본 논문은 초기 규칙 기반 시스템부터 대규모 언어 모델과 지각, 계획, 도구 사용을 위한 전용 모듈을 통합한 최첨단 시스템까지, AI 에이전트의 진화, 아키텍처 및 실제 응용 프로그램을 조사합니다. 이론적 기반과 실제 배포 모두를 강조하여 주요 에이전트 패러다임을 검토하고, 현재 평가 벤치마크의 한계를 논의하며, 작업 효율성, 효율성, 견고성 및 안전성을 균형 있게 고려한 전체적인 평가 프레임워크를 제안합니다. 기업, 개인 지원 및 특수 도메인 전반의 응용 프로그램을 분석하고, 더욱 탄력적이고 적응력 있는 AI 에이전트 시스템을 위한 미래 연구 방향에 대한 통찰력을 제공합니다.