现有的评测基准，如 AgentBench、GAIA 等，大多聚焦于单个智能体的推理和工具使用能力，却无法衡量多智能体系统内部至关重要的协作效率、沟通质量和竞争策略。这在 AI 能力评估领域，形成了一个巨大的「盲区」。

认知模块为每个智能体提供个性化信息、独立的记忆，以及多样化的推理方式，使其能够根据上下文和交互过程灵活调整策略，而非简单执行固定指令。这一设计使智能体在多智能体环境中展现出更具适应性和灵活度的行为，为研究智能体间协作与互动提供了支持。

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