エージェント自律性レベル（Agentic Autonomy Levels）は、AI コーディングエージェント（またはエージェント群）がどの程度自律的に動作するかを分類するための 6 段階の枠組みであり、別々に測られる 2 つの軸から構成される。すなわち、単一のエージェントが人間の判断を必要とするまでにどこまで進むことを許されるかというエージェンシーと、いくつのエージェントが動き、誰がそれらを調整するかというオーケストレーションである。この枠組みでは、オーケストレーションが区別の要因となるのはスケールの上位付近になってからなので、2 つの軸は一続きの上昇としてまとめて読まれる。
用法
6 つのレベルは次のとおりである。レベル 0（Assist：支援） — エージェントは行動を提案し、人間がそのすべてについて判断する。レベル 1（Supervised action：監督下の行動） — エージェントは編集やコマンド実行を行うが、影響の大きいことの前には確認を求める。レベル 2（Scoped task delegation：範囲を限定したタスク委任） — 明確な目標と完了の定義を持つ範囲の限られたタスクが引き渡され、テストの合格などの証拠によって検証される。レベル 3（Goal-driven autonomy：目標駆動の自律性） — エージェントは、測定可能で自動化可能な停止条件によって定義された目標に到達するために必要なことを何でも行う。レベル 4（Parallel delegation：並列委任） — 複数のエージェントがタスクの切り分けられた部分を並列に担当する。レベル 5（Managed-by-exception orchestration：例外管理型オーケストレーション） — マネージャーエージェントが定められたポリシーに従ってワーカーエージェントに作業を割り振り、その出力を検証し、例外だけを人間にエスカレーションする。
この枠組みは、Steve Yegge が以前に示した単一軸の自律性のはしご（「Welcome to Gas Town」より）に対する 2 軸の代替案として提示されている。その根拠は、単一の数値では、個々のエージェントの信頼レベルと、多数のエージェントを同時に調整する組織の技量とを別々に表すことができない、という点にある。