1. LensWalk当视频理解学会“主动规划”看什么最近在AI圈里一个叫“LensWalk”的概念开始被频繁讨论。乍一看标题“Agentic Video Understanding by Planning How You See in Videos”可能会觉得有点绕。简单来说它想解决一个核心问题如何让AI像人一样有策略、有目的地“观看”和理解视频而不是被动地、均匀地处理每一帧。传统的视频理解模型无论是做动作识别、事件检测还是视频问答通常采用一种“蛮力”或“均匀采样”的方式。比如一个模型可能会固定每隔几帧抽取一帧或者用滑动窗口的方式处理整个视频。这种方法在计算资源充足、视频内容简单时或许可行但面对动辄几分钟甚至几小时的长视频或者视频中关键信息只出现在短暂瞬间时就显得非常低效和笨拙。想象一下你要在一部两小时的电影里找到主角拔枪的瞬间你会从头到尾一秒不落地看吗当然不会。你会根据剧情、对话、音乐的变化快速定位到可能的关键段落然后仔细观看。这种“主动规划”观看策略的能力正是LensWalk试图赋予AI的。“Agentic”这个词最近很火尤其在“Agentic RAG”等方向上。它强调的是一种“智能体”的自主性和目标导向性。在LensWalk的语境下这个智能体就是视频理解系统本身。它不再是一个被动的特征提取器而是一个主动的“观察者”。它的任务是根据一个高层目标比如“找出视频中人物情绪变化的转折点”或“定位所有包含特定物体的镜头”动态地规划出一条“视觉路径”Lens Walk。这条路径决定了系统在何时、以何种分辨率、关注视频的哪个空间区域或时间片段。这就像给AI装上了一双会思考、会主动寻找的眼睛。2. 传统视频理解的瓶颈与“主动规划”的破局思路要理解LensWalk的价值我们得先看看传统方法卡在了哪里。2.1 计算成本与信息冗余的困境视频数据本质上是高维、连续的。一段1080p、30fps的视频每秒产生超过6200万像素的数据。处理长视频时即使采用高效的3D卷积网络或视频Transformer计算和内存开销也是天文数字。为了应对常见的折中方案是均匀时间采样和空间下采样。例如从一段视频中每隔16帧取一帧并将每帧图像缩放到224x224大小。但问题随之而来关键信息可能恰好落在被跳过的帧里。一个快速的挥手动作、一个瞬间的表情变化都可能被采样策略无情地过滤掉。另一方面视频中存在大量冗余信息——静态背景、重复动作。均匀处理这些冗余帧是对算力的巨大浪费。2.2 “看什么”与“怎么看”的决策缺失更根本的在于传统模型缺乏“决策”环节。它被设计为对输入的视频片段做出反应但“输入哪个片段”这个前置问题是由一个固定的、与任务无关的算法如均匀采样决定的。模型本身没有能力说“等等上一段我看完了根据目前的理解接下来我应该重点看第120秒到第125秒的区域因为那里可能有我需要的线索。”这就好比让一个侦探去破案却不允许他决定先去查哪个线索、问哪个人而是必须按照一个固定的清单顺序执行。效率低下是必然的。2.3 LensWalk的核心范式转变LensWalk提出了一种范式转变将“观看策略规划”作为一个显式的、可学习的模块整合进视频理解流程中。这个规划模块Planner接收来自视频的初步观察、当前的任务上下文以及历史观察信息然后输出一个“观看指令”。这个指令可能包括时间定位下一步应该跳转到视频的哪个时间点空间定位在当前帧应该重点关注哪个区域通过边界框或注意力掩码分辨率/粒度需要用多高的分辨率或时间精度来观察这个区域观察时长需要持续观察多久然后一个执行模块Perceiver根据这个指令从视频中提取相应的视觉特征。这些特征被送入理解模块Reasoner更新对任务的理解和内部状态这个状态又会反馈给规划模块用于生成下一个观看指令。如此循环形成一个感知-规划-理解-再规划的闭环。初始状态 - [规划模块] - (观看指令时间t, 区域r) - [执行模块] - 提取特征 - [理解模块] - 更新内部状态与任务答案 - 反馈 - [规划模块] - ...这个循环会一直进行直到理解模块认为已经收集到足够的信息来完成任务例如给出最终答案或定位到所有目标或者达到预设的步数限制。3. 构建LensWalk智能体的关键技术栈实现一个LensWalk系统并不是单一模型的创新而是一个系统工程涉及多个组件的协同。结合当前AI社区的热点我们可以勾勒出其可能的技术栈。