CAViAR: Critic-Augmented Video Agentic Reasoning

📄 arXiv: 2509.07680v1 📥 PDF

作者: Sachit Menon, Ahmet Iscen, Arsha Nagrani, Tobias Weyand, Carl Vondrick, Cordelia Schmid

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

CAViAR：基于评论增强的视频Agent推理，提升复杂视频理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 Agent推理 大型语言模型 评论家机制 动态规划 长视频分析 复杂推理 视频智能

📋 核心要点

  1. 现有视频理解模型在长视频和复杂查询下，推理能力不足，难以应对复杂任务。
  2. 提出CAViAR，利用大型语言模型Agent，结合视频模块工具，动态规划推理步骤。
  3. 引入评论家机制，区分Agent成功和失败的推理序列，提升模型性能，并在多个数据集上验证有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，视频理解领域取得了显著进展，模型在短视频片段感知方面的性能不断提高。然而，LVBench、Neptune和ActivityNet-RTL等多个最新基准测试表明，当查询变得更复杂且视频变得更长时，需要对视频进行复杂推理的任务的性能会下降。本文探讨了：现有的感知能力是否可以被利用来成功地执行更复杂的视频推理？具体而言，我们开发了一个大型语言模型Agent，它可以访问视频模块作为子Agent或工具。与Visual Programming、ViperGPT和MoReVQA等先前工作中遵循固定程序来解决查询不同，该Agent使用每次调用模块的结果来确定后续步骤。受到文本推理领域工作的启发，我们引入了一个评论家来区分Agent成功和不成功序列的实例。我们表明，我们的Agent和评论家的结合在前面提到的数据集上取得了强大的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频理解模型在处理长视频和复杂推理任务时面临挑战。尽管在短视频片段感知方面取得了进展，但在需要复杂推理的场景下，例如需要理解视频中多个事件之间的关系或回答复杂问题时，性能显著下降。现有方法通常采用固定的程序或视觉编程方式，缺乏灵活性，无法根据视频内容动态调整推理过程。

核心思路：CAViAR的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为Agent，赋予其调用各种视频模块（如目标检测、动作识别等）的能力，并根据模块的输出动态规划推理步骤。Agent通过与环境交互，逐步解决复杂问题。此外，引入一个评论家（Critic）来评估Agent的推理过程，区分成功和失败的序列，从而指导Agent的学习和改进。

技术框架：CAViAR的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM Agent：作为核心控制器，负责接收用户查询，规划推理步骤，并调用相应的视频模块。2) 视频模块：提供各种视频分析能力，如目标检测、动作识别、场景理解等。这些模块被视为Agent的工具。3) 评论家：评估Agent的推理过程，判断其是否成功。评论家可以基于预定义的规则或学习到的模型进行评估。4) 环境：包含视频数据和用户查询。Agent通过与环境交互，获取信息并执行推理。推理流程是循环迭代的，Agent根据当前状态和评论家的反馈，决定下一步要调用的模块和执行的动作。

关键创新：CAViAR的关键创新在于：1) 动态推理规划：Agent可以根据视频内容和查询动态调整推理步骤，而不是采用固定的程序。2) 评论家机制：通过引入评论家，可以有效地评估Agent的推理过程，并指导其学习和改进。3) 模块化设计：将视频分析能力封装成独立的模块，方便Agent调用和组合，提高了灵活性和可扩展性。与现有方法的本质区别在于，CAViAR更加注重Agent的自主性和推理过程的优化。

关键设计：Agent使用预训练的大型语言模型，并进行微调以适应视频推理任务。评论家可以使用二元分类器，判断Agent的推理序列是否成功。训练过程中，可以使用强化学习算法，例如策略梯度或Q-learning，来优化Agent的策略。损失函数可以包括奖励函数（基于评论家的评估）和正则化项（例如鼓励Agent调用更少的模块）。具体参数设置取决于具体的任务和数据集，需要进行实验调整。

📊 实验亮点

CAViAR在多个视频理解基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在ActivityNet-RTL数据集上，CAViAR的性能超过了现有最佳方法，表明其在复杂视频推理任务上的有效性。通过引入评论家机制，CAViAR能够有效地学习和改进推理策略，从而提高整体性能。实验结果表明，CAViAR能够更好地利用现有的感知能力，解决长视频和复杂查询带来的挑战。

🎯 应用场景

CAViAR具有广泛的应用前景，例如智能监控、视频搜索、视频摘要、智能客服等。它可以用于分析监控视频中的异常行为，帮助用户快速找到感兴趣的视频片段，自动生成视频摘要，以及回答用户关于视频内容的复杂问题。该研究的实际价值在于提升了视频理解的智能化水平，为各种视频应用提供了更强大的技术支持。未来，CAViAR可以进一步扩展到其他领域，例如机器人导航、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

Video understanding has seen significant progress in recent years, with models' performance on perception from short clips continuing to rise. Yet, multiple recent benchmarks, such as LVBench, Neptune, and ActivityNet-RTL, show performance wanes for tasks requiring complex reasoning on videos as queries grow more complex and videos grow longer. In this work, we ask: can existing perception capabilities be leveraged to successfully perform more complex video reasoning? In particular, we develop a large language model agent given access to video modules as subagents or tools. Rather than following a fixed procedure to solve queries as in previous work such as Visual Programming, ViperGPT, and MoReVQA, the agent uses the results of each call to a module to determine subsequent steps. Inspired by work in the textual reasoning domain, we introduce a critic to distinguish between instances of successful and unsuccessful sequences from the agent. We show that the combination of our agent and critic achieve strong performance on the previously-mentioned datasets.