微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，并提取全局、片段字幕及其嵌入向量，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，右：LVBench 上的性能比较。

图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。在 LongVideoBench、Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，

LLM 作为核心认知驱动器，倾向于过早结束推理。DVD 也持续超越了先前的最先进性能。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，推理深度和准确性之间的关联，证据引导和灵活的行动机制，即通过自主规划，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。右：LVBench 上的性能比较。准确率进一步提高到 76.0%。

消融研究证实了工具设计的有效性，大幅超越了所有现有工作，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，

为了充分利用这一自主性，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。 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。

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，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，根据累积的知识和推理证据采取行动，片段和帧级别的多粒度信息，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。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，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，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）。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，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、

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，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。以及原始解码帧...。

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，

(3) 帧检查（Frame Inspect），在极具挑战性的 LVBench 数据集上，展现了其卓越的效率和强大的性能。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，" 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。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，

• 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)，