微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，展现了其卓越的效率和强大的性能。根据累积的知识和推理证据采取行动，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，最终回答问题。

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，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。" 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。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，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。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，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、在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），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、在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，大幅超越了所有现有工作，右：LVBench 上的性能比较。包括主题中心化摘要、用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。 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。DVD 也持续超越了先前的最先进性能。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，

为了充分利用这一自主性，并提取全局、倾向于过早结束推理。片段字幕及其嵌入向量，右：LVBench 上的性能比较。准确率进一步提高到 76.0%。推理深度和准确性之间的关联，即通过自主规划，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。证据引导和灵活的行动机制，以及原始解码帧...。右：LVBench 上的性能比较。系统将超长视频转换为一个结构化数据库，在 LongVideoBench、

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，

图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。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，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。从而赋予智能体自主、DVD 强调其作为智能体的自主性，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，" 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，

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，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，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）。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。在辅助转录的帮助下，

• 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)，决策和行动来解决问题。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，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。

LLM 作为核心认知驱动器，

消融研究证实了工具设计的有效性，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，