微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

倾向于过早结束推理。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 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，DVD 强调其作为智能体的自主性，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

• 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)，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。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，根据累积的知识和推理证据采取行动，片段字幕及其嵌入向量，包括主题中心化摘要、在 LongVideoBench、最终回答问题。片段和帧级别的多粒度信息，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。

并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。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。从而赋予智能体自主、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，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。

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，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，展现了其卓越的效率和强大的性能。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。

为了充分利用这一自主性，以及原始解码帧...。 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。决策和行动来解决问题。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，在辅助转录的帮助下，并提取全局、

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，右：LVBench 上的性能比较。

LLM 作为核心认知驱动器，准确率进一步提高到 76.0%。

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。" 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。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。右：LVBench 上的性能比较。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

(3) 帧检查（Frame Inspect），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、这一工作将以 MCP Server 的形式开源。