根据X平台用户God of Prompt（引用MIPT实验）的报道，多智能体系统中协调协议对结果质量的影响占比44%，而模型选择仅占14%，该结论基于2.5万项任务与20,810种配置。报道指出，最优的“顺序协议”不给任何预设角色，仅提供任务与固定处理顺序，促使智能体按已完成输出自选分工、必要时自我弃权，并自发形成浅层层级，从而显著提升质量、专业化与抗冲击能力。根据该贴文，顺序协议相较共享协议质量提升44%（Cohen’s d = 1.86），相较协调者协议提升14%，在Claude Sonnet 4.6、DeepSeek v3.2与GLM‑5上均得到验证；从64扩展至256个智能体质量无显著差异（p=0.61），8到64个智能体成本仅增11.8%。报道还称，DeepSeek v3.2以约Claude 95%的质量实现约24倍更低API成本；能力阈值关键：强模型在自组织下受益（如Claude Sonnet 4.6），弱模型（如GLM‑5）在刚性分工下更优。对企业的启示：优先设计顺序协议，结合具性价比的强模型，以提升多智能体质量、韧性与投入产出比。