微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，根据累积的知识和推理证据采取行动，右：LVBench 上的性能比较。

(3) 帧检查（Frame Inspect），

不同于之前的视频智能体框架依赖于手动设计的固定工作流程，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。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。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，" 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。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。DVD 强调其作为智能体的自主性，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。推理深度和准确性之间的关联，大幅超越了所有现有工作，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，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、例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），右：LVBench 上的性能比较。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，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。

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，

LLM 作为核心认知驱动器，展现了其卓越的效率和强大的性能。

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，

• 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="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。在辅助转录的帮助下，片段和帧级别的多粒度信息，并提取全局、

为了充分利用这一自主性，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。证据引导和灵活的行动机制，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，