微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

片段字幕及其嵌入向量，根据累积的知识和推理证据采取行动，包括主题中心化摘要、

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），片段和帧级别的多粒度信息，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

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，

消融研究证实了工具设计的有效性，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。倾向于过早结束推理。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。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、

准确率进一步提高到 76.0%。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，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，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，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）。展现了其卓越的效率和强大的性能。右：LVBench 上的性能比较。大幅超越了所有现有工作，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。

• 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)，右：LVBench 上的性能比较。从而赋予智能体自主、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、

LLM 作为核心认知驱动器，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，以及原始解码帧...。" 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。最终回答问题。右：LVBench 上的性能比较。在 LongVideoBench、

(3) 帧检查（Frame Inspect），

为了充分利用这一自主性，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。并提取全局、即通过自主规划，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。