Agents چیست؟

 

اگر تا به حال با چت‌باتی صحبت کرده‌اید که خودش ادامه مکالمه را پیش می‌برد، یا با نرم‌افزاری کار کرده‌اید که بدون دستور شما ایمیل‌ها را دسته‌بندی می‌کند، در واقع با یک عامل هوشمند (AI Agent) سروکار داشته‌اید.

این عامل‌ها قلب تپنده‌ نسل جدید هوش مصنوعی هستند. برنامه‌هایی که می‌بینند، تصمیم می‌گیرند و عمل می‌کنند. در گذشته، هوش مصنوعی فقط پاسخ می‌داد، اما امروز با ظهور Agentic AI، هدف تعیین کرده کارها را برنامه‌ریزی می‌کند و حتی خودش می‌تواند یاد بگیرد چگونه بهتر عمل کند.

در این مقاله، قدم‌به‌قدم از تعریف ساده‌ Agent تا معماری، انواع، کاربردها و آینده‌ این سیستم‌های خودمختار را بررسی می‌کنیم تا دقیقا بدانید این مفهوم پرکاربرد در دنیای امروز فناوری چه معنایی دارد و چرا آینده‌ هوش مصنوعی حول محور آن می‌چرخد.

 

 Agent هوش مصنوعی چیست؟

 

در هوش مصنوعی، «Agent» یا «عامل هوشمند» به هر سیستمی گفته می‌شود که می‌تواند محیط خود را درک کند (perceive)، درباره‌ آن تصمیم بگیرد (decide) و اقدام انجام دهد (act) تا به هدفی مشخص برسد.
 به زبان ساده، Agent همان مغز پشت یک رفتار هوشمند است؛ بخشی که تصمیم می‌گیرد «چه کاری در چه زمانی» انجام شود.
طبق تعریفی که در کتاب Artificial Intelligence: A Modern Approach آمده است:« یک عامل، موجودی است که از طریق حسگرها محیط را دریافت می‌کند و از طریق عملگرها بر آن تأثیر می‌گذارد.

بنابراین، چه یک ربات فیزیکی یا یک نرم‌افزار مجازی یا حتی یک مدل زبانی مانند ChatGPT، اگر بتواند خود را با محیط تطبیق دهد و رفتار هدف‌مند انجام دهد، در دسته‌ عامل‌ها قرار می‌گیرد. یک Agent معمولا دارای ویژگی‌های زیر است.

• خودمختاری (Autonomy): توانایی تصمیم‌گیری مستقل
• واکنش‌پذیری (Reactivity): توانایی پاسخ‌گویی به تغییرات محیط
• پیش‌فعال بودن (Proactiveness): عمل بر اساس اهداف و برنامه‌های از پیش تعیین‌شده
• ارتباط‌پذیری (Social ability): توانایی برقراری تعامل با سایر Agentها یا انسان‌ها

برای درک بهتر، جدیدترین ربات جاروبرقی هوشمند بازار را تصور کنید. این ربات با استفاده از حسگرها محیط خانه را می‌بیند، مسیرها را تحلیل می‌کند، موانع را تشخیص می‌دهد و تصمیم می‌گیرد از کدام مسیر حرکت کند تا تمیزکاری کامل شود. حتی اگر در مسیرش مانعی ظاهر شود، مسیر جدیدی انتخاب می‌کند.

در سال‌های اخیر سایر agentها مانند دستیار مجازی گوگل (Google Assistant) یا سیری را نیز دیده‌اید. این دستیاران هوشمند نه‌تنها پاسخ می‌دهند، بلکه می‌توانند بر اساس عادات شما کارها را پیشنهاد دهند، تقویم را تنظیم کنند یا پیام‌ها را بخوانند.

 

تفاوت Agent با نرم‌افزار معمولی

 

تفاوت اصلی بین Agent و نرم‌افزار معمولی در میزان خودمختاری (autonomy) است. یک نرم‌افزار ساده تنها دستورات از پیش تعیین‌شده را اجرا می‌کند. ماشین حساب را تصور کنید؛ پاسخ‌ها زمانی داده می‌شوند که شما دکمه‌ها را بزنید تا در واقع دستوراتی اجرا شوند. اما Agent می‌تواند خودش تصمیم بگیرد که در هر لحظه چه کاری انجام دهد. Agent داده‌های محیط را تحلیل می‌کند، هدف را می‌سنجد و بر اساس منطق یا تجربه‌ قبلی واکنش مناسب نشان می‌دهد. به عبارت دیگر می‌توان گفت، اگر نرم‌افزار معمولی «منتظر فرمان» است، Agent «به دنبال هدف» است.

