多智能体协同技术研究

随着人工智能技术的快速发展，多智能体协同系统已成为 AI 领域的重要研究方向。2025 年，中国科技巨头阿里巴巴和字节跳动在多智能体协同技术方面展现出了不同的技术路线和实践特色。本报告旨在深入对比分析两家公司在该领域的技术架构、核心能力、应用案例以及未来发展前景，为行业观察者和从业者提供全面的技术洞察。

当前，全球多智能体系统市场正经历爆发式增长。根据 IDC 最新报告，2025 年全球多智能体系统市场规模突破 380 亿美元，其中工业领域占比达 47%(135)。与此同时，中国企业级智能体应用正从单点突破走向系统共生，复杂场景需求升级和技术底座成熟成为两大核心驱动力。在这一背景下，阿里和字节作为中国 AI 技术的领军企业，其多智能体协同技术的发展路径值得深入研究。

本报告将从四个核心维度展开分析：首先对比两家公司的技术架构特点，揭示其设计理念和实现路径的差异；其次分析在通信、决策、协作等方面的核心能力；再次梳理不同场景下的实际应用案例；最后从技术趋势和市场需求角度探讨发展前景。通过这一分析框架，我们希望为读者呈现一幅清晰的多智能体协同技术竞争格局图。

一、技术架构对比

1.1 阿里多智能体协同技术架构

阿里巴巴在 2025 年推出的AgentScope 1.0标志着其在多智能体协同领域的重要突破。该框架于 2025 年 9 月 2 日由阿里通义实验室发布，采用独特的三层技术架构，专门解决智能体的全生命周期管理问题，特别强调多智能体的协作能力。

核心框架层作为整个系统的 "设计师"，负责智能体的构建与应用编排。该层采用模块化设计，由消息、模型、记忆和工具四大组件构成，实现高度解耦与灵活扩展(27)。这种设计理念体现了阿里对多智能体系统复杂性的深刻理解 —— 通过将复杂系统拆解为可独立开发和维护的模块，大大降低了开发难度和维护成本。

Runtime 层提供安全可靠的智能体运行和部署环境。该层基于容器技术构建了系统级的安全隔离工具执行环境，原生支持代码执行、文件操作、浏览网页、智能体训练评估等多种场景。通过模型上下文协议 (MCP)，可随时为沙箱 "装修升级"，动态添加新工具和能力。这种沙箱机制确保了智能体在执行敏感操作时的安全性，特别适合企业级应用场景。

Studio 层提供可视化的开发与监控工具，集成了实时监控与智能体评测两大核心功能。该层为开发者提供了一站式的可视化平台，为智能体装上了一套完整的 "性能检测仪表盘"。通过 Studio，开发者可以实时查看智能体的执行流程、Token 消耗、模型调用等具体信息，大大提升了开发效率和系统可观测性。

值得注意的是，阿里的架构设计具有高度的开放性。这三层技术架构作为三个独立的开源项目，根据开发者需求可以被单独使用。其中 AgentScope Runtime 和 AgentScope Studio 还可以兼容其他主流多智能体编排框架，如 LangGraph 和 AutoGen。这种开放性策略体现了阿里在构建 AI 生态方面的长远眼光。

在分布式架构方面，阿里采用了去中心化的对等智能体网络架构，摒弃了传统的主从架构模式。在这种架构中，所有智能体在地位上是平等的（peers），通过提供服务进行协作(75)。这种设计带来了更好的扩展性和容错性，避免了单点故障问题。同时，阿里基于 Spring AI 框架构建了多智能体协作系统，专门为阿里云生态设计，核心思想是 "分工协作，智能优化"，包含 Reflection Agent（负责质量评估和优化）、Agent Manager（统一管理和协调）、Message Broker（处理智能体间通信）等组件(6)。

1.2 字节多智能体协同技术架构

字节跳动在 2025 年推出了多个创新性的多智能体架构，展现出与阿里截然不同的技术路线。其中最具代表性的是Aime 架构，这是一个 "AI 协作框架"，就像给 AI 们搭了个 "公司"，里面有 4 个核心 "部门"，各司其职又互相配合，核心是 "灵活" 而非 "死板"。

动态规划器相当于 "AI 项目经理"，负责掌控全局目标，维护任务清单，并根据任务进程和最新状态动态调整计划。与传统的静态规划不同，动态规划器能够 "边看进度边调整计划"，像个会变通的领导。这种设计理念源于字节对实际应用场景复杂性的深刻理解 —— 在真实的业务环境中，任务往往需要根据实时反馈进行调整。

