这篇论文介绍了一个名为VideoAgent的系统，它模仿人类理解长视频的认知过程，使用大型语言模型（LLM）作为中心代理，来迭代地识别和编译关键信息以回答问题。VideoAgent将视频理解过程视为一系列状态、动作和观察的序列，并通过与视觉语言模型（VLM）和对比语言-图像模型（CLIP）的交互来获取和处理视觉信息。
主要功能：
- 长视频理解： VideoAgent能够处理和理解长时间的多模态视频序列。
- 迭代信息检索： 系统通过迭代过程，根据当前信息的不足来确定需要检索的新信息。
- 高效准确： 在视频理解任务中，VideoAgent能够以高效率和准确性回答问题，即使在只有少量帧的情况下也能做到。
主要特点：
- 代理基础系统： 使用LLM作为代理，模拟人类的决策过程。
- 少帧使用： 在EgoSchema和NExT-QA基准测试中，VideoAgent平均仅使用8.4和8.2帧就能达到高准确率。
- 超越现有技术： 与当前最先进的方法相比，VideoAgent在长视频理解方面表现出更高的效率和效果。
工作原理：
- 初始状态获取： 通过从视频中均匀采样N帧，使用VLM将这些帧转换成文本描述，为LLM提供视频的初始上下文。
- 确定下一步行动： LLM根据当前状态和问题进行推理，决定是回答问题还是继续搜索新信息。
- 收集新观察： 如果LLM确定需要更多信息，它将使用CLIP检索新帧，并通过VLM生成这些新帧的描述来更新状态。
- 更新当前状态： 根据新观察（即检索到的帧），VLM生成帧描述，然后LLM根据这些描述进行下一轮预测。
具体应用场景：
- 视频内容分析： 用于分析和理解长视频内容，如监控视频分析、教育视频理解等。
- 视频问答系统： 构建能够回答关于视频内容特定问题的系统，例如教育平台的视频理解问答。
- 视频内容索引： 为长视频创建有意义的索引，以便用户能够快速找到视频中的关键片段。
总的来说，VideoAgent是一个创新的系统，它通过模仿人类理解视频的方式，有效地提高了长视频内容理解的效率和准确性。
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