 

     

 

دسته بندی انواع دستیاران هوشمند یا agentها

 

Agentهای هوش مصنوعی بر اساس رفتار، سطح هوشمندی و نحوه تعامل با محیط طبقه‌بندی می‌شوند. درک این انواع به طراحان سیستم و محققان کمک می‌کند تا عامل مناسب برای کاربردهای مختلف انتخاب کنند. هر نوع Agent ویژگی‌ها، مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارد که در کاربردهای صنعتی، آموزشی و تحقیقاتی اهمیت زیادی دارد. در زیر انواع این agent ها را بررسی می‌کنیم.

• Agentهای ساده (Simple Reflex Agents): این نوع از Agentها بر اساس مجموعه‌ای از قوانین شرطی عمل می‌کنند. به‌عبارتی تنها با مشاهده‌ وضعیت فعلی محیط، تصمیم می‌گیرند و هیچ حافظه‌ای از گذشته ندارند؛ مانند سیستم هشدار دود.
• Agentهای مبتنی بر مدل (Model-Based Agents): این Agentها علاوه‌بر مشاهده‌ وضعیت فعلی، با مدلی از محیط می‌توانند نتایج اقدامات خود را پیش‌بینی کنند؛ مانند ربات جاروبرقی.
• Agentهای هدف‌محور (Goal-Based Agents): این عامل‌ها بر اساس اهداف مشخص تصمیم می‌گیرند. انتخاب مسیر یا اقدام مناسب برای رسیدن به هدف، مهم‌ترین مشخصه آن‌هاست. سیستم‌های رزرو پرواز از این مدل agent هستند که بهترین مسیر و قیمت را بر اساس هدف کاربر انتخاب می‌کنند.
• Agentهای یادگیرنده (Learning Agents): پیشرفته‌ترین نوع Agentها، یادگیرنده‌ها هستند. آن‌ها قادرند از تجربیات گذشته‌ خود بیاموزند و رفتارشان را بهبود دهند. هوش مصنوعی مدرن، از جمله سیستم‌های ChatGPT یا خودروهای خودران، از این نوع Agentها استفاده می‌کند.

در واقع این طبقه‌بندی Agentها کمک می‌کند تا طراحان نوع مناسب برای کاربرد مورد نظر را انتخاب کنند.

 

ریشه‌های هوش مصنوعی؛ از آغاز یک رویا تا هوشمند سازی مصنوعی

 

از سال 1943 شروع شد، وقتی دو دانشمند مدل نورون مصنوعی را طراحی کردن تا مغز انسان را شبیه‌سازی کنند. اما لحظه کلیدی در 1956 رقم خورد. وقتی جان مک‌کارتی در کنفرانس Dartmouth اصطلاح «هوش مصنوعی» را به کار برد. این رویداد AI را به یک رشته علمی تبدیل کرد.

به تدریج و با گسترش هوش مصنوعی، دستیاران هوشمند هم روی کار آمدند. اپل در 2011 با Siri اولین دستیار صوتی تجاری را معرفی کرد که تا امسال، 29% کاربران آمریکایی را جذب کرده است. آمازون در 2014 با Alexa پا را فراتر گذاشت و AI را به کنترل خانه‌های هوشمند و خرید آنلاین وصل کرد تا جایی که 36% سهم بازار را از آن خود کرد. این ابزارها با پردازش زبان طبیعی (NLP)، تعاملات روزمره را ساده کردند، اما هنوز فقط به دستورات مستقیم پاسخ می‌دادند.

 

انقلاب AI؛ روی کار آمدن دستیارهای خودمختار

 

سال 2022 با ChatGPT در OpenAI یک نقطه عطف بود. این ابزار در دو ماه 100 میلیون کاربر جذب کرد و حالا 1.8 میلیارد کاربر ماهانه دارد. برخلاف دستیارهای قبلی، agentic AI (مثل Microsoft Copilot) قادر است برنامه‌ریزی انجام دهد، ابزارها را فراخوانی کند و از تجربه‌ها بیاموزد. آنقدر این پیشرفت بزرگ بود که گفته می‌شود بهره‌وری کارها تا 10 برابر بیشتر شده است.