智能体工厂相当于 "AI 人才库"，接受并分析子任务，根据子任务需求创建符合需求的专业执行者。该模块的创新之处在于，它不养 "固定能力的 AI"，而是 "需要啥人，就临时造啥人"。这种动态创建机制大大提升了系统的灵活性和资源利用效率。

动态智能体相当于 "AI 员工"，使用 ReAct 框架选择工具并采取行动，最终进行评估，循环这个流程直到子任务完成。这些智能体通过 "思考→行动→看结果" 的循环自主决策，每个行为体不仅执行任务，还能自主判断何时向系统汇报进度与问题。

中央进度管理模块相当于 "信息共享看板"，是存储记忆的状态池，管理着全局任务的层次结构和子任务的实时状态。所有 AI 都能看这个 "进度表"，解决了 "沟通乱、重复干活" 的问题。

字节还推出了基于 LangStack 的多智能体框架DeerFlow，该框架依托 LangChain 与 LangGraph 技术栈构建。LangChain 负责基础任务链的搭建，如数据加载、模型调用和记忆管理；LangGraph 则用于定义多 Agent 之间的交互流程，支持有向无环图（DAG）编排，确保任务执行的灵活性与可扩展性。

在协同模式方面，DeerFlow 采用了任务分工模式，不同 Agent 各司其职：任务分解 Agent 负责拆解复杂问题，执行 Agent 调用大模型（如豆包 1.5 Pro）完成具体推理或生成任务，优化 Agent 则基于自然语言反馈实时调整输出内容(11)。这种分工模式不仅提升了系统的可解释性，也为复杂场景下的多步骤决策提供了更高的可控性。

字节的另一个重要架构是M3-Agent，这是一个多模态智能体框架，最核心的创新在于其 "记忆化 - 控制" 双线程并行架构。该系统无需用户指令，持续将多模态输入（视频 / 音频 / 文本）编码为结构化记忆(56)。这种架构设计灵感源于人类大脑工作方式，通过两个并行运行系统模拟人类持续观察和调取记忆解决问题的认知模式。

1.3 技术架构特点对比分析

通过对比分析，我们可以发现阿里和字节在多智能体协同技术架构上呈现出明显的差异化特征：

设计理念差异：阿里强调系统性和工程化，其 AgentScope 1.0 采用三层解耦架构，每一层既可作为独立组件使用，也可整合为完整解决方案(25)。这种设计注重系统的完整性和可扩展性，适合企业级大规模部署。相比之下，字节更强调灵活性和动态性，其 Aime 架构的核心是 "灵活" 而非 "死板"，协作方式像动态编队，规划器随时评估任务状态并重排队形(104)。

架构模式差异：阿里倾向于标准化和模块化，通过核心框架的四大组件（消息、模型、记忆、工具）实现高度解耦(27)。字节则更倾向于去中心化和自适应，Aime 架构中的四个核心组件各司其职又互相配合，形成了一个有机的协作整体。

技术路线差异：在具体实现上，阿里基于 Spring AI 框架构建多智能体协作系统，专门为阿里云生态设计(6)，体现了其在云计算领域的技术积累。字节则依托 LangStack（LangChain + LangGraph）构建 DeerFlow 框架，展现了其在大模型应用和图计算方面的技术优势。

开放性策略差异：阿里的架构具有很高的开放性，AgentScope Runtime 和 Studio 兼容 LangGraph、AutoGen 等主流框架(24)，体现了其构建开放生态的理念。字节的 DeerFlow 虽然也是开源项目，但更注重与自家产品（如豆包大模型）的深度集成，体现了其 "技术 + 产品" 闭环的策略。

二、核心能力对比

2.1 通信机制对比

在多智能体协同系统中，通信机制是实现智能体间协作的基础。阿里和字节在这一关键技术上展现出了不同的技术选择和实现路径。

阿里的通信机制以A2A（Agent-to-Agent）协议为核心。A2A 协议作为统一的通信层，旨在为跨进程、跨语言的智能体互操作提供标准化语义与传输通道，从而解决智能体数量增加引起的运维、管理和部署成本过高等问题(81)。

A2A 协议的技术特点包括：首先，它建立在标准网络协议之上，HTTP/HTTPS 作为主要的传输层，提供熟悉的请求 - 响应模型用于消息交换(84)。其次，A2A 是 MCP（Model Context Protocol）的补充，强调 Agent 和 Agent 之间的相互操作，协议双端是对等的，而 MCP 强调的是 LLMs/Agent 为主体、MCPServer 为附属的模式(82)。

