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），最终回答问题。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

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，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。" 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。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。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，决策和行动来解决问题。系统将超长视频转换为一个结构化数据库，

• 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)，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。

为了充分利用这一自主性，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。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。证据引导和灵活的行动机制，在 LongVideoBench、

LLM 作为核心认知驱动器，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。从而赋予智能体自主、