HiCrew：通过问题感知多智能体协作实现长视频理解的层次化推理

长视频理解面临时空冗余与复杂叙事依赖的挑战。现有方法常牺牲时间连贯性或缺乏自适应推理策略。本文提出 HiCrew，一种分层多智能体框架。其核心贡献包括：利用混合树结构保持时间拓扑并进行层次聚类；开发问题感知字幕机制生成意图驱动的视觉提示；集成规划层，根据问题复杂度动态选择智能体角色与执行路径。实验表明，该方法在时序与因果推理任务中表现优异。