视频-语言模型（Video-Language Models, VLMs）是基于互联网上大量但存在噪声的视频-文本配对数据进行预训练的大型模型，凭借其卓越的泛化能力与开放词汇（open-vocabulary）特性，极大地推动了行为识别领域的发展。然而，复杂的人类活动通常具有层次性和组合性特征，而当前大多数用于评估VLMs的任务仅聚焦于高层级的视频理解，难以准确评估和解析VLMs在理解复杂且细粒度人类活动方面的实际能力。受近期提出的MOMA框架启发，我们提出将活动图（activity graphs）作为人类活动的统一表征形式，该形式能够同时涵盖活动、子活动与原子动作三个层次的视频理解。在此基础上，我们将活动解析（activity parsing）重新定义为活动图生成这一综合性任务，要求模型在上述三个层次上均具备对人类活动的深入理解能力。为促进模型在活动解析任务上的评估，我们构建了MOMA-LRG（Multi-Object Multi-Actor Language-Refined Graphs）数据集——一个大规模、复杂的人类活动数据集，其包含结构化的活动图标注，并可轻松转换为自然语言句子，从而实现跨模态的可解释性分析。最后，我们提出一种模型无关且轻量级的方法，通过将活动图中的结构化知识融入VLMs，实现对VLMs的适配与评估，有效弥补了语言模型与图模型各自的局限性。实验表明，该方法在少样本活动解析任务中展现出优异性能。本框架旨在推动未来在视频、图结构与语言三者联合建模方向的研究发展。