3.1 大脑大型语言模型作为规划与推理核心LLM无疑是实现“Agentic”行为最自然的选择。在LensWalk中LLM可以扮演规划模块和理解模块的核心角色。作为规划器LLM接收文本化的任务描述如“找出视频中猫跳上桌子的时刻”、历史观察的文本摘要如“已观察0-10秒场景为客厅有一只猫在地板上”以及可能的元指令如“你是一个高效的视频分析智能体”。基于这些LLM通过思维链Chain-of-Thought推理生成下一步的观看指令。例如“根据猫通常的行为它跳上前可能会先蹲下。我刚刚看到猫在桌子附近走动但没有蹲下。接下来我应该快速浏览10-20秒寻找猫蹲下的预备动作。如果发现再聚焦该时间段进行细粒度观察。”作为推理器执行模块提取的视觉特征需要被转换成LLM能理解的格式。这通常通过一个视觉编码器如CLIP的ViT和一个投影层将视觉特征对齐到LLM的文本嵌入空间。LLM融合当前的视觉信息和之前的对话历史更新其对视频内容和任务进度的理解并决定是继续观察还是输出答案。实操心得提示词工程是关键。给LLM的指令必须清晰定义其角色、可用动作如seek_to(time),focus_on(region),observe_for(duration)以及状态格式。需要设计良好的Few-shot示例来教会LLM如何进行基于视频理解的规划。一个常见的坑是LLM可能会生成无法执行的指令如“观察未来5秒”但视频已结束需要在提示词或后处理中加以约束。3.2 眼睛高效且灵活的视频感知器执行模块Perceiver负责根据规划指令从原始视频中“取出”指定的那一部分数据。这比听起来要复杂。高效随机访问系统必须能快速定位到视频的任何时间点而不是顺序读取。这要求视频数据以支持随机访问的格式存储如经过关键帧索引的编码格式。多粒度特征提取指令可能要求“快速浏览”低时间分辨率、小图像或“仔细查看”高时间分辨率、图像局部裁剪。感知器需要能动态调整特征提取的粒度。一种实现方式是预计算多尺度的视频特征金字塔或者使用可调节时空采样的神经网络。与LLM的接口提取的特征无论是CNN特征、ViT特征还是慢速特征需要被投影成LLM能理解的“视觉词元”。通常这会通过一个可训练的线性层或适配器将视觉特征向量映射到与LLM词嵌入维度相同的空间。注意这里的一个设计权衡是“预计算” vs “按需计算”。预计算所有帧的特征存储开销大但响应快按需计算节省存储但每次规划都需要前向传播延迟高。对于LensWalk这种需要多次交互的系统可能需要混合策略预计算低分辨率特征用于快速全局扫描按需计算高分辨率特征用于局部精查。3.3 记忆与状态管理维持连贯的观看体验智能体在视频中“行走”时必须记住它看过什么、得出过什么结论。这就是内部状态。它通常包括任务进度一个结构化或非结构化的表示总结目前已掌握的信息和尚未解决的问题。观看历史记录之前访问过的时间点和区域避免无效重复。视频内容摘要对已观察部分形成的不断更新的文本或结构化描述。这个状态通常由LLM的上下文窗口来维护。但随着规划步数增加上下文可能爆炸。因此可能需要引入外部记忆机制如向量数据库来存储历史观察的特征和摘要当上下文窗口快满时通过检索最相关的记忆来刷新LLM的上下文。踩坑实录状态污染。在早期实验中我们直接将所有历史观察的原始描述堆叠在LLM提示词中发现智能体后期会出现决策混乱。原因是过长的、未经梳理的历史干扰了当前决策。解决方案是引入一个“状态提炼”步骤每隔几步让LLM对当前的整体理解做一个简洁的摘要然后用这个摘要替代冗长的原始历史作为后续规划的基础。这类似于人类在复杂任务中会不断总结“目前情况如何”。4. 实战模拟用LensWalk思路解决长视频问答让我们通过一个具体的任务场景——长视频问答VideoQA来模拟LensWalk的工作流程。假设我们有一段5分钟的监控视频问题是“穿红色衣服的人离开房间时手里拿着什么”步骤1初始化与任务解析系统初始化。LLM规划/推理核心加载任务“Q: 穿红色衣服的人离开房间时手里拿着什么”LLM解析任务确定关键实体“红色衣服的人”、“离开房间的动作”、“手中的物体”。它意识到需要先找到“穿红色衣服的人”然后定位其“离开房间”的时刻最后观察该时刻其手中物品。步骤2第一轮规划与执行规划LLM决定采取一个高效的全局搜索策略。它生成指令“执行一次快速扫描覆盖视频开头、中间和结尾附近各2秒以低时间分辨率1fps和全帧分辨率寻找‘穿红色衣服的人’。”