微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。

为了充分利用这一自主性，" 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。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，

• 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)，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 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。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，准确率进一步提高到 76.0%。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，DVD 强调其作为智能体的自主性，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，右：LVBench 上的性能比较。DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，

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，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，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，

消融研究证实了工具设计的有效性，证据引导和灵活的行动机制，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。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、推理深度和准确性之间的关联，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，