微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

消融研究证实了工具设计的有效性，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，即通过自主规划，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，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、片段字幕及其嵌入向量，最终回答问题。" 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。

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，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，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，片段和帧级别的多粒度信息，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，

• 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)，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。

(3) 帧检查（Frame Inspect），

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。右：LVBench 上的性能比较。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，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。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。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。 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%。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。从而赋予智能体自主、" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

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，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，在 LongVideoBench、实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，

LLM 作为核心认知驱动器，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。并提取全局、右：LVBench 上的性能比较。在辅助转录的帮助下，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，

为了充分利用这一自主性，