本文针对智能体式 AI（agentic AI）系统的审计独立性问题，提出了一套分级审计协议。当前智能体系统能够自主规划、调用工具并在有限监督下行动，它们既是被审计对象，也越来越多地充当审计者；然而作为保证体系基石的“独立性”仍被当作二元属性（独立或不独立）处理。作者主张独立性必须沿三条正交轴分级：(1) 委托方独立性——谁控制审计者；(2) 基座独立性——当审计方与被审计方共享同一基础模型家族、工具链或防护护栏时，审计者会与被审计者一同失效（共因失效）；(3) 证据独立性——证据是可被第三方证实的（attestable）还是仅由被审计方自报的。三条轴各自均有先例可循，本文的贡献在于在同一次审计中同时为三者赋级、按“最弱环节”进行聚合，并在审计者本身也是智能体时套用同一评分准则。为给模型形式化基础，作者将可靠性工程中的共因失效 beta-factor 模型移植过来，给出一个七步审计协议，其输出可由第三方验证；对某采购控制类智能体在三个审计等级下做了结构性可探测性分析；并用蒙特卡洛方法研究该模型——一次常规的智能体内审（真实审计团队、第二个智能体、供应商日志）只能暴露其理论上可见故障的约 5.9%，且在一半的故障类别上完全无法暴露任何故障。最后，作者将这套三元框架映射到修订后的欧盟 AI 法案、ISO/IEC 42006、英国公共部门风险管理指南以及审计监管机构实践，说明其合规落点。