AD-MIR：通过结构化推理弥合广告视频理解中从感知到说服的鸿沟

针对现有智能体难以跨越像素级感知与高层营销逻辑间认知鸿沟的问题，本文提出 AD-MIR 框架。该框架包含两阶段架构：首先构建结构感知记忆，将原始视频转化为集成语义检索与关键词匹配的结构化数据库，以提取细粒度品牌细节并过滤噪声；其次，结构化推理智能体模拟营销专家，通过迭代询问循环分解叙事以推导隐含说服策略，并利用基于证据的自我修正机制验证洞察。实验表明，该方法在 AdsQA 基准上超越了最强通用智能体，证明了将抽象策略锚定于像素级证据的有效性。