分层多智能体系统（HMAS）通过层级化结构组织智能体集群，有效管理复杂性与规模扩展。此类层级架构虽能简化协调流程，却常伴随隐性权衡。本文提出五维分类体系：控制层级、信息流、角色任务委派、时间分层及通信结构，其核心价值在于提供跨方案比较框架而非指定"最优"设计。该分类法关联具体协调机制——从经典任务分配的合同网协议到新兴分层强化学习研究，并以电网、油田作业等工业场景佐证框架实用性：生产层、维护层与供应层智能体通过协同实现油井故障诊断或能源需求平衡。案例表明层级结构可在保障局部自主性前提下达成全局效率，但平衡点极为微妙。文末提出开放挑战：实现人类可解释的层级决策、超大规模智能体集群扩展、以及大语言模型等学习型智能体安全融入分层框架的可行性评估。本论文首创融合结构、时间与通信维度的分层MAS统一设计框架，构建经典协调机制与现代强化学习及大语言模型智能体的理论桥梁。
人工智能的现代应用常需多智能体在复杂环境中协同作业。分层多智能体系统（HMAS）通过层级化组织架构协调大规模智能体集群，已成为高效的系统设计范式。在HMAS中，高层智能体（或智能体团队）通常监管协调低层智能体，形成类人类组织层级的指挥链。该架构优势体现在三方面：首先解决可扩展性问题——当智能体数量激增时，纯扁平化（完全去中心化）结构易受通信开销与全局一致性制约，而通过中间"领导者"智能体实施分治策略可有效管理复杂度。分层机制赋予特定智能体更高责任权重，实现任务需求灵活适配与大规模MAS高效管控。例如自动驾驶领域提出的"区域领导者"架构：顶层智能体优化路网全局目标，区域领导者协调局部交通流。其次支持差异化抽象层级与时间尺度的决策：高层智能体执行宽时间跨度的抽象规划（如任务规划），低层智能体实施精细动作控制（如运动控制），提升系统整体一致性。第三促进结构化协调与冲突消解：明确权责关系（指挥链）与通信路径，规避完全平等型团队常见的决策迟滞或振荡现象。正如Malone与Crowston经典论述所指：协调本质是管理活动间依存关系——当存在结构化监督机制时该过程显著简化（Malone and Crowston, 1994）。
分布式AI与多智能体系统的早期研究已证实组织设计对性能的影响。学界通过分析层级、团队、联盟、全息及市场等组织范式权衡优劣，尤其揭示层级组织（常通过管理者-工作者模式或树状拓扑实现）能以部分鲁棒性为代价提升全局效率；而完全去中心化的"团队"组织虽最大化韧性平等性，却在大规模群体中效率受限。最新研究凸显混合架构的复兴趋势——融合分层与去中心化协调机制以兼取二者优势。行业投资数据佐证该趋势：2024年Q1多智能体系统领域通过超1100笔交易获122亿美元融资，彰显医疗、交通、金融及国防等千亿级市场对MAS变革潜力的持续信心（Aalpha, 2025）。Sun等人2025年的深度研究指出"分层与去中心机制的混合策略"是实现可扩展性与适应性平衡的关键路径，印证本文分类方法的科学价值。事实上层级结构在自然界（如具工蜂-蜂后层级的昆虫社会）与人类社会（企业组织架构）普遍存在，表明精心设计的层级可显著增强多智能体AI系统的协调效能。
除结构优势外，HMAS更契合人机交互需求。在能源运营、军事指挥等任务关键型领域，人类监督员管理AI智能体、智能体再管控底层自动化流程的分层模式，既映射现实管理结构，又为人机协作提供意图注入节点。通过明确定义人类操作员（战略决策者）与自主智能体（战术执行者）角色，层级架构促进人机高效协作。但该集成亦引发新挑战——系统需向上提供可解释性（确保人类理解智能体决策）并建立信任机制保障可靠委派。
面对多智能体应用规模与复杂度的持续增长（从含数百分布式能源的智能电网，到自动驾驶车队，再到自适应供应链），亟需建立分层多智能体系统的系统性分类与设计指南。现有MAS分类法（如按团队规模、通信拓扑、智能体异构性划分）基础上，本文提出聚焦层级组织模式及其协调机制的升级版分类体系。该研究融合经典框架（如Smith 1980年提出的任务分配合同网协议及MAS组织理论）与前沿成果（分层多智能体强化学习、大语言模型智能体），以多维视角勾勒HMAS设计空间，明晰系统架构师的抉择与权衡。分类体系植根现实应用（尤以作者深耕的能源与运营领域为典型），通过油田监测分层MAS、微电网控制等工业案例实证设计范式的实用价值。文末指出现代AI能力与层级结构交叉衍生的研究议题：如何在深度分层系统中维持全局透明度？如何将大语言模型智能体的推理能力融入传统层级架构？本成果贡献了横跨控制、信息流、角色/任务委派、时间分层、通信结构五维度的统一分类法，并显式关联协调机制与工业部署，为研究者与系统架构师提供超越既有综述的实用设计透镜。
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