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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。
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，DVD 强调其作为智能体的自主性，即通过自主规划，决策和行动来解决问题。
为了充分利用这一自主性，我们将原始的长视频转换为多粒度视频数据库，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。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、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，首先将长视频转化为多粒度的视频数据库，然后通过自主搜索和工具使用对用户的问题生成回答。
在 “多粒度视频数据库构建” 阶段，系统将超长视频转换为一个结构化数据库，通过统一将视频分割成短片段（例如 5 秒），并提取全局、片段和帧级别的多粒度信息，包括主题中心化摘要、片段字幕及其嵌入向量，以及原始解码帧...。
(1)全局浏览（Global Browse），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）。
(2)片段搜索（Clip Search）工具，实现通过片段描述 Embedding 对视频内容进行高效语义检索，并返回排名靠前的相关视频片段及其字幕和时间范围。
(3) 帧检查（Frame Inspect），用于从指定时间范围内的像素级信息中提取细粒度细节，并提供开放格式的视觉问答（VQA）响应。
LLM 作为核心认知驱动器，在迭代的 “观察 - 推理 - 行动” 循环中，根据累积的知识和推理证据采取行动，从而赋予智能体自主、证据引导和灵活的行动机制，有效地将原始查询分解为逐步细化的子查询来解答问题。
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。
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，不具有推理能力 GPT-4o 表现出非常单一的行为模型。
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。
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二是要在攻坚克难上实现新突破，让干部更加“敢担当”。 高铁新区建设是一项宏伟工程，充满了艰辛与挑战。然而 惟其艰难，更显勇毅;惟其磨砺，始得玉成。在座的各位都是东沙河发展的中坚力量，能否肩负起这一历史使命，关系到东沙河的全局和未来，关系到东沙河百姓的福祉。责重如山，责无旁贷! 一要有担当的精神。 习说过：“看一个领导干部，很重要的是看有没有责任感，有没有担当精神。”要增强担当意识，提升担当能力，落实担当责任，把担当精神渗入到骨髓里，熔铸到建设高铁新区的伟大实践中。 二是要有担当的勇气。 “为官避事平生耻”。高铁新区建设面临许多深层次矛盾和问题，都是难啃的“硬骨头”。面对困难，惧怕困难是最大的困难，回避问题是最大的问题。解决困难和矛盾，需要有亮剑精神、有攻坚意志，要坚定必胜信心，不畏艰难困苦，敢于攻坚克难，越是艰险越向前。 三是要有担当的本领。 没有过硬的本领，再美好的蓝图也无法实现。能否既要想干事，又要干成事、不出事，是考量一名干部基本标准。面对难题，要掌握破解难题的方法、提高驾驭复杂局面的能力。
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