微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。
在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，推理深度和准确性之间的关联，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，片段和帧级别的多粒度信息，
为了充分利用这一自主性，在 LongVideoBench、通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，准确率进一步提高到 76.0%。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索， 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。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。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、
(3) 帧检查（Frame Inspect），通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，
(2) 片段搜索（Clip Search）工具，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）。即通过自主规划，
随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，DVD 强调其作为智能体的自主性，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。
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。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。最终回答问题。
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，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，
图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。
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，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。以及原始解码帧...。" 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。展现了其卓越的效率和强大的性能。
消融研究证实了工具设计的有效性，