در ایران، رشد AI agent از 1390 با ابزارهای ساده مثل مترجم‌ها شروع شد. حالا در 1404، ابزارهای بومی مثل رخشای در حوزه سلامت و ویرا با 1 میلیون نصب، تا 20% مشاغل را تغییر داده‌اند. الکامپ 1404 نشان داد AI در تیکتینگ و زیرنویس خودکار پرطرفدار است، اما تحریم‌ها و کمبود زیرساخت مسیر را سخت و پرچالش می‌کنند.

 

 

حضور Agentها در کاربردهای مختلف واقعی

 

Agentها امروز دیگر صرفا تئوری نیستند، بلکه در بسیاری از حوزه‌ها به صورت سیستم‌های واقعی و عملیاتی حضور دارند. این عامل‌ها با توانایی خودمختاری و یادگیری، باعث بهبود کارایی، کاهش خطا و ارتقای تجربه کاربری می‌شوند. در زیر، کاربردهای اصلی Agentها در حوزه‌های مختلف را می‌خوانید.

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: Agentها در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) نقش مرکزی دارند. در این سیستم‌ها، Agent با آزمون و خطا می‌آموزد چگونه بیشترین پاداش را دریافت کند. مانند ربات‌های خودران که با تست مسیرهای مختلف و با یادگیری مستمر عملکرد خود را بهبود می‌بخشند.
• مدل‌های زبانی و چت‌بات‌ها: Agentها در مدل‌های زبانی، مانند ChatGPT، با تحلیل متن و درک زمینه مکالمه، پاسخ‌های هوشمند و هدفمند ارائه می‌دهند. مثل دستیارهای مجازی گوگل و الکسا که قادرند کارهای روزمره کاربران را مدیریت کنند.
• معاملات خودکار و هوشمند: در بورس و بازارهای مالی، Agentها می‌توانند معاملات را خودکار انجام داده و ریسک را مدیریت کنند. مانند پلتفرم‌های معامله الگوریتمی که به طور خودکار خرید و فروش سهام را بر اساس الگوریتم‌های از پیش تعیین‌شده انجام می‌دهند.
• ربات‌های هوشمند: Agentها در ربات‌های صنعتی و خانگی وظایف پیشرفته و خودمختار انجام می‌دهند. مانند ربات‌های جاروبرقی، ربات‌های انبارداری که با هماهنگی چند Agent کار می‌کنند.

در نهایت Agentها در بسیاری از حوزه‌ها حضور دارند و با توانایی یادگیری و خودمختاری، کارایی سیستم‌ها را افزایش، خطاها را کاهش و تجربه کاربران را بهبود می‌بخشند.

 

Agentic AI: آینده اتوماسیون هوشمند

 

دستیارهای خودمختار یا agentic AI، مثل Microsoft Copilot، در 2025، تعریف جدیدی از کارایی ارائه داده‌اند. این سیستم‌ها وظایف پیچیده‌ای مثل برنامه‌ریزی پروژه یا نوشتن کد را خودکار انجام می‌دهند. بازار agentic AI حالا 5.2 میلیارد دلار قیمت دارد و  پیش‌بینی می‌شود تا 2030 به 196.6 میلیارد برسد. اما همچنان چالش‌هایی پیش روی این دستیاران هوشمند وجود دارد که باید دید از پس آن‌ها برمی‌آیند یا نه. این چالش‌ها را در ادامه بیشتر بررسی خواهیم کرد.

 

چالش‌ها و محدودیت Agentها

 

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه Agentها، هنوز چالش‌ها و محدودیت‌های متعددی وجود دارد که باید در توسعه و استفاده از آن‌ها در نظر گرفته شود.  علاوه بر مسائل فنی، موضوعات اخلاقی، امنیتی و مدیریتی نیز اهمیت دارند.

