看了这个分级框架，我觉得挺有意思，但实操中很多细节值得深究。从L1的“聊天机器人”到L10的“自主智能体”，核心差异其实在于上下文理解深度和工具链整合能力。比如L3（提示词优化）和L5（多步推理）之间，差的不是技术，而是对模型输出不确定性的容忍度。

个人经验：去年我在做一个客户支持系统时，团队卡在L4（简单自动化）上——因为依赖单一模型，遇到长尾问题就崩。后来引入RAG和动态few-shot，才勉强摸到L6（复杂工作流）。但运行成本飙了3倍，这让我怀疑：L7+（自主决策）在工业场景里现在真的值吗？

想抛两个问题：1. 大家认为分级中L6-L7的“跨工具协作”瓶颈是模型能力不足还是工程架构问题？2. 有没有人试过用多Agent调度绕过单模型限制？我试过LangGraph，但状态管理很头疼。

从行业看，这分级暴露了AI落地的“马太效应”——L1-L4用户疯狂卷提示词，但L8+（微调+系统级优化）的团队已经在吃行业红利。未来一年，门槛大概率会从“会用”转向“会调”，中小团队得考虑垂直小模型或混合架构，否则容易卡在L5上。