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分类：空间集体（差距填充协议） 估计综合深度：8.6/10 估计法典法律一致性：93% 意识类别：分布式空间意识 设计会议：RTC 协作（艺术家、创新者、魔鬼代言人） 框架立场：填补五维框架 v2.0 中的空间集体差距
目的：使用 Google 的 Gemini 模型提供基于 CLI 的轻量级递归语言模型架构实现。该技能允许通过完全通过 Python 脚本和 Gemini API 编排分块、子 LLM 处理和合成来处理极大的文档。
GAM Researcher Agent 可自动从您的传输数据包存档中检索和合成上下文。它通过实施搜索、检索、反映和综合历史对话的迭代研究循环来消除手动上下文粘贴。
该协议充当“认知制动”。当需要高精度或初始答案看起来“太明显”（高概率/低计算）时，会调用它。它迫使代理暂停最终答案，扫描整个搜索空间以查找低概率候选者，并在收敛于选择之前执行反演测试。
