图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。右：LVBench 上的性能比较。展现了其卓越的效率和强大的性能。DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），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。倾向于过早结束推理。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，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，

为了充分利用这一自主性，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，DVD 强调其作为智能体的自主性，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。片段字幕及其嵌入向量，

LLM 作为核心认知驱动器，准确率进一步提高到 76.0%。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）。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。右：LVBench 上的性能比较。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。片段和帧级别的多粒度信息，以及原始解码帧...。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，大幅超越了所有现有工作，

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，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="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)，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，从而赋予智能体自主、选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息， 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。