在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，根据累积的知识和推理证据采取行动，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。

消融研究证实了工具设计的有效性，

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，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，右：LVBench 上的性能比较。" 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。准确率进一步提高到 76.0%。右：LVBench 上的性能比较。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。 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。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

• 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)，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，

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，

(3) 帧检查（Frame Inspect），大幅超越了所有现有工作，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，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。系统将超长视频转换为一个结构化数据库，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。展现了其卓越的效率和强大的性能。对智能体推理行为的分析也揭示了不同模型在工具调用模式、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，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，