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。大幅超越了所有现有工作，以及原始解码帧...。用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，

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，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。在 LongVideoBench、片段字幕及其嵌入向量，

(3) 帧检查（Frame Inspect），实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。倾向于过早结束推理。例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，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、在辅助转录的帮助下，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，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。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，

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，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。右：LVBench 上的性能比较。

为了充分利用这一自主性，在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，推理深度和准确性之间的关联，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。

消融研究证实了工具设计的有效性，

• 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)，