在实际应用中，AgentScope 利用 A2A 协议定义的传输客户端（如 JSONRPCTransport 或 RocketMQTransport）发起请求，并对返回的响应结果进行统一解析与处理，从而实现跨 Agent 的标准化、可互操作的协同调用。这种设计使得不同语言、不同平台的智能体能够无缝通信，大大提升了系统的互操作性。

阿里还通过RocketMQ 消息服务实现 Agent 之间的异步通信。在实际部署中，可以在 1 台云服务器 ECS 上部署 3 个独立的 Agent（SupervisorAgent、WeatherAgent 和 TravelAgent），通过 RocketMQ 实现它们之间的通信(60)。这种基于消息队列的通信方式不仅保证了通信的可靠性，还能很好地处理并发和异步场景。

字节的通信机制则呈现出更多样化的特点。字节的 Agent 可以设置触发器，用于实现定时执行或通知，包括事件触发（服务端向指定 url 发送请求时执行）等机制(90)。这种灵活的触发机制使得智能体能够根据外部事件做出相应的反应。

在字节的 Aime 架构中，中央进度管理模块起到了关键的通信协调作用。该模块相当于 "信息共享看板"，所有 AI 都能查看这个 "进度表"，上面记录着 [已完成]、[进行中]、[未开始] 的任务状态。每个任务后面还会写 "完成标准"，AI 们不用猜 "干到啥程度算完"。这种设计解决了传统多智能体系统中 "沟通乱、重复干活" 的问题。

字节还采用了消息卡片的通信方式，Agent 可以绑定消息卡片，绑定成功后将以消息卡片的形式发送消息，这种方式在飞书、豆包等平台内得到了很好的支持(90)。消息卡片不仅能够传递文本信息，还能包含图片、链接等富媒体内容，大大丰富了通信的表现力。

2.2 决策算法对比

决策算法是多智能体系统的 "大脑"，直接决定了系统的智能化水平和任务完成能力。

阿里的决策算法基于ReAct 范式构建智能体体系，提供深度研究、浏览型、元规划三类内置智能体。在多智能体协作方面，支持两种核心范式(101)：

第一种是 **"智能体作为工具" 模式 **，主智能体调用专业智能体处理子任务，智能体可独立开发、无缝集成。这种模式下，每个智能体都有明确的专业分工，如 "导购员" 负责商品推荐，"订单查询员" 负责订单状态查询，"售后专员" 负责售后问题处理。

第二种是 **"智能体对话" 模式 **，通过 Pipeline 封装交互模式（顺序 / 条件 / 循环），通过 MsgHub 实现集中消息广播，保障多智能体上下文同步。这种模式更适合需要多轮对话和复杂交互的场景。

在任务编排方面，阿里提供了两种核心编排模式(100)：

Chain 编排：线性执行任务，如 "检索 Agent 查资料→生成 Agent 写报告"，适合简单流程

Graph 编排：支持分支、循环、并发，如 "用户提问→判断意图→若为订单问题→订单 Agent 处理；若为售后→售后 Agent 处理"

阿里还在 ModelStudio-ADK 开发框架中支持开发具备自主决策、多轮反思能力的 Agent，大幅降低了复杂 Agent 的开发门槛(110)。这种多轮反思能力使得智能体能够在决策过程中不断优化自己的策略，提升决策质量。

字节的决策算法则展现出更强的动态性和自适应性。字节的动态规划器具有双重任务视角，不仅制定任务，还要持续审视执行结果。这种 "双层决策" 架构一方面聚焦全局战略（global），决定任务结构与目标分解；另一方面进行战术调度（tactical），决定下一步具体行动。

在任务分解方面，字节基于历史项目数据和员工技能标签，采用强化学习模型进行任务智能拆分(107)。例如，在一个短视频内容生产项目中，系统会自动识别出脚本撰写、拍摄执行、剪辑合成等子任务，并根据成员过往绩效、空闲时间、专业匹配度，推荐最合适的人选，同时生成带优先级的任务清单。

字节 Aime 架构中的动态智能体使用ReAct 框架进行决策，通过 "思考→行动→看结果" 的循环自主决策。每个行为体不仅执行任务，还能自主判断何时向系统汇报进度与问题。这种自主决策机制使得智能体能够根据实际情况灵活调整执行策略。

字节还在探索更先进的决策机制。研究显示，更先进的系统采用多 Agent 协商机制，让 Agent 之间通过自然语言协商任务分配，系统自动学习最优分配策略。当某个 Agent 的认知负载超过阈值时，系统会触发智能任务重分配，甚至动态调整 Agent 的模型参数(108)。

