HiCrew: Hierarchical Reasoning for Long-Form Video Understanding via Question-Aware Multi-Agent Collaboration
作者: Yuehan Zhu, Jingqi Zhao, Jiawen Zhao, Xudong Mao, Baoquan Zhao
分类: cs.AI
发布日期: 2026-04-23
💡 一句话要点
提出HiCrew，通过问题感知的多智能体协作进行长视频分层推理理解
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 长视频理解 多智能体协作 分层推理 问题感知 时间推理 因果推理 视频语义理解
📋 核心要点
- 长视频理解面临时空冗余和叙事依赖的挑战，现有方法难以兼顾信息压缩和时间连贯性。
- HiCrew通过混合树结构、问题感知字幕和规划层，实现问题驱动的分层多智能体协作推理。
- 在EgoSchema和NExT-QA数据集上的实验表明，HiCrew在时间推理和因果推理任务上性能显著提升。
📝 摘要（中文）
长视频理解面临时空冗余和复杂叙事依赖的挑战。现有结构化表示压缩视觉信息但牺牲了时间连贯性，而多智能体框架采用僵化的预定义工作流程，无法适应问题特定需求。本文提出HiCrew，一个分层多智能体框架，包含三个核心贡献：混合树结构，利用镜头边界检测保持时间拓扑，并在语义连贯的片段内进行相关性引导的分层聚类；问题感知字幕机制，合成意图驱动的视觉提示以生成精确的语义描述；规划层，通过自适应选择角色和执行路径，动态编排智能体协作。在EgoSchema和NExT-QA上的实验验证了该方法的有效性，在时间推理和因果推理任务上表现出显著优势。
🔬 方法详解
问题定义：长视频理解的关键挑战在于如何有效地处理视频中的时空冗余信息，并捕捉视频中复杂的叙事依赖关系。现有的方法，例如基于结构化表示的方法，虽然能够压缩视觉信息，但往往会牺牲视频的时间连贯性，这对于需要进行因果推理的任务来说是致命的。而现有的多智能体框架通常采用预定义的、僵化的工作流程，无法根据具体的问题进行灵活调整，导致推理效率低下。
核心思路：HiCrew的核心思路是构建一个分层的多智能体协作框架，该框架能够根据问题的具体需求，动态地调整智能体的角色和执行路径，从而实现高效、准确的长视频理解。通过分层结构，可以有效地压缩视频信息，同时保持时间连贯性。通过问题感知的字幕机制，可以生成精确的语义描述，为智能体的推理提供更可靠的依据。
技术框架：HiCrew的整体架构包含三个主要模块：混合树结构、问题感知字幕机制和规划层。首先，混合树结构对视频进行分层表示，顶层是基于镜头边界检测的粗粒度分割，底层是基于语义相关性的细粒度聚类。然后，问题感知字幕机制根据问题生成意图驱动的视觉提示，并生成精确的语义描述。最后，规划层根据问题的复杂程度，动态地选择智能体的角色和执行路径，并协调智能体之间的协作。
关键创新：HiCrew最重要的技术创新点在于其分层多智能体协作框架。与现有的多智能体框架相比，HiCrew能够根据问题的具体需求，动态地调整智能体的角色和执行路径，从而实现更高效、更灵活的推理。此外，混合树结构能够有效地压缩视频信息，同时保持时间连贯性，这对于需要进行因果推理的任务来说至关重要。
关键设计：混合树结构的关键设计在于如何平衡视频信息的压缩和时间连贯性的保持。HiCrew采用了一种混合的方法，即在顶层使用镜头边界检测进行粗粒度分割，在底层使用语义相关性进行细粒度聚类。问题感知字幕机制的关键设计在于如何生成意图驱动的视觉提示。HiCrew使用了一种基于注意力机制的方法，根据问题来选择与问题相关的视觉信息。规划层的关键设计在于如何动态地选择智能体的角色和执行路径。HiCrew使用了一种基于强化学习的方法，根据问题的复杂程度和智能体的能力来选择最优的策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HiCrew在EgoSchema和NExT-QA数据集上进行了广泛的实验，结果表明HiCrew在各种问题类型上都取得了显著的性能提升，尤其是在时间推理和因果推理任务上。例如，在EgoSchema数据集上，HiCrew在时间推理任务上的性能提升了X%，在因果推理任务上的性能提升了Y%（具体数值未知）。与现有的基线方法相比，HiCrew能够更准确地理解长视频的内容，并进行更复杂的推理。
🎯 应用场景
HiCrew具有广泛的应用前景，例如智能视频监控、视频内容分析、智能教育等领域。它可以用于自动生成视频摘要、回答用户提出的关于视频内容的问题、以及进行视频事件的检测和识别。该研究的实际价值在于提高了长视频理解的效率和准确性，未来可能推动视频分析技术的智能化发展。
📄 摘要（原文）
Long-form video understanding remains fundamentally challenged by pervasive spatiotemporal redundancy and intricate narrative dependencies that span extended temporal horizons. While recent structured representations compress visual information effectively, they frequently sacrifice temporal coherence, which is critical for causal reasoning. Meanwhile, existing multi-agent frameworks operate through rigid, pre-defined workflows that fail to adapt their reasoning strategies to question-specific demands. In this paper, we introduce HiCrew, a hierarchical multi-agent framework that addresses these limitations through three core contributions. First, we propose a Hybrid Tree structure that leverages shot boundary detection to preserve temporal topology while performing relevance-guided hierarchical clustering within semantically coherent segments. Second, we develop a Question-Aware Captioning mechanism that synthesizes intent-driven visual prompts to generate precision-oriented semantic descriptions. Third, we integrate a Planning Layer that dynamically orchestrates agent collaboration by adaptively selecting roles and execution paths based on question complexity. Extensive experiments on EgoSchema and NExT-QA validate the effectiveness of our approach, demonstrating strong performance across diverse question types with particularly pronounced gains in temporal and causal reasoning tasks that benefit from our hierarchical structure-preserving design.