然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。片段和帧级别的多粒度信息，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，在极具挑战性的 LVBench 数据集上，

• 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)，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，DVD 智能体配备了三个核心工具：

(1) 全局浏览（Global Browse），这一工作将以 MCP Server 的形式开源。通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，" 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，包括主题中心化摘要、

LLM 作为核心认知驱动器，DVD 强调其作为智能体的自主性，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，片段字幕及其嵌入向量，

图 1：左：DeepVideoDiscovery 的流程示意图。

(2) 片段搜索（Clip Search）工具，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、这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。从而赋予智能体自主、最终回答问题。

(3) 帧检查（Frame Inspect），

在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，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。

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。

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，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，决策和行动来解决问题。 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。

图 3：不同基础模型在智能体中的行为分析。右：LVBench 上的性能比较。

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，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，

图 2：DeepVideoDiscovery 分为两个 stage，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，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。