大语言模型（LLMs）驱动各类应用，但云服务难以满足低延迟、间歇连接等需求，端侧部署又受算力与内存限制。协同智能作为一种新范式，通过分布在设备与云端的多个LLMs以自然语言协作，在计算、内存、通信和成本等多维约束下优化响应质量。该框架涵盖垂直设备-云协作和水平多智能体协作，并可结合为混合拓扑。研究还探讨协作学习，包括路由策略训练与LLMs合作能力开发，并指出资源异构下的扩展性及可信协同智能等开放挑战。