AI應用時代以智能體（Agent）爲應用核心，以多智能體協同(InterAgent，or IA)爲技術核心，大規模智能體協同是構建具備商業價值的智能體經濟的必經之路。目前市面上一般將這種多智能體集羣稱之爲Swarms，詞義指大規模昆蟲或人成羣移動，而我們更偏向用另外一個術語來表述——“Legion”。

2017年漫威推出了一部名爲“Legion”的超英劇，描述了一位能將多重人格幻化成超能實體並協同作戰的超級英雄，中文翻譯劇名時使用了一個有些抽象卻也異常貼切的名字——“大羣”。“Legion”一詞本身帶有濃厚的宗教色彩，其詞源一說來自《聖經》:《馬可福音》五章9節耶穌詢問被異鬼附身之人名諱，答曰“我名爲羣，因爲我們衆多（Legion is my name， because we are many）”。後古羅馬也使用Legion描述自己的軍隊:人數衆多、目標一致、紀律嚴明、行動力強。如今AI時代智能體已成異軍突起之勢，如何將大規模Agent編排成軍，將成爲能否在新時代商業戰場上取得成功的關鍵。

Legion基礎層:身份、協議與數據的三元支柱

1. Agent數字身份:智能體可信交互的基石。智能體的身份系統是其在數字社會中參與協作、承擔責任的基礎。傳統賬戶體系依賴中心化機構認證，而智能體的身份需滿足去中心化、可編程性、用戶控制等特性，以適配複雜的多智能體環境。數字身份不僅僅包含數字表示，也是數據資產的確權依據，每一個Agent都應該擁有自己的數字賬戶。Legion使用分佈式身份標識（DID）和賬戶抽象等技術，構建智能體數字身份網絡與智能賬戶，實現Agent資產的確權與要素化應用。

2. Agent通用協議:多智能體生態的運作範式。協同是智能體從孤立執行轉向羣體智能的核心，其關鍵在於構建標準化協議、任務分配機制與信任網絡。協議層標準化（如MCP）定義了智能體間的信息交換方式，支持跨模型、跨數據源的協同。Legion的InterAgent框架通過“識別-拆解-行動”三要素，將複雜任務分解爲最小單元，並基於智能合約動態分配至不同Agent，完成Agent工作流編排。配合Agent數字身份與信任網絡，實現大規模陌生Agent協作。

3. Agent數據容器:智能體燃料與護城河。數據是驅動智能體迭代的核心資源，其價值體現在垂直領域知識沉澱、數據飛輪效應及分佈式要素化。Legion搭載業界領先的分佈式文件存儲系統，基於Agent DID爲每一個Agent分配獨立自主的數據容器，實現數據跨域安全調用。基於隱私計算實現數據“可用不可見”，支持跨機構模型訓練;結合多Agent協同計算，保障全鏈路數據處理隱私性;基於區塊鏈的分佈式Agent網絡，推動數據所有權與使用權分離，構建去中心化治理體系。

Legion製造層:大規模Agent協同管理

未來企業中，員工與Agent的數量佔比將趨近於1:1。在獨角獸企業中，這個比例可能是1:N。企業管理需要範式革新，由管理員工轉向管理Agent大羣。這種轉變將徹底解構工業時代延續至今的科層制管理體系，催生以“人機共生、算法驅動、生態自治”爲核心的新管理範式。

1. Legion神經網絡協同管理

Legion提供“人類員工-Agent集羣-智能合約”的網狀管理架構，通過拖拉拽畫布方式實現Agent工作流編排與資源管理。每個Agent既是獨立決策節點，又是生態系統的信息中繼站:銷售Agent在談判時自動調用法務Agent的風險評估模塊，研發Agent根據供應鏈Agent的實時產能數據調整方案。使用Legion，管理者的核心職責不再是下達指令，而是設計協同規則與價值分配協議——如同爲神經網絡設置突觸連接強度，引導智能體在博弈中自發形成最優協作路徑。

2. Legion決策引擎效能管理

Legion可以通過基於決策智能的數字孿生系統模擬不同激勵策略下Agent集羣的演化方向。例如調節“創新激勵係數”觀察研發Agent的探索性行爲變化，或修改“風險容忍閾值”測試風控Agent的策略彈性，或直接啓用風控運維Agent自動調整全局風控策略。獎懲機制被編碼爲可自動執行的智能合約，“代碼即法律”的機制大幅降低監督成本。甚至可以基於Shapley值等算法動態計算每個Agent的邊際貢獻，通過納什均衡原理設計激勵方案，確保數千個智能體的自利行爲收斂於整體利益最大化。

Legion應用層:智能體市場助力構建“殺手級”應用

智能體經濟（Agent Economy）將成爲新興商業市場，孕育萬億美元機會。其形成的根本邏輯是AI價值從基礎設施領域嚮應用層的遷移。其成形的基本路徑離不開智能體市場的成熟與“殺手級”應用的涌現。