执行感知器根据指令从视频的0s-2s 150s-152s 298s-300s这三个片段中各抽取约2帧共6帧提取特征并转化为视觉词元。推理LLM接收这6帧的视觉信息并推理“在开头片段未发现目标人物。在中间片段约02:30发现一个穿红色上衣的人在房间中央与另一人交谈。在结尾片段未发现该人物。”状态更新LLM更新内部状态“目标人物已在02:30被定位。接下来需要找到他离开房间的时刻。他可能在交谈后不久离开。”步骤3第二轮规划与执行聚焦与追踪规划基于当前状态LLM生成新指令“从02:25开始以中等时间分辨率5fps观察30秒重点关注房间门口区域追踪红色衣服人的动向。”执行感知器定位到02:25以5fps的频率抽取接下来30秒的视频帧共150帧并对每一帧使用一个预训练的物体检测器或注意力机制重点关注门口区域的特征。推理LLM分析这150帧的序列得出结论“目标人物在02:45结束交谈走向门口于02:50走出房门。在他转身出门的瞬间02:49.8其手部在腰部位置似乎握着一个深色、长方形的物体。”状态更新状态变为“已定位‘离开房间’时刻02:50。需要清晰识别手中物体。当前猜测是‘深色长方形物体’可能是钱包、手机或遥控器。”步骤4第三轮规划与执行精细识别规划LLM需要高清晰度信息。它指令“精准定位到时间点02:49.5至02:50.2以高时间分辨率30fps抽取该片段。对02:49.8这一帧执行高分辨率裁剪聚焦于人物手部区域进行细粒度观察。”执行感知器精确提取0.7秒的高帧率片段21帧并对关键帧的手部区域进行高清裁剪和特征提取。推理与终止LLM结合超慢动作的手部动作序列和高清手部特写最终判断“物体是一个深蓝色的对讲机。其顶端有天线侧面有按钮阵列。” 至此LLM认为信息已充足输出最终答案“一个深蓝色的对讲机。” 规划循环终止。整个过程中系统只深度处理了视频中极小的一部分约31秒的精选内容而不是笨拙地处理全部5分钟300秒的视频效率提升近10倍且更专注于任务相关线索。5. 面临的挑战与未来演进方向尽管思路诱人但构建实用的LensWalk系统仍面临诸多挑战。挑战1规划的有效性与幻觉LLM作为规划器其决策依赖于对视频内容的文本化描述。如果感知器提取的特征不准确或LLM对视觉描述产生误解就可能导致无效甚至错误的规划例如反复观察无关区域。LLM本身的“幻觉”问题也会被带入规划中。需要设计更好的训练机制比如使用强化学习让规划器根据最终任务完成度获得奖励从而学习到更有效的观看策略。挑战2计算与延迟的权衡虽然LensWalk旨在减少总计算量但每次规划-执行-推理的循环本身就有开销。对于极短的视频传统均匀采样可能反而更快。系统的延迟取决于感知器特征提取的速度和LLM推理的速度。如何设计轻量级的感知器和高效的LLM推理服务是实现实时或近实时LensWalk的关键。挑战3泛化与可训练性一个在某个视频问答数据集上训练出来的LensWalk智能体能否泛化到动作定位、视频摘要等新任务这要求规划模块具有强大的跨任务迁移能力。目前的方案严重依赖LLM的零样本/少样本能力但针对特定领域的微调Fine-tuning或提示词优化Prompt Tuning可能是必要的。未来方向与世界模型的结合让智能体不仅基于当前观察做规划还能基于对物理世界或场景的常识性“世界模型”进行预测。例如知道“人走向门口”很可能接着“开门”从而提前将注意力锁定在门把手上。多模态规划除了视觉结合音频信息进行规划。例如听到玻璃破碎声立即规划去查看可能的破碎源区域。开源框架与生态类似于LangChain之于LLM应用未来可能会出现专为“Agentic Video Understanding”设计的开源框架如热词中提到的“Simulink Agentic Toolkit”的灵感提供规划器、感知器、记忆模块的标准接口降低研究与应用门槛。LensWalk代表的是一种更接近人类认知方式的视频理解范式。它不再将视频视为等待处理的静态数据而是将其作为一个可以主动探索、交互的环境。这条路才刚刚开始但无疑为处理海量、复杂的视频数据打开了一扇新的大门。在实际尝试构建原型时我的体会是最大的乐趣和困难都来自于让各个组件“对齐”——让LLM的指令能被感知器准确执行让感知器看到的东西能被LLM正确理解。这不仅仅是一个工程问题更是一个关于如何让不同模态的智能体进行有效协作的深刻问题。