Web2 と Web3 の両方の AI エージェントは、コア テクノロジーの基礎として大規模言語モデル (LLM) を使用します。 おそらく、LLM の台頭により AI エージェントが現実のものとなり、その商業化への道が開かれました。 初期の技術蓄積の後、LLM は 2022 年にアプリケーションの爆発的な増加をもたらしました。 OpenAI は、自然言語処理技術において再び大きな進歩を遂げた GPT-3.5 をリリースしましたが、その AGI は現時点では「エージェント」レベルに達していません。 2023 年以降、世界中の多くのメーカーが、LLaMA、BLOOM、StableLM、ChatGLM などを含む複数のオープンソース大規模言語モデル (LLM) を次々とリリースしています。 VoiceflowなどのAIエージェント作成プラットフォームも登場し、2023年8月現在、13万以上のチームがVoiceflow上でAIエージェントを構築しています。 2024 年以降、LLM の競争は徐々に激化し、LLM のアップグレード バージョンや、Gemini 2.0 や DeepSeek R1 などの新しい LLM が継続的にリリースされます。 LLM のパフォーマンスが向上し続けるにつれて、AI エージェントはもはや研究分野の単なる概念ではなく、現実のツールとなっています。 2024 年に、Microsoft は、顧客サービス、販売、財務、倉庫などのタスク プロセスを自動化できる 10 の自律型 AI エージェントを Dynamics 365 に統合する予定です。 グーグルは同年末にマルチモーダル大型モデルであるジェミニ2.0を発売し、これをもとに汎用大型モデルアシスタントであるプロジェクトアストラ、プログラミングアシスタントであるジュールズなど3つの新しいエージェントプロトタイプを発売した。 2025 年、OpenAI は、コードの作成、旅行の予約、電子商取引ショッピングなどの複雑な操作を自動化できる初の AI エージェント Operator を立ち上げました。 LLM 企業が AI エージェントを直接立ち上げるため、その中心的な目的は、開発者やビルダーに LLM テクノロジーの使用を誘致し、アプリケーション シナリオを拡大し、収益を増やすことです。 この研究から応用への移行は、AI エージェント技術の開発の新たな段階でもあります。