VepAgent: Bridging Causal-Transition via Tool-Augmented Reinforcement Learning for Video Event Prediction

📄 arXiv: 2610.06293v1 📥 PDF

作者: Qiutong Chen, Yuchan Guo, Zhenlong Yuan, Haobo Yang, Fangfang Lin, Xinyi Long, Yin Wang, Zijian Song, Rui Lan, Shi Qiu, Boyuan Pan, Yang Luo, Yuyin Zhou

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-05

💡 一句话要点

提出VepAgent以解决视频事件预测中的因果转变问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频事件预测 因果推理 工具增强 强化学习 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在视频事件预测中依赖历史依赖关系进行未来轨迹的被动投影，无法有效处理未观察到的因果转变。
  2. VepAgent框架通过构建futurebench-4K数据集和工具增强的强化学习，显式建模从终端观察状态到未来事件的逻辑进展。
  3. 在FutureBench和NEPBench数据集上的评估结果显示，VepAgent显著超越了现有的更大规模的多模态语言模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在视频理解方面展现出显著潜力，但其依赖于回顾性总结和文本中心的先验知识，限制了其在视频事件预测（VEP）中的应用。为此，我们提出VepAgent，一个将因果转变推理与工具增强强化学习（RL）相结合的框架，以实现更稳健的VEP。我们首先构建了futurebench-4K，一个高质量的思维链数据集，用于监督微调（SFT），有效弥合因果逻辑的差距。随后，我们开发了一个诊断工具库，集成状态跟踪、帧检索和区域放大，允许代理动态增强推理，以恢复缺失的时空证据并解决推理过程中的视觉模糊。此外，我们提出了一种复合奖励机制，优化预测准确性、因果一致性和可靠先验，促使代理依赖真实的视觉基础而非表面的文本相似性。对FutureBench和NEPBench数据集的广泛评估表明，我们的方法在性能上达到最先进水平，显著超越了更大的MLLMs，验证了我们面向未来的推理范式的实证有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决视频事件预测中的因果转变问题，现有方法在处理未观察到的中间状态时存在局限性，无法有效推理未来事件。

核心思路：VepAgent通过结合因果转变推理与工具增强的强化学习，明确建模从观察到的状态到未来事件的逻辑进展，提升了预测的准确性和可靠性。

技术框架：整体架构包括数据集构建、工具库开发和复合奖励机制。首先，构建futurebench-4K数据集用于监督微调；其次，开发集成状态跟踪、帧检索和区域放大的工具库；最后，设计复合奖励机制以优化多项指标。

关键创新：最重要的创新在于通过工具增强的推理能力，动态恢复缺失的时空证据，并引入复合奖励机制，促使模型依赖真实的视觉信息而非表面文本相似性。

关键设计：在参数设置上，采用复合奖励机制，结合预测准确性、因果一致性和可靠先验；在网络结构上，设计了适应性强的工具库，以支持动态推理过程。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在FutureBench和NEPBench数据集上的实验结果显示，VepAgent在视频事件预测任务中取得了最先进的性能，显著超越了现有更大规模的多模态语言模型，提升幅度达到了XX%（具体数据未知）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、视频内容分析等。通过提升视频事件预测的准确性，VepAgent能够在多种实际场景中提供更可靠的决策支持，未来可能对视频理解和智能系统的进步产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable potential in video understanding, yet their reliance on retrospective summarization and text-centric priors often limits their ability to bridge unobserved causal transitions when applied to Video Event Prediction (VEP). To address this, we propose VepAgent, an agentic framework that integrates causal-transition reasoning with tool-augmented reinforcement learning (RL) for robust VEP. Unlike prior methods that passively project future trajectories from historical dependencies, our approach explicitly models the logical progression from terminal observed states to future events. Specifically, we first construct futurebench-4K, a high-quality chain-of-thought dataset for supervised fine-tuning (SFT) that effectively bridges the causal-logic gap by structuring the deduction of unobserved intermediate states. Subsequently, we develop a diagnostic tool library integrating state tracking, frame retrieval, and region magnification, enabling the agent to dynamically augment reasoning with external tools to recover missing spatio-temporal evidence and resolve visual ambiguities during inference. Moreover, we propose a composite reward mechanism that jointly optimizes prediction accuracy, causal coherence, and reliable prior, compelling the agent to rely on genuine visual grounding rather than superficial textual similarities. Extensive evaluations on FutureBench and NEPBench datasets demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance, significantly outperforming larger MLLMs and validating the empirical effectiveness of our agentic, future-oriented reasoning paradigm.