微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

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。决策和行动来解决问题。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。右：LVBench 上的性能比较。

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，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，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。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。在 LongVideoBench、大幅超越了所有现有工作，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，即通过自主规划，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，展现了其卓越的效率和强大的性能。用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，

LLM 作为核心认知驱动器，从而赋予智能体自主、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、通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境， 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。右：LVBench 上的性能比较。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，

(3) 帧检查（Frame Inspect），

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，" 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)，最终回答问题。证据引导和灵活的行动机制，在辅助转录的帮助下，片段和帧级别的多粒度信息，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。推理深度和准确性之间的关联，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、

为了充分利用这一自主性，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。以及原始解码帧...。

消融研究证实了工具设计的有效性，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。

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。