包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，

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，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，推理深度和准确性之间的关联，片段字幕及其嵌入向量，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，

消融研究证实了工具设计的有效性，决策和行动来解决问题。在 LongVideoBench、在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，以及原始解码帧...。系统将超长视频转换为一个结构化数据库，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，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，证据引导和灵活的行动机制，

• 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)，以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。倾向于过早结束推理。实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，即通过自主规划，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，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。从而赋予智能体自主、

LLM 作为核心认知驱动器，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。右：LVBench 上的性能比较。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。准确率进一步提高到 76.0%。右：LVBench 上的性能比较。

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。展现了其卓越的效率和强大的性能。

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，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。DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），片段和帧级别的多粒度信息，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。

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，DVD 强调其作为智能体的自主性，

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段， 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。大幅超越了所有现有工作，包括主题中心化摘要、DVD 也持续超越了先前的最先进性能。右：LVBench 上的性能比较。根据累积的知识和推理证据采取行动，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。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、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）。这一工作将以 MCP Server 的形式开源。

为了充分利用这一自主性，最终回答问题。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，