微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，右：LVBench 上的性能比较。

图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。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。 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。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。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）。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。根据累积的知识和推理证据采取行动，片段字幕及其嵌入向量，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。" 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。倾向于过早结束推理。在 LongVideoBench、用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，包括主题中心化摘要、在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，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，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。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。展现了其卓越的效率和强大的性能。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。

为了充分利用这一自主性，以及原始解码帧...。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。即通过自主规划，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。右：LVBench 上的性能比较。

消融研究证实了工具设计的有效性，

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，推理深度和准确性之间的关联，

LLM 作为核心认知驱动器，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

• 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)，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。DVD 强调其作为智能体的自主性，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，