微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。DVD 也持续超越了先前的最先进性能。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，即通过自主规划，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。 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。准确率进一步提高到 76.0%。决策和行动来解决问题。以及原始解码帧...。并提取全局、

• 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)，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，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、

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，" 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。

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，

LLM 作为核心认知驱动器，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，从而赋予智能体自主、片段和帧级别的多粒度信息，根据累积的知识和推理证据采取行动，最终回答问题。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。右：LVBench 上的性能比较。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。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，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，