2.3 协作模式对比

协作模式是多智能体系统实现 "1+1>2" 效果的关键。阿里和字节在这一领域展现出了不同的技术特色。

阿里的协作模式强调标准化和流程化。在 AgentScope 中，协作通过明确的编排模式实现。Chain 编排适合简单的线性流程，而 Graph 编排则支持复杂的分支、循环和并发场景(100)。这种基于编排的协作模式具有很高的可控性和可预测性，特别适合需要严格遵循业务流程的企业级应用。

阿里还提出了 **"分工明确、能力互补"** 的协作理念。以钉钉 ONE 为例，它并非智能体的单打独斗，而是化身为由 "消息助理"" 日程助理 ""审批助理"" 会议助理 ""学习助理" 等多个专业智能体组成的 "智能体团队"，通过多角色协同实现更全面的办公服务(111)。这种模式搭建起了智能协作网络，每个智能体聚焦自身擅长领域，既弥补了单智能体跨领域能力不足的短板，也通过协同配合实现了 "1+1>2" 的效果。

在技术实现上，阿里通过MsgHub实现集中消息广播，保障多智能体上下文同步。所有的协作消息都通过 MsgHub 进行中转，确保每个智能体都能获得一致的上下文信息。这种设计不仅保证了协作的准确性，还便于进行审计和监控。

字节的协作模式则更强调灵活性和自主性。字节 Aime 架构的协作方式像 "动态编队"—— 规划器随时评估任务状态并重排队形，行为体工厂可按需生成新角色，进度管理模块则实时记录团队 "战况"(104)。这种协作模式不拘泥于角色扮演，也不把结构写死，核心是 "灵活" 而非 "死板"。

字节的协作模式具有以下特点：

协作灵活性：不再依赖预设身份，每个行为体是为任务定制的 "专家选手"，而非拿着剧本的角色扮演者

韧性与恢复力：当原方案失效时，系统可即时重规划、重部署，保障任务不中断

动态适配：系统中的每一个任务执行步骤都嵌入实时反馈机制，能够根据环境变化、任务反馈及时调整角色配置、工具选择乃至整个任务路径

字节还通过M3-Agent探索了一种全新的协作模式。该系统采用 "记忆化 - 控制" 双线程并行架构，无需用户指令，持续将多模态输入（视频 / 音频 / 文本）编码为结构化记忆(56)。这种架构使得多个智能体能够基于共享的记忆系统进行协作，实现了更高级的认知协作。

在实际应用中，字节的协作模式展现出了强大的适应性。例如，在 WebVoyager 的某一任务中，目标网站因临时更新导致原有操作路径失效，Aime 的行为体在尝试失败后，通过反馈模块及时汇报异常，规划器则立刻生成新的路径子任务并派遣新角色重试。这一过程无需人为介入，系统自动完成任务自救与恢复。

三、案例应用实践

3.1 阿里多智能体协同应用案例

阿里巴巴在多智能体协同技术的应用上展现出了强大的创新能力和落地效果，特别是在电商和企业服务领域取得了显著成果。

智能客服领域的突破是阿里多智能体应用的典型代表。2025 年双 11 期间，阿里店小蜜 AI 客服交出了一份令人瞩目的成绩单：累计服务消费者 3 亿人次，覆盖商家数量超百万，服务响应时间达到秒级。更重要的是，店小蜜 AI 帮助商家转化率提升 30% 以上，转人工率降低 20% 以上，客户满意度达到 90% 以上。

店小蜜的技术升级体现在多个方面。首先，它从传统的知识库模式升级为 AI Agent 模式，能够灵活实现等待消费者表达完整诉求、反问澄清等功能，真正理解消费者背后的诉求，而不再是基于关键词匹配的答案回复。其次，店小蜜实现了从单轮问答到多轮探需的转变，整合全域数据，同时结合上文内容和平台接口数据等，为每位消费者提供贴心的多轮引导式服务。

在具体功能上，店小蜜 5.0 实现了全链路智能化服务：

智能首页：预判消费者画像和进线咨询意图，并提供对应的服务和解决方案

售后精准回复能力：通过 Agent 能力灵活调用平台接口，针对性解决发货物流场景问题

售后自动化解决能力：自动退定金功能在 10.15 预售首日执行退定金 3 万笔以上，10.16 日执行退定金对话量近 5 万，转人工率低于 20%，用户满意度高达 95% 以上

