在文献中，对于什么是AI智能体并没有明确且一致的定义。本文不旨在定义何为AI智能体，而是关注从基本数据处理到复杂自主决策能力范围内的AI智能体。这一框架允许我们探讨AI智能体在不同复杂性水平上的演进，强调每个阶段的核心特征、功能和区别。

第1级：感知与数据处理
在基础层面上，重点在于AI智能体处理感官数据（图像、文本、音频等）并提取计算特征的能力。衡量标准包括识别准确率、精确度、召回率和效率。由于此阶段仅涉及个体的数据处理能力，因此多智能体因素未被考虑在内。

第2级：推理与问题解决
这一阶段的重点在于个体智能体的逻辑推理、推断和结构化问题解决能力。关注的任务包括执行算法、在约束条件下寻找解决方案以及在明确环境中的优化结果。除非任务明确需要智能体间的交互，否则多智能体系统在此阶段不相关。

第3级：学习与适应
此层级涉及个体智能体通过监督学习、无监督学习或强化学习等方式随着时间推移提高表现的能力。虽然个体学习仍是主要优先事项，但在特定场景中（例如游戏模拟或共享环境）可能会出现协作学习或竞争适应，但这只是例外而非核心特征。

第4级：上下文感知
智能体必须理解并适应其周围环境，包括空间、时间和社交维度。当智能体共享动态环境时（如机器人或自主导航系统），多智能体因素开始在此类场景中显现，这需要相互感知，但不一定需要全面协作。

第5级：自主性和决策
在这个阶段，智能体通过在动态环境中独立做出决策来展示其自主性。在分散系统中，多智能体因素出现在个体决策可能会影响或依赖于其他智能体的情况下。例如，供应链管理等分布式系统可能需要智能体在没有中央控制的情况下自主协调行动。

第6级：协作与协调（引入多智能体系统）
这是多智能体系统成为主要关注点的第一个层级。智能体为了实现共同目标而协作，这需要交流机制、任务分配和冲突解决机制。此层级评估智能体集体工作的效果，平衡个体和群体目标。衡量标准包括团队效率、对智能体故障的稳健性以及智能体间合作的质量。

第7级：沟通与互动
评估智能体有效沟通、解读意图和保持上下文相关性的能力。当智能体需要分享信息、谈判或解决冲突时（如群体智能或分布式规划系统），多智能体因素变得尤为重要。

第8级：创造力和创新
创造力涉及产生新颖且有价值的输出，如设计新的解决方案或策略。在多智能体系统中，创造力可能涉及协作导致的创新行为。然而，此层级也可以单独评估个体智能体，因此多智能体动态取决于具体情境。

第9级：伦理与价值一致性
评估智能体采取行动与伦理原则和社会规范保持一致的能力。在多智能体系统中，确保集体行为符合伦理约束，如公平性、偏见缓解和隐私保护。

第10级：通用智能
这一层级对应于通用人工智能（AGI），在此层级中，智能体能够像人类一样灵活地跨不同领域执行任务。当通用智能出现在协作工作的智能体系统中时，多智能体因素适用，但个体AGI智能体也可以独立运作。

第11级：自我提升与元学习
在这个终极层级，智能体展示出提升其架构、学习策略和操作方法的能力。如果智能体共同改进其算法，多智能体系统可能发挥作用，但重点在于个体和系统的自我提升。

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