微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，

• 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)，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。

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，推理深度和准确性之间的关联，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。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。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。

(3) 帧检查（Frame Inspect），右：LVBench 上的性能比较。

LLM 作为核心认知驱动器，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，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、准确率进一步提高到 76.0%。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，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。最终回答问题。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。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。片段和帧级别的多粒度信息，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，在辅助转录的帮助下，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，展现了其卓越的效率和强大的性能。

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，大幅超越了所有现有工作，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。

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。并提取全局、决策和行动来解决问题。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

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，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，以及原始解码帧...。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。

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，