本研究通过评估180种AI代理配置，首次提出定量的代理系统扩展规律：多代理协同显著提升并行任务性能，但会降低串行任务表现；同时构建了可预测模型，能为87%的未见任务识别最优架构。AI代理（具备推理、规划与行动能力）正成为现实应用主流，如编程助手和健康教练，推动行业从单次问答转向持续多步交互。与传统机器学习仅关注单点预测准确率不同，代理需应对长程依赖与错误级联风险，亟需超越静态指标的新评估范式。（200字）

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