Behavior Trees Evaluation Benchmark是行为树研究社区维护的标准化评测基准，用于公平比较不同行为树设计、执行和学习方法在各类机器人任务上的性能。基准涵盖行为树设计（手动设计、自动生成、从演示中学习）、行为树执行（单线程、多线程、实时调度）、行为树学习（进化算法、强化学习、模仿学习）等多个研究方向，包括游戏AI、机器人操作、移动机器人、无人机、自动驾驶等多种应用场景。基准提供了统一的行为树表示格式、标准化的评估协议、可复现的实验设置和公开的排行榜，支持多种行为树库（BehaviorTree.CPP、py_trees、Groot等）和仿真环境。