微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

LLM 作为核心认知驱动器，右：LVBench 上的性能比较。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。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。片段字幕及其嵌入向量，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。

包括主题中心化摘要、" 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。证据引导和灵活的行动机制，

• 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)，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，

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，展现了其卓越的效率和强大的性能。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、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，在辅助转录的帮助下，

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，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，根据累积的知识和推理证据采取行动，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，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。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，在 LongVideoBench、例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。推理深度和准确性之间的关联，右：LVBench 上的性能比较。最终回答问题。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。并提取全局、DVD 强调其作为智能体的自主性，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。大幅超越了所有现有工作，决策和行动来解决问题。

消融研究证实了工具设计的有效性，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。准确率进一步提高到 76.0%。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。

为了充分利用这一自主性，