يمكن للإدراك التعاوني أن يعزز بفعالية أداء الإدراك الفردي من خلال توفير وجهات نظر إضافية وتوسيع مجال الاستشعار. تُعد النماذج التعاونية الحالية إما قابلة للتفسير (التعاون الناتج عن النتائج) أو مرنة (التعاون على مستوى الميزات). في هذا البحث، نُقدّم مفهوم التعاون القائم على الاستفسار (query cooperation) لتمكين تفاعل مرن على مستوى الكيانات مع الحفاظ على القدرة على التفسير. ولتوضيح هذا المفهوم بشكل دقيق، نقترح إطارًا للإدراك التعاوني يُسمى QUEST، يسمح بتدفق تيار الاستفسارات بين الوكلاء. يتم تفاعل الاستفسارات بين الوكلاء من خلال عمليات دمج للكيانات المشتركة المُدرَكة، وتكملة للكيانات غير المُدرَكة فرديًا. وباعتبار الإدراك القائم على الكاميرات بين المركبات والبنية التحتية مثالًا عمليًا نموذجيًا، تُظهر النتائج التجريبية على مجموعة البيانات الواقعية DAIR-V2X-Seq فعالية QUEST، وتكشف أيضًا عن الميزة المتميزة لنموذج التعاون القائم على الاستفسار فيما يتعلق بالمرونة في نقل البيانات والقدرة على الصمود أمام فقدان الحزم. نأمل أن يسهم عملنا في تعزيز التفاعل بين تمثيلات الوكلاء المختلفة، وبالتالي تحسين أداء الإدراك التعاوني في التطبيقات العملية.