Sia gli agenti AI di Web2 che quelli di Web3 si basano su modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come tecnologia fondamentale. Si può dire che l'ascesa degli LLM ha reso gli agenti AI una realtà e ha spianato la strada alla loro commercializzazione. Dopo un accumulo tecnologico iniziale, gli LLM hanno vissuto un'esplosione di applicazioni nel 2022. OpenAI ha rilasciato GPT-3.5, che ha fatto un ulteriore passo avanti nella tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale, ma a quel tempo l'AGI non aveva ancora raggiunto il livello di "Agente". A partire dal 2023, diverse aziende in tutto il mondo hanno iniziato a rilasciare vari modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) open source, tra cui LLaMA, BLOOM, StableLM e ChatGLM. Sono emerse anche piattaforme di creazione di agenti AI come Voiceflow, che ad agosto 2023 contava già oltre 130.000 team che costruivano agenti AI su Voiceflow. Dopo il 2024, la competizione tra LLM è diventata sempre più intensa, con il lancio di versioni aggiornate e nuovi LLM, tra cui Gemini 2.0 e DeepSeek R1, che hanno portato a una riduzione graduale dei costi di utilizzo, a capacità analitiche sempre più potenti e a un numero maggiore di strumenti per agenti AI, spingendo molte persone a provare. Con il continuo miglioramento delle prestazioni degli LLM, gli agenti AI non sono più solo un concetto nel campo della ricerca, ma sono diventati strumenti reali. Nel 2024, Microsoft ha integrato 10 agenti intelligenti autonomi in Dynamics 365, in grado di completare automaticamente processi di lavoro come assistenza clienti, vendite, finanza e magazzino. Google ha rilasciato alla fine dello stesso anno il modello multimodale Gemini 2.0 e ha lanciato tre nuovi prototipi di agenti, tra cui l'assistente generale Project Astra e l'assistente alla programmazione Jules. Nel 2025, OpenAI ha lanciato il primo agente AI Operator, in grado di completare automaticamente operazioni complesse come scrivere codice, prenotare viaggi e fare acquisti online. Con le aziende LLM che lanciano direttamente agenti AI, il loro obiettivo principale è attrarre sviluppatori e costruttori a utilizzare la propria tecnologia LLM, espandere gli scenari di applicazione e aumentare i ricavi. Questa transizione dalla ricerca all'applicazione segna anche l'ingresso della tecnologia degli agenti AI in una nuova fase di sviluppo.