瓴羊超级客服专家是另一个成功案例。该系统通过 Agent 自动完成 80% 的客服工作，只要客服和消费者的对话中触发关键词（如退货、换货、补发等），Agent 就可以自动帮客服填好工单，客服只需点击确认即可在系统中提交工单，提升了 60% 的工作效率(116)。

淘工厂的 "星火 spark" 系统展现了多智能体在电商运营中的应用价值。自项目上线以来，该系统实现了 100% 系统择优预填商品信息，AI 审核和投流覆盖率均达到 90% 以上，智能客服服务能力覆盖 90% 以上。最令人印象深刻的是效率提升："以前需要 1 天完成的审核，现在最多 2 个小时就能搞定"，大大提升了商家运营人力成本和时间效率(117)。

针对售前咨询、售后处理、投诉安抚等不同需求，"星火 spark" 可以做到完全替代此前的自动回复机器人成为一名客服主管，通过由不同的 AI 智能体分工协同完成客服需求。这种多智能体协同模式不仅提升了服务质量，还大幅降低了人力成本。

阿里国际站的生意助手则展示了多智能体在跨境电商领域的应用。该产品通过 4 个 AI Agent 帮助外贸商家实现商品的托管运营、客户的自动接待，并帮助商家在全球各个市场智能营销，实时检测合规风险(121)。据报道，有商家通过该系统接到了 2000 万美元的大单，充分展现了 AI 多智能体在提升业务效率和拓展市场方面的价值。

在技术架构上，阿里的多智能体应用普遍采用了 **"主控节点 + 跳转条件"** 的协作模式。例如，电商助手被拆分为 "导购员"" 订单查询员 ""售后专员" 等子 Agent，通过状态机路由架构实现协作(129)。这种架构设计既保证了系统的灵活性，又确保了业务流程的可控性。

3.2 字节多智能体协同应用案例

字节跳动在多智能体协同技术的应用上展现出了独特的创新视角，特别是在内容创作和智能交互领域取得了突破性进展。

扣子平台是字节在多智能体应用方面的重要成果。该平台的 AI 分身是以抖音账号为载体的 AI Agent，通过精准还原抖音账号的人设，为粉丝互动带来了全新的用户体验，能有效提高账号的粉丝粘性(122)。创作者仅需要输入主题方向，扣子工作流中的 DeepSeek 大模型会自动生成 "回答我" 这类风格的视频文案并润色，之后工作流会进行音频合成和视频合成的操作。

扣子平台的成功体现在用户增长上。据报道，该平台上线一年暴增百万用户，充分证明了其产品价值。目前，扣子已全面打通抖音 AI 分身，创作者仅需三步即可快速制作属于自己的 AI 分身，大大降低了内容创作的门槛。

抖音 AI 功能升级展现了多智能体在短视频平台的创新应用。抖音推出了全新升级的 AI 功能，下方有一个强大的 AI 搜索框，当用户刷视频时遇到任何问题，都可以随时在这里一键提问，不需要来回跳转其他页面，直接搜索答案(123)。AI 会整合全网的信息，把各大网购平台的优惠力度用文字的形式详细罗列出来，下方还有很多相关博主的视频和图文解说。

在内容创作方面，抖音通过动态生成个性化短视频背景、AI 辅助脚本创作，将用户创作门槛降低 70%。这种技术创新不仅提升了内容创作效率，还为用户提供了更多创意可能性。

抖音 AI 分身在电商领域的应用也取得了显著成效。以商家 @惠尔康为例，该商家在账号主页头像处添加了抖音 AI 分身互动入口，只需点击标识了 "AI 聊天" 的账号头像后，便可进入 AI 互动界面，无论是产品信息还是售后问题，都可通过 AI 分身进行初步解决(125)。这种模式不仅提升了客户服务效率，还为商家节省了大量人力成本。

字节还推出了类似 Yelp 的 AI 助手，能够推荐餐厅并基于用户提示提供总结性的食物评论(127)。这种应用展现了字节在垂直领域 AI 应用的探索，通过多智能体协同为用户提供更精准的生活服务推荐。

在技术架构上，字节的多智能体应用呈现出以下特点：

深度集成生态优势：字节的多智能体技术深度集成在抖音、豆包等产品中，形成了独特的生态优势。例如，在扣子创建的智能体可一键发布到豆包，丰富豆包内功能；豆包可以接入抖音短视频、汽水音乐等，带给用户更多元的搜索和使用体验(126)。

多模态融合能力：字节的多智能体系统普遍具备强大的多模态处理能力。例如，M3-Agent 能够处理视频、音频、文本等多种模态的输入，并将其编码为结构化记忆，实现了真正的跨模态理解和生成。

