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本文提出了一种新颖的智能体 Deep Video Discovery (DVD)，通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境，利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划，选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息，最终回答问题。在最新的推理模型OpenAI o3的帮助下， 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。这一工作将以MCP Server的形式开源。
该系统在多个长视频基准测试上进行了全面评估，展现了其卓越的效率和强大的性能。在极具挑战性的 LVBench 数据集上，DVD 智能体取得了 74.2% 的最新准确率，大幅超越了所有现有工作，包括先前的最先进模型 MR. Video（13.4% 的提升）和 VCA（32.9% 的提升）。在辅助转录的帮助下，准确率进一步提高到 76.0%。在 LongVideoBench、Video MME Long 子集和 EgoSchema 等其他长视频基准测试中，DVD 也持续超越了先前的最先进性能。
消融研究证实了工具设计的有效性，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，这表明 LLM 推理能力的缺失会导致智能体行为崩溃。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、推理深度和准确性之间的关联，例如 GPT-4o 表现出过度自信和行为崩溃，倾向于过早结束推理。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。
