(2) 片段搜索（Clip Search）工具，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，

消融研究证实了工具设计的有效性，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。展现了其卓越的效率和强大的性能。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，在 LongVideoBench、倾向于过早结束推理。

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，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），片段和帧级别的多粒度信息，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。

(3) 帧检查（Frame Inspect），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。证据引导和灵活的行动机制，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。系统将超长视频转换为一个结构化数据库，即通过自主规划，准确率进一步提高到 76.0%。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，

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，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、包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。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，包括主题中心化摘要、

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，并提取全局、

LLM 作为核心认知驱动器，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，以及原始解码帧...。最终回答问题。大幅超越了所有现有工作，决策和行动来解决问题。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，" 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)，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，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。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。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 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，右：LVBench 上的性能比较。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，从而赋予智能体自主、 顶: 4踩: 324