VideoAgent2: Enhancing the LLM-Based Agent System for Long-Form Video Understanding by Uncertainty-Aware CoT
作者: Zhuo Zhi, Qiangqiang Wu, Minghe shen, Wenbo Li, Yinchuan Li, Kun Shao, Kaiwen Zhou
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-06
💡 一句话要点
VideoAgent2：通过不确定性感知CoT增强LLM Agent长视频理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 Agent系统 思维链 不确定性感知 LLM 视频分析 零样本学习
📋 核心要点
- 现有长视频理解Agent方法依赖LLM推理，缺乏针对长视频场景的推理增强机制，易受外部工具噪声干扰。
- 提出不确定性感知的CoT，LLM可逐步规划和调整信息收集策略，评估信息可靠性，提升决策稳健性。
- VideoAgent2在长视频基准测试中，相较于VideoAgent性能平均提升13.1%，并在零样本方法中表现领先。
📝 摘要（中文）
长视频理解是计算机视觉中一个日益重要但具有挑战性的任务。基于Agent的方法因其能够处理长序列并集成各种工具以捕获细粒度信息而越来越受欢迎。然而，现有方法仍然面临几个挑战：(1)它们通常仅依赖于大型语言模型(LLM)的推理能力，而没有专门的机制来增强长视频场景中的推理；(2)它们仍然容易受到来自外部工具的错误或噪声的影响。为了解决这些问题，我们提出了一种专门为长视频分析定制的思维链(CoT)过程。我们提出的具有计划调整模式的CoT使LLM能够逐步规划和调整其信息收集策略。我们进一步结合了LLM和外部工具的启发式不确定性估计来指导CoT过程。这使得LLM能够评估新收集信息的可靠性，改进其收集策略，并在综合最终答案时做出更稳健的决策。经验实验表明，我们的不确定性感知CoT有效地减轻了来自外部工具的噪声，从而产生更可靠的输出。我们在一个名为VideoAgent2的系统中实现了我们的方法，该系统还包括诸如通用上下文获取和专用工具设计之类的附加模块。在三个专用长视频基准(及其子集)上的评估表明，VideoAgent2的性能优于先前的最先进的基于Agent的方法VideoAgent，平均提高了13.1%，并在所有零样本方法中实现了领先的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于Agent的长视频理解方法，过度依赖LLM本身的推理能力，缺乏针对长视频场景的优化，并且容易受到外部工具引入的噪声干扰，导致最终结果的可靠性降低。这些问题限制了Agent在复杂长视频理解任务中的应用。
核心思路：核心在于引入不确定性感知的思维链(CoT)机制，使LLM能够主动评估信息来源（包括自身和外部工具）的可靠性，并根据不确定性调整信息收集策略。通过迭代式的计划、执行、评估和调整，提高Agent在噪声环境下的鲁棒性和推理准确性。
技术框架：VideoAgent2系统包含以下主要模块：1) 通用上下文获取模块，用于获取视频的整体信息；2) 专用工具设计模块，提供各种外部工具以提取细粒度信息；3) 不确定性感知的CoT模块，这是核心模块，负责规划信息收集策略、执行工具调用、评估信息可靠性并调整策略；4) 答案生成模块，基于收集到的信息生成最终答案。
关键创新：最重要的创新点在于不确定性感知的CoT。它不仅仅是简单地将CoT应用于长视频理解，而是通过启发式方法估计LLM和外部工具的不确定性，并将这些不确定性信息融入到CoT的推理过程中。这使得Agent能够更加智能地选择信息来源，避免受到噪声的干扰。与现有方法的本质区别在于，它不仅仅依赖于LLM的固有能力，而是通过主动学习和适应来提高性能。
关键设计：不确定性估计采用启发式方法，例如，对于LLM，可以通过分析生成文本的概率分布来估计其不确定性；对于外部工具，可以根据其历史表现或输出结果的置信度来估计。CoT的计划调整模式允许LLM在每个推理步骤后重新评估当前状态，并根据不确定性信息调整下一步的行动计划。具体参数设置和损失函数细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VideoAgent2在三个长视频基准测试中均取得了显著的性能提升。相较于之前的SOTA方法VideoAgent，平均提升了13.1%。此外，VideoAgent2在零样本设置下也取得了领先的性能，表明其具有良好的泛化能力。这些结果验证了不确定性感知CoT的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能监控、视频内容分析、智能客服等领域。例如，在智能监控中，可以利用VideoAgent2分析监控视频，自动识别异常事件并发出警报。在视频内容分析中，可以自动提取视频的关键信息，生成摘要或标签。在智能客服中，可以帮助客服人员快速理解用户上传的视频，提供更准确的解答。
📄 摘要（原文）
Long video understanding has emerged as an increasingly important yet challenging task in computer vision. Agent-based approaches are gaining popularity for processing long videos, as they can handle extended sequences and integrate various tools to capture fine-grained information. However, existing methods still face several challenges: (1) they often rely solely on the reasoning ability of large language models (LLMs) without dedicated mechanisms to enhance reasoning in long video scenarios; and (2) they remain vulnerable to errors or noise from external tools. To address these issues, we propose a specialized chain-of-thought (CoT) process tailored for long video analysis. Our proposed CoT with plan-adjust mode enables the LLM to incrementally plan and adapt its information-gathering strategy. We further incorporate heuristic uncertainty estimation of both the LLM and external tools to guide the CoT process. This allows the LLM to assess the reliability of newly collected information, refine its collection strategy, and make more robust decisions when synthesizing final answers. Empirical experiments show that our uncertainty-aware CoT effectively mitigates noise from external tools, leading to more reliable outputs. We implement our approach in a system called VideoAgent2, which also includes additional modules such as general context acquisition and specialized tool design. Evaluation on three dedicated long video benchmarks (and their subsets) demonstrates that VideoAgent2 outperforms the previous state-of-the-art agent-based method, VideoAgent, by an average of 13.1% and achieves leading performance among all zero-shot approaches