圖1Legion AI插件工廠（左）、Legion插件市場(右)

智能體市場是智能體經濟的神經網絡。當不同領域的智能體在自由市場中自發交互時，這些模塊會通過競爭與適配形成通用化標準:物流智能體的資源優化算法可能被零售庫存管理系統調用，醫療診斷智能體的決策樹演化框架可能遷移至金融風控場景。這種跨領域的能力流動並非源於頂層設計，而是市場參與者爲降低協作成本、提升價值捕獲效率做出的自然選擇。最終，原本割裂的垂直市場將生長出連接彼此的“神經網絡”——數據可在加密確權下跨域流通，身份系統實現異構環境互認，智能合約自動完成複雜權益分配。Legion通過將上述基礎功能標準化、模塊化，基於MCP等技術形成通用插件，打造智能體制造工廠。開發者通過插件工廠可以快速構建出所需要的智能體應用，並上架插件市場，最終形成開放價值交換網絡。

Legion應用範例:通付盾智能體“動物園”

1. 銷售智能體“招財貓（CAT）”

“招財貓（CAT）”致力於實現從線索到現金全流程自動化，解決傳統銷售管理系統因數據分散、銷售人員難以管理、客戶隱私數據擔憂、缺乏智能分析等痛點，助力企業從銷售線索到客戶成單全程智能化。支持自組織管理模式和自託管部署模式，讓核心機密數據完全自主掌控，徹底解決隱私安全擔憂，幫助企業構建以客戶爲中心的可持續商業關係。

Agent核心能力:

n 自動挖掘線索:自動掃描社交媒體、網站訪問記錄等多渠道數據，精準定位潛在客戶並生成高意向名單，大幅減輕銷售手動搜索負擔，提升獲客效率與精準度;

n 智能銷售策略:深度剖析客戶歷史溝通記錄，依據客戶偏好爲銷售人員量身定製專屬話術與產品推薦方案，助力銷售團隊精準觸達客戶需求;

n 動態風險識別:自動掃描企業徵信、訴訟風險及APP安全漏洞，生成詳盡報告，助力企業快速識別潛在風險，規避合作隱患。

2. 隱私智能體“快樂豬（PIG）”

“快樂豬（PIG）”，讓用戶享受隱私無憂的安全體驗。通過多智能體協同框架(InterAgent)重構羣聊安全範式，實現“隱私計算+動態授權”的雙重革新。

Agent核心能力:

n 分佈式特徵提取:用戶終端Agent（PIG-Client）在本地加密處理數據，生成隱私標籤(如“職業:記者”“數據訪問頻次:高危”)，動態更新分類規則，避免中心化數據聚合風險。

n 分層密鑰管理:羣消息採用“AES-256+閾值簽名”雙重加密，密鑰分片存儲於合規Agent（PIG-Guard）、審計Agent(PIG-Watcher)、法律Agent(PIG-Lawyer)。在羣聊等高敏感場景中，確保敏感信息解密需經多授權方聯合批准，防止單點泄密風險。

3. 風控智能體“神煩狗（DOGE）”

“神煩狗（DOGE）”，作爲系統忠誠的安全伴侶，不厭其煩地主動識別安全風險。“神煩狗”基於專家領域模型與多智能體協作協議(MCP)，構建“感知-決策-執行”一體化的風控解決方案。

Agent核心能力:

n 智能風險特徵挖掘:通過自然語言交互，AI Agent可精準解析用戶業務需求（如“評估風控系統上個月的表現”），自動關聯數據字段，生成特徵加工邏輯。基於內置的風控領域知識庫，Agent可調用統計工具、圖計算引擎，自動生成如“同一設備7天內關聯賬號數”“用戶行爲序列異常度”等高價值特徵，效率明顯提升。

n 動態策略生成與驗證:AI Agent結合歷史風控數據、實時數據明細，通過大模型生成候選策略，並在仿真環境中驗證效果，自動推薦最優規則組合。每條策略附帶自然語言解讀報告，清晰展示觸發條件、影響範圍等，消除“黑箱”疑慮。

n 協議自動化執行:通過MCP協議，AI Agent可跨平臺調度工具鏈——自動生成SQL提取數據、調用規則引擎上線策略、下發指令至攔截系統，全程無需人工編碼。從特徵分析到策略生效，全流程壓縮至分鐘級別，應對“凌晨突發的羊毛黨攻擊”等場景遊刃有餘。

n 自學習知識庫:AI Agent實時監控策略效果，自動捕獲繞過規則的異常樣本，動態分析生成新策略建議，形成“攻防對抗-模型迭代”閉環。l數據分析師可通過對話修正AI策略邏輯，系統同步更新知識庫，實現人機協同進化。