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AIエージェントの歴史は初期の限定的なプログラムから環境を自律的に認識し行動する高度な知能体へと至る進化の道のりです。　1950年代に人工知能の概念が提唱されて以来、初期の試みはルールに基づいた手法が主流でした。　1960年代にマサチューセッツ工科大学で開発された対話システムは単純なパターンマッチングを通じて人間に知能を感じさせる後のエージェントの姿を示していました。　その後、特定の専門知識をルール化して判断を行うエキスパートシステムが普及し特定の領域における課題解決を代行する試みが進みました。

1995年、学術界においてインテリジェントエージェントの定義が確立され環境を感知して目的達成のために最適な行動を選択する存在として理論化されたそうです。　2010年代に、深層学習技術の飛躍的な向上により音声認識や自然言語処理の精度が劇的に改善されました。　アップルやアマゾン、グーグルといった企業が音声アシスタントを相次いで提供し、スマートフォンの操作や家電制御を声で指示する文化が定着しました。　この段階のエージェントは依然として事前に定義された定型的なタスクの実行にすぎませんでした。

2020年代に入ると大規模言語モデルの登場がエージェントの役割を根本から変えました。　オープンAIによるモデルの発表以降、抽象的な目標を与えられるだけで自律的に手順を組み立てインターネットの閲覧や外部ツールの操作を組み合わせて目的を完結させるエージェントの開発が加速しました。

2026年現在では複数のAIが役割を分担して協調し複雑なプロジェクトを完結させるマルチエージェントシステムが実用化されています。　受動的なツールから自律的に思考し行動するエージェントへとその役割は大きな変容を遂げました。