微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

在极具挑战性的 LVBench 数据集上，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。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，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。以及原始解码帧...。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。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。右：LVBench 上的性能比较。并提取全局、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、从而赋予智能体自主、

推理深度和准确性之间的关联，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）。

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，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，倾向于过早结束推理。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。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，

(3) 帧检查（Frame Inspect），" 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。最终回答问题。例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，包括主题中心化摘要、在辅助转录的帮助下，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。大幅超越了所有现有工作，即通过自主规划，

• 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)，

图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。在 LongVideoBench、首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

消融研究证实了工具设计的有效性，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，

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，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，

为了充分利用这一自主性， 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。片段和帧级别的多粒度信息，右：LVBench 上的性能比较。