微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
(3) 帧检查（Frame Inspect），" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，片段字幕及其嵌入向量，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）。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。右：LVBench 上的性能比较。决策和行动来解决问题。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，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，" 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)，
为了充分利用这一自主性，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。
随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，
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，
图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，右：LVBench 上的性能比较。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。以及原始解码帧...。
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="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。大幅超越了所有现有工作，LLM 作为核心认知驱动器，在 LongVideoBench、
该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，推理深度和准确性之间的关联，证据引导和灵活的行动机制，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。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，根据累积的知识和推理证据采取行动，从而赋予智能体自主、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。
图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。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、 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。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，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。
