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# ソフトウェアエージェントの進化
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シンプルな自動化システムからインテリジェント、自律型、目標指向のソフトウェアエージェントへのジャーニーは、コンピュータサイエンス、人工知能、分散システムの数十年にわたる進化を反映しています。

この進化の後、機械学習が増加し、パラダイムが手作業のルールから統計的パターン認識に移行しました。これらのシステムは、データから学び、認識、分類、意思決定の進歩を実現できます。

大規模言語モデル (LLMsは、スケール、アーキテクチャ、教師なし学習の収束を表します。LLMsは、タスク固有のトレーニングをほとんどまたはまったく行わずに、タスクの推論、生成、適応を行うことができます。LLMsをスケーラブルなクラウドネイティブインフラストラクチャと構成可能なアーキテクチャと組み合わせることで、エージェント AI の完全なビジョン、つまりエンタープライズ規模で自律性、コンテキスト認識、適応性で運用できるインテリジェントなソフトウェアエージェントを実現できるようになりました。

このセクションでは、次の図に示すように、基盤理論から最新のプラクティスまでのソフトウェアエージェントの履歴について説明します。分散人工知能 (DAI) とトランスフォーマーベースの生成 AI の収束に焦点を当て、エージェント AI の出現を形成した重要なマイルストーンを特定します。

![\[1950 年代から現在までのソフトウェアエージェントの進化。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-foundations/images/evolution-software-agents.png)


**Topics**
+ [ソフトウェアエージェントの基盤](roots.md)
+ [フィールドの成熟: 推論からアクションへ](maturity.md)
+ [並列タイムライン: 大規模言語モデルの台頭](llm.md)
+ [タイムラインの収束: エージェント AI の出現](agentic-ai-emergence.md)