放下层级与角色：自组织LLM智能体如何胜过人为设计的结构

多智能体 LLM 系统能够承载多大程度的自主性——又是什么使之成为可能？我们呈现一项涵盖8个模型、4至256个智能体以及8种协调协议（从外部强加的层级到涌现式自组织）的25,000任务计算实验。我们观察到，自主行为已在当前 LLM 智能体中出现：在仅给予最小结构支架（固定顺序）的条件下，智能体会自发创造专门化角色、主动回避超出自身能力的任务并形成浅层层级——无需任何预分配的角色或外部设计。一种支持这种自主性的混合协议（Sequential）比集中式协调高出14%（p<0.001），协议之间的质量差距达44%（Cohen's d=1.86，p<0.0001）。涌现自主性的程度随模型能力而扩展：强模型能够有效自组织，而能力低于某个阈值的模型仍受益于刚性结构——这表明随着基础模型改进，自主协调的适用范围将不断扩大。系统以次线性方式扩展到256个智能体而质量不下降（p=0.61），仅8个智能体便产生了5,006种独特角色。结果在闭源与开源模型上均可复现，开源模型以低24倍的成本达到闭源模型95%的质量。实践启示是：给智能体一个使命、一套协议和一个够强的模型——而不是预先分配的角色。