东吴证券研报指出，Agent的未来不在于单个智能体的能力提升，而在于多Agent协同网络的构建。代入人类视角，每一个人在工作中都代表一个特定的角色，未来的Agent也将如此。更高级的用例需要多个智能体之间的协作，形成类似人类合作网络一样的复杂Agent合作网络。多Agent协同正成为AI Agent发展的主流方向，推动Agent从L2推理级向L5群体智能演进。

从能力演进来分类，Agent可以分为L0-L5六个层级：L0（无AI）仅执行预设脚本，无智能决策能力；L1（规则智能）基于预定义规则执行任务；L2（推理决策）具备任务拆解和工具调用能力；L3（记忆反思）支持长期记忆与上下文学习；L4（自主学习）可自我迭代策略；L5（群体智能）多Agent协同完成跨域目标。

当前市场上主流的大厂AI Agent仍处在L2阶段：可以自主拆解一个任务，并完成结果交付。未来Agent将向着有机互联与规划协同发展，从单个智能体执行简单任务，演进到多Agent协同完成跨域复杂目标，最终实现类似人类社会的群体智能。

未来Agent间协作的六种模式可以类比人类员工的组织架构形成智能体架构。这六种模式包括：分工协作模式（不同Agent负责不同子任务）、层级管理模式（主Agent调度子Agent）、专家协同模式（各领域专家Agent协同决策）、竞争优化模式（多Agent通过竞争寻找最优解）、共识达成模式（多Agent协商达成一致）、动态路由模式（根据任务动态分配Agent）。

每种协作模式适用于不同的业务场景。例如，在复杂业务流程中，分工协作模式让每个Agent专注自身擅长的领域；在决策类任务中，专家协同模式让多个专业Agent从不同角度分析问题，提升决策质量。多Agent协同能够突破单个Agent的能力边界，实现“1+1>2”的协同效应。

在销售场景中，阿里钣羊的四个Agent（销售任务规划Agent、线索清洗Agent、销售策略Agent、到店邀约Agent）正是多Agent协同的典型实践。每个Agent负责一个特定角色：规划Agent制定任务优先级，线索清洗Agent筛选高质量线索，策略Agent推荐话术，邀约Agent自动外呼。四个Agent协同工作，实现了从线索获取到到店转化的全链路自动化。

多Agent协同的优势在于：每个Agent可以针对特定任务进行精细化训练，提升专业能力；Agent之间通过标准化接口通信，系统可灵活扩展；任务失败时可以通过替换或调整特定Agent进行容错。未来更高级的用例将需要更多Agent之间的协作，形成覆盖企业全业务流程的智能体网络。

表：Agent能力演进层级

层级	能力描述	核心特征	当前状态
L0	无AI	执行预设脚本	传统RPA
L1	规则智能	基于预定义规则	规则引擎
L2	推理决策	任务拆解+工具调用	主流Agent
L3	记忆反思	长期记忆+上下文学习	演进中
L4	自主学习	自我迭代策略	前沿探索
L5	群体智能	多Agent协同完成跨域目标	未来方向