(2) 片段搜索（Clip Search）工具，以及原始解码帧...。DVD 强调其作为智能体的自主性，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。

• 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)，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

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，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。DVD 也持续超越了先前的最先进性能。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。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、并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。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），Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，从而赋予智能体自主、在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

(3) 帧检查（Frame Inspect），

图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。准确率进一步提高到 76.0%。片段字幕及其嵌入向量，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，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，" 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。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）。

为了充分利用这一自主性，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。并提取全局、

利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，

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，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。

LLM 作为核心认知驱动器，证据引导和灵活的行动机制，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。根据累积的知识和推理证据采取行动，片段和帧级别的多粒度信息，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，包括主题中心化摘要、实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，即通过自主规划，在 LongVideoBench、首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，