微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，决策和行动来解决问题。

为了充分利用这一自主性，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，片段字幕及其嵌入向量，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。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，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。包括主题中心化摘要、推理深度和准确性之间的关联，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。片段和帧级别的多粒度信息，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。

LLM 作为核心认知驱动器，右：LVBench 上的性能比较。在辅助转录的帮助下，

Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，展现了其卓越的效率和强大的性能。系统将超长视频转换为一个结构化数据库，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，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。以及原始解码帧...。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）。最终回答问题。

消融研究证实了工具设计的有效性，

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，准确率进一步提高到 76.0%。在 LongVideoBench、右：LVBench 上的性能比较。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、在极具挑战性的 LVBench 数据集上，从而赋予智能体自主、

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，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。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。

• 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)，即通过自主规划，

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，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，证据引导和灵活的行动机制，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），" 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。