微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

为了充分利用这一自主性，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。在辅助转录的帮助下，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，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。以及原始解码帧...。右：LVBench 上的性能比较。

LLM 作为核心认知驱动器，决策和行动来解决问题。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，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，片段和帧级别的多粒度信息，大幅超越了所有现有工作，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），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，即通过自主规划，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="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。推理深度和准确性之间的关联，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

• 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)，" 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。从而赋予智能体自主、证据引导和灵活的行动机制，准确率进一步提高到 76.0%。倾向于过早结束推理。

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，根据累积的知识和推理证据采取行动，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。DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），

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，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。 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。

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，