微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。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）。DVD 强调其作为智能体的自主性，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，展现了其卓越的效率和强大的性能。

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，

" 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。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，" 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)，证据引导和灵活的行动机制，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。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。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，在辅助转录的帮助下，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，包括主题中心化摘要、

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，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。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，