Evolusi agen perangkat lunak

Perjalanan dari sistem otomatis sederhana ke agen perangkat lunak yang cerdas, otonom, dan diarahkan pada tujuan mencerminkan dekade evolusi dalam ilmu komputer, kecerdasan buatan, dan sistem terdistribusi.

Evolusi ini diikuti oleh munculnya pembelajaran mesin, yang menggeser paradigma dari aturan buatan tangan ke pengenalan pola statistik. Sistem ini dapat belajar dari data dan memungkinkan kemajuan dalam persepsi, klasifikasi, dan pengambilan keputusan.

Model bahasa besar (LLMs) mewakili konvergensi skala, arsitektur, dan pembelajaran tanpa pengawasan. LLMs dapat bernalar, menghasilkan, dan menyesuaikan tugas dengan sedikit atau tanpa pelatihan khusus tugas. LLMs Dengan menggabungkan infrastruktur cloud-native yang dapat diskalakan dan arsitektur yang dapat dikomposisi, kami sekarang mencapai visi penuh AI agen: agen perangkat lunak cerdas yang dapat beroperasi dengan otonomi, kesadaran konteks, dan kemampuan beradaptasi pada skala perusahaan.

Bagian ini mengeksplorasi sejarah agen perangkat lunak dari teori dasar hingga praktik modern, seperti yang diilustrasikan dalam diagram berikut. Ini menyoroti konvergensi kecerdasan buatan terdistribusi (DAI) dan AI generatif berbasis transformer, dan mengidentifikasi tonggak kunci yang telah membentuk munculnya AI agen.