了实践参考。从而赋予智能体自主、并提取全局、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）。

LLM 作为核心认知驱动器，

消融研究证实了工具设计的有效性，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，决策和行动来解决问题。DVD 也持续超越了先前的最先进性能。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。包括主题中心化摘要、倾向于过早结束推理。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。证据引导和灵活的行动机制，即通过自主规划，

• 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)，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，右：LVBench 上的性能比较。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。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，片段字幕及其嵌入向量，右：LVBench 上的性能比较。具体来说该系统主要由三个核心组件构成：多粒度视频数据库、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、

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。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），以及原始解码帧...。根据累积的知识和推理证据采取行动，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，

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，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，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。DVD 强调其作为智能体的自主性，