微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

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，以及原始解码帧...。

消融研究证实了工具设计的有效性，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。证据引导和灵活的行动机制，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。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。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。包括主题中心化摘要、

• 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)，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，

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，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。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。推理深度和准确性之间的关联，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，倾向于过早结束推理。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>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。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，DVD 强调其作为智能体的自主性，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，右：LVBench 上的性能比较。根据累积的知识和推理证据采取行动，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、并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，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）。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。在辅助转录的帮助下，