微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
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，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，
消融研究证实了工具设计的有效性，并提取全局、
(3) 帧检查（Frame Inspect），我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，DVD 强调其作为智能体的自主性，倾向于过早结束推理。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。
(2) 片段搜索（Clip Search）工具，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），DVD 智能体配备了三个核心工具：
(1) 全局浏览（Global Browse），在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，
随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。
图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，
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)，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。大幅超越了所有现有工作，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。" 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，展现了其卓越的效率和强大的性能。以及原始解码帧...。右：LVBench 上的性能比较。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。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，证据引导和灵活的行动机制，右：LVBench 上的性能比较。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，根据累积的知识和推理证据采取行动，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，在辅助转录的帮助下，在 LongVideoBench、
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，
图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。包括主题中心化摘要、首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，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。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）。片段和帧级别的多粒度信息，