个性化推荐增强：通过多智能体协同，字节在推荐系统方面取得了新突破。用户在与豆包讨论 "露营装备选购" 后，抖音自动推送相关品牌直播，转化率提升至普通推荐的 3 倍。这种基于上下文理解的精准推荐展现了多智能体技术在提升用户体验和商业价值方面的巨大潜力。

3.3 应用场景对比分析

通过对比阿里和字节的多智能体应用案例，我们可以发现两家公司在应用场景选择上呈现出明显的差异化特征：

行业聚焦差异：

阿里更聚焦于电商和企业服务领域，其应用案例主要集中在智能客服（店小蜜）、电商运营（星火 spark）、跨境贸易（生意助手）等场景。这种选择与其核心业务优势密切相关，充分发挥了其在电商基础设施和企业服务方面的积累。

字节更聚焦于内容创作和智能交互领域，其应用案例主要集中在短视频创作（扣子平台）、AI 分身互动、生活服务推荐等场景。这种选择体现了字节在内容生态和用户交互方面的技术优势。

价值创造方式差异：

阿里的多智能体应用主要通过提升效率和降低成本创造价值。例如，店小蜜帮助商家转化率提升 30% 以上，转人工率降低 20% 以上；瓴羊超级客服专家提升 60% 的工作效率；星火 spark 将审核时间从 1 天缩短到 2 小时。这些应用直接转化为企业的经济效益。

字节的多智能体应用主要通过提升用户体验和创作效率创造价值。例如，扣子平台将用户创作门槛降低 70%；AI 分身提供个性化的互动体验；智能推荐将转化率提升至普通推荐的 3 倍。这些应用更多体现在用户价值和平台粘性的提升上。

技术深度差异：

阿里的应用更注重系统集成和业务流程优化。其多智能体系统通常需要与复杂的业务系统（如订单系统、物流系统、支付系统等）进行深度集成，解决的是企业级的复杂业务场景。

字节的应用更注重实时交互和内容生成。其多智能体系统需要处理大量的实时数据（如用户行为、视频内容、音频流等），并生成高质量的内容或交互响应。

生态整合程度差异：

阿里的多智能体应用深度整合在其商业生态中，形成了 "电商平台 + 智能服务" 的闭环。例如，店小蜜不仅是一个客服工具，还与淘宝、天猫的商品系统、物流系统、营销系统等深度集成。

字节的多智能体应用则展现出更强的平台化特征。通过扣子平台让用户和开发者构建 AI Bot，再依托抖音、今日头条的内容生态实现 "创作 - 分发 - 变现" 闭环(151)。这种模式与字节的算法基因高度契合：不直接做所有智能体，而是搭建生态，让别人来填充内容。

四、发展前景分析

4.1 技术趋势

多智能体协同技术正处于快速发展期，2025 年被业界普遍认为是多 Agent 协作网络的关键转折点。从技术发展趋势来看，主要呈现以下几个方向：

大模型与多智能体的深度融合成为主流趋势。智能体的核心技术突破体现在多模态原生融合上，通过构建统一的跨模态表示空间，并引入端到端学习架构，智能体实现了视觉、语音、文本等多模态数据的协同处理(137)。这种融合不仅提升了智能体的感知能力，还为其赋予了更强的认知和推理能力。未来，融合智能体的能力边界将从比特世界延伸至物理世界，空间智能成为核心方向。以 VLA 多模态大模型为代表的创新，使机器人具备从感知到执行的闭环智能链路。

标准化协议的建立正在加速推进。谷歌主导的 A2A（Agent-to-Agent）协议旨在打造不同平台、不同厂商之间的 "通用语言"，实现跨系统的智能体协作。这一协议已经获得超过 50 家行业巨头的支持，涵盖企业级应用、金融、供应链等多个行业场景(139)。与此同时，Anthropic 推出的 MCP（Multi-agent Communication Protocol）协议更强调 "模型 + 工具 + 多 Agent" 的混合协作流，支持意图声明、任务调度、插件封装和状态传递，极大提升了智能体的自主理解和协作能力。

国内平台也在加快标准化进程。阿里云的 "百炼" 平台于 2025 年 4 月正式上线，提供 "全生命周期 MCP 服务"，用户仅需五分钟即可搭建具备多 Agent 协作能力的系统，且实现了零运维、零部署的便捷体验。字节跳动推出的 "扣子空间" 平台，结合开源 AgentTARS 项目，支持任务拆解、多工具调用和任务规划，显著降低了企业构建智能体网络的门槛。

