影片一路播放，問題卻可能在關鍵畫面消失後才出現；DeltaStreamer 屬於 agentic framework，處理串流影片理解中「記住甚麼、何時回查」的難題。它以 change-aware memory 保存變化，再配合 query-driven planning 和 targeted visual replay，讓系統按問題重新檢查相關片段，而不是只依賴當時留下的文字描述。
對直播問答、影片監察和互動助手而言，這個流程比單純累積長篇摘要更適合處理後來才提出的問題。項目亦提供 AI-Tongdan 作為應用例子，支援持續觀察、上下文問答和彈幕建議；不過它是框架，不是獨立的新基礎模型，所用模型與推理配置仍要按儲存庫內容自行核對。
OVO-Bench 中，DeltaStreamer 的 overall score 為 66.07，Real-Time、Backward 及 Forward 分數分別為 72.23、67.72 和 58.25。它高於列出的全開源 online MLLMs 與 video agents 多個結果，但仍低於 Gemini 3 Flash 的 64.02 嗎? [sic]