TAU-Agent：一种用于流量异常理解的代理检索增强框架

交通异常理解 (TAU) 需要模型和系统来检测、推理和解释交通视频中的异常事件。为了应对这一挑战，我们提出了 TAU-Agent，这是一种用于流量异常理解的代理检索增强框架。给定任务查询，中央检索代理协调两个视觉感知工具，即视频字幕工具和开放词汇跟踪工具，以检索和选择与查询相关的证据，包括字幕、时间间隔和对象轨迹。选定的证据与采样的视频帧和输入查询一起提供给监督微调的视觉语言模型，以进行最终推理和答案生成。我们根据 2026 年 AI 城市挑战赛的域内和域外基准对 TAU-Agent 进行评估。TAU-Agent 在第 3 轨上获得了 0.6779 的分数，在第 7 轨上获得了 0.3998 的分数，在第 8 轨上获得了 67.9275 的分数，分别排名第二、第十二和第五。代码位于：https://github.com/siri-rouser/TAU-Agent。