• محدودیت در یادگیری و پردازش: Agentهای یادگیرنده به داده‌های زیاد و متنوع نیاز دارند تا عملکرد بهینه داشته باشند. محدودیت در منابع داده یا قدرت پردازشی، عملکرد آن‌ها را کاهش می‌دهد.
• حریم خصوصی و داده‌ها: Agentها برای تصمیم‌گیری نیاز به داده دارند و این داده‌ها ممکن است حساس و شخصی باشند. سوءاستفاده یا نفوذ به این داده‌ها مشکلات جدی ایجاد خواهد کرد. این موضوع در دستیاران هوشمند بیشتر موجب نگرانی است.
• مسئولیت‌پذیری: در صورت بروز خطا یا حادثه، مشخص کردن مسئول Agent یا طراح آن پیچیده است. این مسئله به ویژه در خودروهای خودران و سیستم‌های خودکار بحرانی است.

با وجود تمام این چالش‌ها، آینده Agentها روشن و پرامید است. حل مشکلات فنی، رعایت اصول اخلاقی و بهبود معماری‌ها باعث می‌شود Agentها توانمندتر، خودمختارتر و ایمن‌تر شوند.

 

 

دستیارهای برتر هوش مصنوعی در 2025؛ مقایسه و ویژگی‌ها

 

امروز و در دهه اخیر تنوع دستیارهای هوش مصنوعی خیره‌کننده است. از چت‌بات‌های رایگان مثل ChatGPT تا ابزارهای تخصصی مثل Claude در 2025 کارهای زیادی انجام می‌دهند. این ابزارها با ویژگی‌های منحصربه‌فرد، از تولید محتوا تا اتوماسیون پیچیده، نیازهای مختلف شما را برآورده می‌کنند. بر اساس داده‌های Artificial Analysis، در حال حاضر ChatGPT با 48% ترافیک AI پیشتاز است، اما رقبا هم در حال نزدیک شدن هستند. برای اینکه این دستیاران هوشمند را بیشتر بشناسید و بدانید کدام agent ها حالا بیشتر طرفدار دارند، بخش‌ بعد را بخوانید.

 

ChatGPT و Gemini؛ غول‌های بازار

 

ChatGPT از OpenAI با 1.8 میلیارد کاربر ماهانه، رهبر بلامنازع امسال در Ai agent و خود AI است. این ابزار قادر است متن، تصویر و حتی کد تولید کند و با قابلیت‌های agentic، وظایف پیچیده مثل تحلیل داده را نیز انجام می‌دهد. حتی اگر بتوانید این بات را به عنوان یک agent به سیستم خود با کمک زبان‌های رابط وصل کنید، به عنوان یک دستیار همه کاره برایتان کار می‌کند. از جواب دادن دایرکت‌ها و ایمیل گرفته تا خلاصه سازی جلسات و ارسال آن برای همکاران را مانند یک دستیار انسانی دقیق انجام خواهد داد.

در مقابل، Gemini گوگل با 1.5 میلیارد کاربر و پشتیبانی از 40 زبان، به‌خاطر جستجوی real-time و ادغام با اکوسیستم گوگل مثل Google Docs پرطرفدار است. هر دو ابزار برای کاربران عادی و حرفه‌ای مناسبن، اما ChatGPT در خلاقیت و Gemini در سرعت جستجو برتری دارد.

اگر کاربر تولید محتوا هستید، Chat GPT با نسخه رایگان و پولی 20 دلار در ماه انتخابی بهتر است. درحالیکه Gemini برای کاربرانی که به جستجوی سریع و چندزبانه نیاز دارند، حتی در نسخه رایگان بهتر خواهد بود.

 

Claude و Grok؛ امنیت در کنار خلاقیت

 

هوش مصنوعی Claude از Anthropic، با 500 میلیون کاربر، به‌خاطر امنیت بالا و رویکرد بدون bias امسال رکورد زد. این ابزار برای شرکت‌هایی که نگران حریم خصوصی‌ان مناسب‌تر است، مثلا در تولید قراردادهای حقوقی.

از طرف دیگر، Grok از xAI  با 310 میلیون کاربر و با دسترسی به داده‌های real-time از X، برای تحلیل روندهای اجتماعی و تولید محتوای خلاقانه مثل داستان یا شعر عالی عمل می‌کند.

