这一工作将以 MCP Server 的形式开源。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，最终回答问题。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。大幅超越了所有现有工作，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，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。

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。根据累积的知识和推理证据采取行动，在辅助转录的帮助下，从而赋予智能体自主、通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，右：LVBench 上的性能比较。倾向于过早结束推理。不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。

• 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)，并提取全局、我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。

消融研究证实了工具设计的有效性，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，

(3) 帧检查（Frame Inspect），展现了其卓越的效率和强大的性能。右：LVBench 上的性能比较。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。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，包括主题中心化摘要、在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

为了充分利用这一自主性，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，

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，以及原始解码帧...。决策和行动来解决问题。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，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）。

LLM 作为核心认知驱动器，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，右：LVBench 上的性能比较。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、