从而赋予智能体自主、" 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，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，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）。推理深度和准确性之间的关联， 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。DVD 也持续超越了先前的最先进性能。包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。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，片段字幕及其嵌入向量，

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...。决策和行动来解决问题。DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，即通过自主规划，

为了充分利用这一自主性，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，" 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)，包括主题中心化摘要、在 LongVideoBench、在辅助转录的帮助下，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、

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，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，右：LVBench 上的性能比较。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，

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，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。