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)，

随后在 “智能体搜索和回答” 阶段，证据引导和灵活的行动机制，

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，用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，从而赋予智能体自主、

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，展现了其卓越的效率和强大的性能。这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，以及原始解码帧...。DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），DVD 强调其作为智能体的自主性，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。

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，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，" 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。

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。

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，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，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。