微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

片段和帧级别的多粒度信息，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，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。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，决策和行动来解决问题。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。" 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。

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，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，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

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="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，证据引导和灵活的行动机制，用于获取高层上下文信息和视频内容的全局摘要（包括视频物体和事件摘要）。根据累积的知识和推理证据采取行动，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，倾向于过早结束推理。例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），

为了充分利用这一自主性，并提取全局、以及原始解码帧...。

(3) 帧检查（Frame Inspect），包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，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，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，最终回答问题。用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，

消融研究证实了工具设计的有效性，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。

• 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)，推理深度和准确性之间的关联，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，