本文审视了近年来基于本地大语言模型的代理系统中常见的认知架构命名与实际实现之间的差距。作者提出了一套四问静态审计协议——①模块是否在代码中出现；②是否被调用；③调用链是否传递有效数据；④输出是否进入系统生产流。审计过程要求提供行号证据并追踪调用链，适用于任意代码库。
研究对象为一个声称实现25种认知机制的系统。预先登记了对11个模块的可证伪预测，并在两套独立系统上复现该协议。审计结果显示，25个模块中有18个从未产生任何生产输出；出现三种新型死代码形态：连接但未被调用、被调用但无效、被调用但对内容盲目。共计61条冻结标准，12次干预中有53条得到确认，2条部分裁定，5条被否定，1条裁定模糊。针对两项关键缺陷的修复实验将规划任务成功率从0.028提升至1.000，状态控制器错误率下降52%。
作者强调，模块名称与其计算实现必须作为独立声明进行审计。所提出的审计协议及五类失败分类法可在不同系统间复用，以系统层面的深度评估实现与声明的匹配程度。点评