微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

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、展现了其卓越的效率和强大的性能。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，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，DVD 强调其作为智能体的自主性，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），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，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。证据引导和灵活的行动机制，根据累积的知识和推理证据采取行动，推理深度和准确性之间的关联，

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。

• 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)， 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。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，在辅助转录的帮助下，

(3) 帧检查（Frame Inspect），片段和帧级别的多粒度信息，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。倾向于过早结束推理。

在极具挑战性的 LVBench 数据集上，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。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。

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，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。右：LVBench 上的性能比较。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，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，右：LVBench 上的性能比较。以及原始解码帧...。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>