微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

包括主题中心化摘要、

LLM 作为核心认知驱动器，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。根据累积的知识和推理证据采取行动，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，证据引导和灵活的行动机制，倾向于过早结束推理。

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，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、我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，

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。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。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，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。" 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)，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。大幅超越了所有现有工作，在辅助转录的帮助下，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），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、在 LongVideoBench、这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。DVD 强调其作为智能体的自主性，片段和帧级别的多粒度信息，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，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，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。右：LVBench 上的性能比较。