分布式智能架构日趋成熟。多智能体系统通过 "中枢大脑 + 边缘节点" 架构，实现资源动态调配。以元智启工业智能体平台为例，其构建的三大核心模块展现了这一趋势：联邦知识库支持跨企业数据可用不可见；动态编排引擎根据任务复杂度自动分配计算资源；因果推理模块突破传统相关性分析局限。这种架构不仅提升了系统的可扩展性，还增强了其在复杂环境下的适应性。

可信协同机制成为技术发展的重要方向。针对多智能体协同中的安全风险，行业形成了三大解决方案：区块链存证实现操作日志全程上链；动态权限管理支持智能体权限秒级调整；对抗训练框架使智能体对抗攻击防御能力提升 3 倍。这些机制的完善为多智能体系统在金融、医疗等对安全性要求极高的领域应用奠定了基础。

从阿里和字节的技术布局来看，两家公司都在积极拥抱这些趋势：

阿里通过 AgentScope 1.0 和 A2A 协议，展现了其在标准化和工程化方面的技术积累，特别是在企业级应用的可靠性和安全性方面具有优势。

字节通过 Aime、DeerFlow、M3-Agent 等创新架构，展现了其在动态性、灵活性和多模态融合方面的技术领先性，特别是在实时交互和内容生成方面具有独特优势。

4.2 市场需求

多智能体协同技术的市场需求正在呈现爆发式增长，主要体现在以下几个方面：

市场规模快速扩张。根据 IDC 最新报告，2025 年全球多智能体系统市场规模突破380 亿美元，其中工业领域占比达 47%(135)。更令人振奋的是，全球智能体 AI 工具市场正经历爆炸性增长，预计 2025 年将达到 104.1 亿美元，较 2024 年的 66.7 亿美元增长56.1% 的复合年增长率(145)。

企业需求从单点突破走向系统共生。中国企业级智能体应用正经历深刻变革，复杂场景需求升级和技术底座成熟成为两大核心驱动力。制造业产线协同、供应链动态调度等场景中，单一智能体已无法满足端到端需求。例如，汽车制造需同时协调冲压、焊接、涂装等 20 余个智能体，实现毫秒级协同响应。技术底座的成熟，特别是联邦学习、因果推理等技术的突破，使多智能体在数据隔离前提下实现知识共享成为可能。

垂直行业应用需求旺盛：

智能制造领域需求尤为突出。三一重工基于多智能体系统，将全球 30 万台工程机械接入统一调度平台，设备利用率提升 40%；宁德时代应用 "生产 - 仓储 - 物流" 协同智能体，单瓦时碳排放降至 2.1 克，较 2020 年下降 65%。

智慧医疗展现巨大潜力。北京协和医院联合构建的 "紫金多智能体诊疗系统" 实现了跨模态融合，整合影像、病理、基因检测数据，肺癌筛查准确率提升至 94.3%；在西藏那曲试点中，基层医生对高原性疾病识别准确率提升至 89%。

智慧能源成为新的增长点。国家电网 "源网荷储" 多智能体系统通过协调 2.6 亿个终端设备，实现新能源消纳率从 12% 提升至 96.2%，配电网故障隔离时间从分钟级缩短至毫秒级。

未来市场前景广阔。波士顿咨询预测，到 2030 年，多智能体协同将催生超过50 个万亿级新市场。这一预测基于以下几个判断：

技术成熟度提升：随着大模型能力的不断增强和多智能体架构的日趋完善，复杂任务的协同处理将变得更加可靠和高效。

应用场景拓展：从目前的电商、客服、内容创作等领域，多智能体技术正在向制造、能源、医疗、交通等更多行业渗透。

成本效益凸显：随着技术的成熟和规模化应用，多智能体系统的部署和运营成本将大幅下降，使其在更多场景下具备经济可行性。

4.3 竞争格局与发展建议

基于对阿里和字节多智能体技术的深入分析，以及对市场趋势的洞察，我们可以对未来的竞争格局做出以下判断：

双寡头格局初现。阿里和字节凭借其技术实力、生态优势和资本投入，已经在多智能体协同领域形成了明显的领先优势。阿里在企业级应用和标准化方面占据优势，字节在 C 端产品和创新应用方面领先。这种差异化的竞争优势使得两家公司能够在不同的市场空间中各自发展。

技术路线分化明显。阿里坚持 "下一代操作系统" 的定位，通过标准化和开源策略构建生态。字节则坚持 "用量优先、效果为王" 的闭环逻辑，通过产品驱动技术的路径，在 C 端体验上形成持续领先。这种技术路线的分化将在未来进一步加剧。

