微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。

(3) 帧检查（Frame Inspect），在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，" 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。DVD 也持续超越了先前的最先进性能。

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，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，以及原始解码帧...。

• 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)，从而赋予智能体自主、

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，

LLM 作为核心认知驱动器，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。右：LVBench 上的性能比较。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，右：LVBench 上的性能比较。我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。证据引导和灵活的行动机制，最终回答问题。

(1) 全局浏览（Global Browse），

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，片段和帧级别的多粒度信息，在辅助转录的帮助下，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。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、DVD 强调其作为智能体的自主性，大幅超越了所有现有工作，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，

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，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，

消融研究证实了工具设计的有效性，即通过自主规划，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，