微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，

(3) 帧检查（Frame Inspect），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，

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，从而赋予智能体自主、选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，片段字幕及其嵌入向量，

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，

图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。右：LVBench 上的性能比较。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，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。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。决策和行动来解决问题。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

消融研究证实了工具设计的有效性，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。 DVD 以这一简洁有效的 agentic 框架在非常具有挑战性的 LVBench 上以 74.2% 的准确率大幅超越了之前的工作。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、根据累积的知识和推理证据采取行动，

• 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)，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，推理深度和准确性之间的关联，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），" 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。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。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。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，片段和帧级别的多粒度信息，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，展现了其卓越的效率和强大的性能。