 

 

Copilot و دیگر دستیاران هوشمند؛ تخصص و کاربرد

 

Copilot از مایکروسافت، با 450 میلیون کاربر، دستیاری مفید برای کسب‌وکارهاست. ادغام آن با Office 365 مثل Excel و Teams بهره‌وری این ابزار را تا 30% بهبود می‌بخشد. ابزارهای دیگر مانند DeepSeek که رایگان است و 530 میلیون کاربر نیز دارد، برای کدینگ و ریاضی استفاده می‌شوند.  DeepSeek به‌خاطر open-weight بودن، بین توسعه‌دهنده‌ها محبوبیت دارد. همچنین Pi با 10 میلیون کاربر نیز برای مکالمات شخصی‌سازی‌شده به کار می‌رود و empathetic هم امسال پرطرفدار بوده است.

 

اثرات مثبت و منفی دستیاران هوشمند در زندگی آینده

 

دستیارهای هوش مصنوعی با تمام قابلیت‌ها و اثرات مثبت، اما اثرات منفی هم دارند. از تأثیرات شغلی گرفته تا نگرانی‌های اخلاقی و حریم خصوصی، این فناوری مسیر پیچیده‌ای پیش رو دارد. با راه‌حل‌های هوشمند، می‌شود این موانع را به فرصت تبدیل کرد. در این بخش، اثراتی که هوش مصنوعی در دستیار شدن دارد و راهکارهای عملی برای رفع آن‌ها را بررسی خواهیم کرد تا شما بتوانید با اطمینان از این ابزارها استفاده کنید.

 

تأثیرات شغلی؛ تهدید یا فرصت؟

 

گفته می‌شود AI تا 2030 حدود 85 میلیون شغل را حذف می‌کند، اما 97 میلیون شغل جدید هم ایجاد خواهد کرد؛ این تفاوت رشد خالص 12 میلیونی مشاغل را نشان می‌دهد. مشاغل ساده مثل ورود داده در معرض خطر هستند، اما نقش‌های خلاقانه و تحلیلی رشد خواهند کرد. به طور مثال توسعه‌دهندگان AI حالا 12% تقاضای شغلی بیشتری دارند.

اگر شغل شما در دسته مشاغل ساده قرار دارد، بهتر است شروع به دیدن آموزش upskilling کنید. برنامه‌های آموزشی مثل دوره‌های Coursera یا پلتفرم‌های بومی مثل دیجی‌کالا آکادمی مهارت‌های AI را آموزش می‌دهند. در همین راستا نیز 82% مدیران معتقدند آموزش اخلاقی AI نیروی کار را آماده خواهد کرد.

 

 

نگرانی‌های اخلاقی؛ Bias و شفافیت

 

با وجود این همه پیشرفت، اما داده‌ها می‌گویند که حدود 59% مدل‌های AI در معرض bias (تعصب) قرار دارند. مانند مدل‌های هوش مصنوعی‌ در استخدام یا تشخیص چهره که گاهی نابرابری ایجاد می‌کنند. همچنین تا همین امروز مشخص شده است که 27% محتوای AI به بررسی دستی نیاز دارد تا از اطلاعات غلط جلوگیری شود. این موضوع را در نوشته‌ها و مقالات یا بلاگ‌های دستیاران هوش مصنوعی می‌بینید.

برای حل این مسائل شرکت‌هایی مثل Anthropic با ابزارهایی مثل Claude، الگوریتم‌های بدون bias طراحی کرده‌اند. همچنین استانداردهای جهانی مثل EU AI Act هم شفافیت را اجباری می‌کنند تا در نهایت از نگرانی‌های اخلاقی کم شود.

 

حریم خصوصی؛ نگرانی اصلی کاربران

 

برای رفع نگرانی کاربران از سرقت اطلاعاتشان، رمزنگاری پیشرفته و ذخیره داده در سرورهای محلی، مفید است. این کار کمک می‌کند تا 55% کاربرانی که نگران نشت داده‌های شخصی خود توسط AI هستند، احساس امنیت بیشتری داشته باشند. مخصوصا که در ایران تحریم‌ها و نبود قوانین محلی این نگرانی را تشدید می‌کنند. به طور مثال agentهای بومی مثل ویرا اگر داده‌ها را به صورت محلی ذخیره کنند، اعتمادسازی بیشتری صورت خواهد گرفت. این در حالی ایت که ۵۰% چالش‌های نظارتی با sovereign AI حل می‌شوند.

