图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，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）。片段字幕及其嵌入向量，

• 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)，

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。

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，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、

(3) 帧检查（Frame Inspect），包括主题中心化摘要、推理深度和准确性之间的关联，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。系统将超长视频转换为一个结构化数据库，展现了其卓越的效率和强大的性能。例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。倾向于过早结束推理。并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。

LLM 作为核心认知驱动器，" 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，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，右：LVBench 上的性能比较。

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，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，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。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），大幅超越了所有现有工作，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。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。" 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。并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。在辅助转录的帮助下，

消融研究证实了工具设计的有效性，

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，DVD 强调其作为智能体的自主性，