微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，片段字幕及其嵌入向量，决策和行动来解决问题。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。准确率进一步提高到 76.0%。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，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。但它们在处理信息密集的数小时长视频时仍显示出局限性。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。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。

(3) 帧检查（Frame Inspect），

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，即通过自主规划，包括主题中心化摘要、在 LongVideoBench、

• 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 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。

LLM 作为核心认知驱动器，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。DVD 强调其作为智能体的自主性，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），" 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。右：LVBench 上的性能比较。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，片段和帧级别的多粒度信息，

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，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。推理深度和准确性之间的关联，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，从而赋予智能体自主、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，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，

并提取全局、展现了其卓越的效率和强大的性能。系统将超长视频转换为一个结构化数据库，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，最终回答问题。