生态竞争成为关键。未来的竞争不仅是技术的竞争，更是生态的竞争。阿里通过阿里云、淘宝、天猫等构建了强大的商业生态；字节通过抖音、今日头条、豆包等构建了独特的内容和社交生态。谁能更好地整合生态资源，谁就能在多智能体竞争中占据优势。

基于以上分析，我们对不同类型的市场参与者提出以下建议：

对企业用户的建议：

根据自身业务特点选择合适的技术路线。如果是大型企业，需要复杂的业务流程和严格的安全管控，建议选择阿里的解决方案；如果是内容创作、社交娱乐等领域，建议选择字节的产品。

注重技术的可扩展性。多智能体技术仍在快速发展中，选择具有良好扩展性的架构至关重要。

重视人才培养。多智能体系统的部署和运营需要既懂 AI 又懂业务的复合型人才，企业应提前布局人才培养。

对开发者的建议：

深入理解多智能体架构原理。从单纯的 Prompt 调优转向 "智能体架构设计"，掌握能力声明和协议设计。

关注标准化协议。A2A、MCP 等标准化协议将成为未来的主流，掌握这些协议有助于实现跨平台的应用开发。

选择合适的开发平台。阿里的 AgentScope 和字节的 DeerFlow 都是优秀的开源框架，开发者应根据项目需求选择。

对投资者的建议：

关注技术创新能力。重点关注在多模态融合、动态架构、可信协同等关键技术领域有突破的企业。

重视生态价值。多智能体技术的价值很大程度上取决于其所在的生态系统，应重点关注具有强大生态整合能力的企业。

把握细分市场机会。除了阿里和字节，在垂直领域（如工业、医疗、金融等）可能出现具有独特优势的创新企业。

对政策制定者的建议：

加快制定行业标准。多智能体技术的健康发展需要统一的技术标准和规范，建议加快制定相关国家标准。

加强安全监管。随着多智能体系统在关键基础设施中的应用，需要建立相应的安全监管机制。

支持产学研合作。多智能体技术的发展需要学术界和产业界的紧密合作，政府应提供相应的政策支持和资金扶持。

结语

通过对阿里和字节在 2025 年多智能体协同技术的深入对比分析，我们可以看到中国 AI 技术正在进入一个新的发展阶段。阿里和字节作为这一领域的领军企业，分别展现出了不同的技术特色和发展路径。

阿里通过 AgentScope 1.0 等产品，展现了其在企业级多智能体应用方面的深厚积累。其三层解耦架构、A2A 通信协议、标准化协作模式等技术创新，为企业级用户提供了可靠、安全、可扩展的解决方案。特别是在电商、客服、企业服务等领域的成功应用，充分证明了其技术路线的正确性。

字节通过 Aime、DeerFlow、M3-Agent 等创新架构，展现了其在技术创新和产品落地方面的强大能力。其动态智能体架构、灵活协作模式、多模态融合技术等创新，为 C 端用户带来了全新的交互体验。特别是在内容创作、智能交互等领域的突破性应用，展现了多智能体技术的巨大潜力。

展望未来，多智能体协同技术将在以下几个方面继续深化发展：

技术融合加速：大模型、多模态、边缘计算、区块链等技术将与多智能体系统深度融合，创造出更强大的智能协同能力。

应用场景拓展：从目前的电商、客服、内容创作等领域，多智能体技术将向制造、能源、医疗、交通等更多行业渗透，形成万亿级的市场规模。

生态竞争加剧：阿里和字节的双寡头格局将进一步巩固，但在垂直领域可能出现更多的创新企业，形成 "大而全" 与 "小而美" 并存的竞争格局。

标准化进程加快：A2A、MCP 等协议的普及将加速多智能体系统的互操作性，推动整个行业的健康发展。

对于行业参与者而言，2025-2030 年将是多智能体协同技术发展的黄金期。企业需要根据自身特点选择合适的技术路线，开发者需要提升技术能力以适应新的挑战，投资者需要把握这一历史性机遇，而政策制定者则需要为技术发展创造良好的环境。

正如中国工程院院士李德毅所指出的，2026 年头部企业智能体数量将突破千级规模，形成 "感知 - 决策 - 执行" 全链路闭环。在这个充满机遇的时代，谁能更好地理解和应用多智能体协同技术，谁就能在未来的竞争中占据先机。我们有理由相信，随着技术的不断进步和应用的持续深化，多智能体协同技术将为人类社会带来更加智能、高效、美好的未来。