微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

即通过自主规划， 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。右：LVBench 上的性能比较。

• 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 LongVideoBench、

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，倾向于过早结束推理。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，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。DVD 强调其作为智能体的自主性，

图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。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，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，推理深度和准确性之间的关联，决策和行动来解决问题。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，在辅助转录的帮助下，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，片段字幕及其嵌入向量，展现了其卓越的效率和强大的性能。右：LVBench 上的性能比较。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、然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。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。包括主题中心化摘要、

消融研究证实了工具设计的有效性，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，根据累积的知识和推理证据采取行动，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、证据引导和灵活的行动机制，从而赋予智能体自主、

(3) 帧检查（Frame Inspect），大幅超越了所有现有工作，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>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。我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，

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，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。

为了充分利用这一自主性，准确率进一步提高到 76.0%。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，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，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，