概要

LongVideoAgentは「Multi-Agent Reasoning with Long Videos」を掲げる研究プロジェクトの公式リポジトリです。長尺動画に対し、複数のエージェントが協調して情報を収集・記憶・推論するアプローチを提案する論文（arXiv掲載）に付随する実装とデータセットが今後提供される予定です。長期依存や計算コストの問題を、タスク分解とモジュラーなエージェント設計で解決することを狙います。

リポジトリの統計情報

• スター数: 41
• フォーク数: 2
• ウォッチャー数: 41
• コミット数: 9
• ファイル数: 4
• メインの言語: 未指定

主な特徴

• 長尺動画に特化した「マルチエージェント」アーキテクチャを提案・実装予定。
• 論文は arXiv で公開（リンクあり）、コードとデータセットは後日公開予定。
• モジュール化された設計により、視覚モジュール・記憶モジュール・推論エージェントの分離が想定される。
• 学術的な検証を重視したプロジェクト構成（プロジェクトページと文献リンクを同梱）。

技術的なポイント

LongVideoAgentが扱う「長尺動画」は、単純にフレームを並べるだけでは処理できない長期依存・計算量・記憶の問題をはらみます。本プロジェクトが掲げるマルチエージェント戦略は、これらの課題に対して以下のような技術的解決策を示唆します。

まず、タスク分割と局所処理によって計算負荷を分散します。動画を時間的に分割して局所エージェントが部分的に解析し、重要な要約情報だけを上位のメモリやグローバルエージェントへ送ることで、全体のスケールを抑えつつ長期の文脈を保持できます。次に、エージェント間通信と共有メモリの設計が鍵になります。効率的な通信プロトコル（イベント駆動・重要度に基づくプッシュ／プル）や圧縮した表現（キーフレーム埋め込み、トピック要約）により帯域と保存容量を節約します。さらに、階層的時間解像度の導入（短時間エージェントは高解像度で動き、長期エージェントは低解像度で抽象表現を扱う）により、短期的詳細と長期的文脈を両立します。

最近の流れでは大型言語モデル（LLM）を「推論エージェント」として組み込み、視覚埋め込みやメタ情報を入力としてチェーン・オブ・ソート思考やタスク分解を行う手法が注目されています。本リポジトリも論文タイトルから、複数エージェントによる逐次的・協調的な推論フロー（例：視覚認識エージェント → 記憶検索エージェント → 推論エージェント）の採用を想起させます。加えて、実験面では長尺動画データセットの設計・評価指標（長期整合性、メモリ効率、タスク解決率）が重要となり、コード公開時には再現性のためのデータ前処理・ベンチマークスクリプトが期待されます。

現在のリポジトリは初期段階で、READMEにはプロジェクトページと論文へのリンクがあり、コード・データは追って公開予定と記載されています。実装が公開された際は、エージェントの通信仕様、メモリ管理アルゴリズム、時間分割と要約の具体手法（例えばスライディングウィンドウ、階層型Transformerやリトリーバル機構）に注目すると良いでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• README.md: file
• README_zh.md: file
• readme_src: dir

まとめ

長尺動画解析に対するモジュール化されたマルチエージェントアプローチの基盤を提示する、有望な研究プロジェクトです。

リポジトリ情報：

• 名前: LongVideoAgent
• 説明: 説明なし
• スター数: 41
• 言語: null
• URL: https://github.com/longvideoagent/LongVideoAgent
• オーナー: longvideoagent
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/250672707?v=4

READMEの抜粋：

🎬LongVideoAgent: Multi-Agent Reasoning with Long Videos

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This is the official repository for arXiv. Code and dataset are coming soon.

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