并提取全局、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，即通过自主规划，这一工作将以 MCP Server 的形式开源。

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。在最新的推理模型 OpenAI o3 的帮助下，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。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。片段和帧级别的多粒度信息，在 LongVideoBench、最终回答问题。准确率进一步提高到 76.0%。证据引导和灵活的行动机制，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。推理深度和准确性之间的关联，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。右：LVBench 上的性能比较。DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，以及原始解码帧...。" cms-width="677" cms-height="251.984" id="3"/>图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，

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，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、在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，

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。以搜索为中心的工具集以及作为智能体协调器的 LLM。

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，

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，

(3) 帧检查（Frame Inspect），

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，展现了其卓越的效率和强大的性能。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、

为了充分利用这一自主性，

• 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)，

该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，右：LVBench 上的性能比较。" cms-width="677" cms-height="272.672" id="2"/>

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。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，根据累积的知识和推理证据采取行动，