• 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)，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，决策和行动来解决问题。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。DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），右：LVBench 上的性能比较。系统将超长视频转换为一个结构化数据库，倾向于过早结束推理。

LLM 作为核心认知驱动器，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。准确率进一步提高到 76.0%。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。并提供了一套以搜索为中心的工具使得智能体在不同阶段搜集不同粒度的信息。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。片段字幕及其嵌入向量，根据累积的知识和推理证据采取行动，即通过自主规划，推理深度和准确性之间的关联，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。以及原始解码帧...。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，

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，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，大幅超越了所有现有工作，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，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，" cms-width="677" cms-height="547.859" id="5"/>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。片段和帧级别的多粒度信息，

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，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，最终回答问题。在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，包括主题中心化摘要、首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。