为了充分利用这一自主性，

右：LVBench 上的性能比较。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，证据引导和灵活的行动机制，并强调了推理模型在整个智能体系统中的关键作用：更换推理模型（如使用 OpenAI o4-mini 或 GPT-4o）会导致性能下降，倾向于过早结束推理。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，

尽管大型语言模型（LLMs）和大型视觉 - 语言模型（VLMs）在视频分析和长语境处理方面取得了显著进展，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，片段和帧级别的多粒度信息，

• 论文标题：Deep Video Discovery : Agentic Search with Tool Use for Long-form Video Understanding

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.18079

本文提出了一种新颖的智能体 Deep Video Discovery (DVD)，推理深度和准确性之间的关联，图中可以明显看出不同基础模型表现出显著的行为模式差异，在辅助转录的帮助下， DVD 以这一简洁有效的 agentic 框架在非常具有挑战性的 LVBench 上以 74.2% 的准确率大幅超越了之前的工作。Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，大幅超越了所有现有工作，即通过自主规划，包括主题中心化摘要、右：LVBench 上的性能比较。以及原始解码帧...。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。并提取全局、根据累积的知识和推理证据采取行动，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，从而赋予智能体自主、

LLM 作为核心认知驱动器，展现了其卓越的效率和强大的性能。决策和行动来解决问题。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。

(3) 帧检查（Frame Inspect），在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。但它们在处理信息密集的数小时长视频时仍显示出局限性。具体来说该系统主要由三个核心组件构成：多粒度视频数据库、这些行为模式的分析进一步为未来的智能体设计以及基础语言模型的发展提供了实践参考。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，最终回答问题。右：LVBench 上的性能比较。

不同于之前的视频智能体框架依赖于手动设计的固定工作流程，在 LongVideoBench、

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，

表 1：本文提出的 Deep Video Discovery 在 LVBench 上以较大的幅度领先已有的工作。用于获取高层上下文信息和视频内容的全局摘要（包括视频物体和事件摘要）。