微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，片段字幕及其嵌入向量，

为了充分利用这一自主性，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，

• 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)，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。 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。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。DVD 强调其作为智能体的自主性，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。

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。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，

LLM 作为核心认知驱动器，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。大幅超越了所有现有工作，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），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，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

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，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、

消融研究证实了工具设计的有效性，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，以及原始解码帧...。右：LVBench 上的性能比较。倾向于过早结束推理。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>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），并提取全局、即通过自主规划，片段和帧级别的多粒度信息，决策和行动来解决问题。

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。在 LongVideoBench、从而赋予智能体自主、包括主题中心化摘要、