 

Ai agent در ایران: چالش‌های بومی

 

در ایران تحریم‌ها دسترسی به APIهای جهانی مثل OpenAI را محدود کرده‌اند و 59% شرکت‌های ایرانی کمبود متخصص AI دارند. اما ابزارهای بومی مثل رخشای با تمرکز روی نیازهای محلی، مثل سلامت و آموزش، در حال پر کردن این شکاف هستند. تا جایی که پس از برگزاری الکامپ 1404 مشخص شد که آموزش AI در ایران نیز در حال رشد است.

 

 

آینده دستیارهای هوش مصنوعی؛ از 2025 تا 2030

 

دستیارهای هوش مصنوعی در آستانه تحولی بزرگ‌تر هستند. با بازار پیش‌بینی‌شده 47.1 میلیارد دلاری برای agentic AI تا 2030، این فناوری از ابزارهای ساده به شریک‌های هوشمند تبدیل خواهد شد. از همکاری چندعاملی تا شخصی‌سازی پیشرفته، آینده AI نوید دنیایی کارآمدتر و خلاق‌تر را می‌دهد.

پیش‌بینی می‌شود تا 2030، 60% سیستم‌های AI چندعاملی می‌شوند، یعنی چند دستیار با هم کار می‌کنند تا وظایف پیچیده را حل کنند. به طور مثال یک دستیار برنامه‌ریزی انجام می‎‌دهد، دیگری داده‌ها را تحلیل می‌کند و سومی گزارش می‌نویسد. این سیستم‌ها، مانند یک تیم‌ بهره‌وری هر کار را تا 60% بالا می‌برند.

مانند Microsoft Copilot و AgentKit از OpenAI که گفته می‌شود تا سال آینده سیستم‌های چندعاملی را برای SMBها ساده می‌کند  که هزینه‌ها را 30% کاهش می‌دهد.

 

Wearable AI: همراهان هوشمند

 

در کنار ابزارهای شغلی هوشمند، دستیارهای AI در دستگاه‌های پوشیدنی مثل ساعت‌ها و عینک‌های هوشمند نیز رشد انفجاری دارند. بازار wearable AI امسال به 180 میلیارد دلار رسیده و تا 2030 دو برابر هم خواهد شد. این دستگاه‌ها با حسگرهای پیشرفته، مثل نظارت سلامت در لحظه یا ترجمه همزمان، زندگی انسان را راحت‌تر می‌سازند.

به طور مثال Google Glass جدید با AI ترجمه صوتی را در سفرها ممکن کرده است. کاربران با این wearable AI‌ها می‌توانند بدون گوشی، تماس، مسیریابی یا حتی آموزش زبان را مدیریت کنند.

 

خلاقیت AI: تصمیم‌گیری مستقل

 

اگر رشد هوش مصنوعی به همین سرعت ادامه پیدا کند، از حالت محدود (ANI) به عمومی (AGI) ارتقا پیدا خواهد کرد. به این ترتیب تا 2030 خلاق‌تر هم خواهد شد و می‌تواند تصمیم‌های پیچیده هم بگیرد. ابزارهایی مثل Grok از xAI حالا محتوای خلاقانه مثل داستان یا موسیقی تولید می‌کنند. AI در تولید فیلم‌های کوتاه یا طراحی گرافیک استفاده می‌شود که هزینه‌های خلاقیت را تا ۲۰% کاهش می‌دهد.

 

 

سخن آخر

 

Agentها موجودیت‌های هوشمندی هستند که با ادراک محیط، پردازش اطلاعات و اقدام خودکار، نقش مهمی در هوش مصنوعی و فناوری‌های مدرن ایفا می‌کنند. آن‌‌ها در واقع ابزارهایی هستند تا هم بهره‌وری کارها را بیشتر کنند و هم هزینه‌ها را کاهش دهند.

اگرچه با ورود هوش مصنوعی و اتوماسیون شدن کارها به کمک Agemtها شغل‌های زیادی در معرض خطر قرار می‌گیرند، اما 12 میلیون شغل نیز ایجاد کرده است. تا جایی که کاربردهای عملی Agentها در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، کسب‌وکار دیجیتال، رباتیک و خودروهای خودران دیده شده و باعث بهبود کارایی و تجربه کاربری می‌شود. با وجود چالش‌های فنی، امنیتی و اخلاقی، آینده Agentها روشن است و آن‌ها به عنوان همکاران هوشمند انسان، در حل مسائل پیچیده و ارتقای کیفیت زندگی نقش مهمی خواهند داشت.