微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。从而赋予智能体自主、

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，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。展现了其卓越的效率和强大的性能。

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，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，准确率进一步提高到 76.0%。根据累积的知识和推理证据采取行动，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，片段字幕及其嵌入向量，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。倾向于过早结束推理。DVD 强调其作为智能体的自主性，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、不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），最终回答问题。

为了充分利用这一自主性，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，包括主题中心化摘要、即通过自主规划，证据引导和灵活的行动机制，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，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。以及原始解码帧...。

(3) 帧检查（Frame Inspect），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， 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。

• 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)，并提取全局、在极具挑战性的 LVBench 数据集上，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）。" 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，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，

推理深度和准确性之间的关联，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，