소프트웨어 에이전트의 진화

간단한 자동화 시스템에서 지능형, 자율 및 목표 지향 소프트웨어 에이전트로의 여정은 컴퓨터 과학, 인공 지능 및 분산 시스템의 수십 년 진화를 반영합니다.

그런 다음 기계 학습이 증가하여 패러다임이 수제 규칙에서 통계 패턴 인식으로 바뀌었습니다. 이러한 시스템은 데이터에서 학습할 수 있으며 지각, 분류 및 의사 결정의 발전을 가능하게 했습니다.

대규모 언어 모델(LLMs)은 규모, 아키텍처 및 비지도 학습의 수렴을 나타냅니다. LLMs 작업별 훈련을 거의 또는 전혀 하지 않고 작업을 추론, 생성 및 조정할 수 있습니다. LLMs 확장 가능한 클라우드 네이티브 인프라 및 구성 가능한 아키텍처와 결합하면 이제 엔터프라이즈 규모에서 자율성, 컨텍스트 인식 및 적응성을 갖춘 지능형 소프트웨어 에이전트인 에이전트 AI의 전체 비전을 달성할 수 있습니다.

이 섹션에서는 다음 다이어그램과 같이 기본 이론부터 최신 관행까지 소프트웨어 에이전트의 기록을 살펴봅니다. 분산형 인공 지능(DAI)과 변환기 기반 생성형 AI의 수렴을 강조하고 에이전트 AI의 출현을 형성한 주요 마일스톤을 식별합니다.