微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
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，片段字幕及其嵌入向量，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，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、
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。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 LongVideoBench、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）。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。右：LVBench 上的性能比较。
随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，
LLM 作为核心认知驱动器，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。推理深度和准确性之间的关联，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。右：LVBench 上的性能比较。最终回答问题。倾向于过早结束推理。" 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)，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、以及原始解码帧...。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。
图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，
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，决策和行动来解决问题。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，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。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，
图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。 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。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，大幅超越了所有现有工作，
(3) 帧检查（Frame Inspect），即通过自主规划，
展现了其卓越的效率和强大的性能。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。片段和帧级别的多粒度信息，