世界变得不再那么难以应对。其他代理将积极搜索它们的所有者可能感兴趣的信息，或监控特定主题的关键变化。然而，其他代理可能有执行交易的权力（比如在线购物），或者在人们不在的时候代表他们。层出不穷的纸质和电子袖珍日记已经预示，软件代理非常适合扮演私人秘书的角色——保留主人的记忆，提醒他们把东西放在了哪里、跟谁谈过话、完成及尚未完成的事项。
这种功能的改变很可能与人们和计算机交互的物理方式的变化同时发生。人们不必操作键盘和鼠标，而是通过语言或者手势来交代需要做的事情。作为回应，代理将以“活着的”实体形象显示在屏幕上，用活生生的面部表情或肢体语言，而不是文本、图形和数字来表达它们当前的状态和行为。
一个强大的目标
尽管我们希望软件代理执行的任务非常容易可视化，但是代理本身的构建又存在一些问题。代理程序与普通软件主要的不同之处是，它们自己需要一种独立实体的感觉。一个理想的代理知道它的目标是什么，并且会努力去实现它。一个代理也应该是稳定的、自适应的，能够从经验中学习，并使用不同的方法来应对不可预见的情况。最后，它应该是自主的，这样它就能感知到它所处环境的现状，并且能够独立行动，朝着它的目标前进。
程序员甚至连制作传统软件都很困难，那么他们如何创建代理程序？事实上，目前市面上的代理程序几乎没有理由为其正名。它们并不怎么智能，通常只能遵循用户指定的一组规则。例如，一些电子邮件包允许用户创建一个代理，根据发件人、主题、内容对收到的信息进行排序。执行者可能会编写一个规则，将包含“会议”这个词语的所有信息的副本转发给管理助理。这种最小代理的价值完全依赖于其所有者的主动性和编程能力。
人工智能研究者长期以来一直追求更复杂的方法来构建代理。知识工程师赋予程序在特定领域执行任务的信息，程序推断出对于给定情况的正确反应。例如，一个人工智能电子邮件代理或许知道人们可能有行政助理，知道某特定用户有一名助手叫乔治，知道助理应该了解老板的会议安排，知道包含“会议”这个词的信息里可能有调度信息。知道了这些，代理便可以推断出应该转发的消息。
四十年来，人们一直试图构建这类知识型的代理。不幸的是，这种方法还没有产生任何可以商用的代理。尽管知识工程师能够将许多狭窄的领域编纂成法典，但他们无法构建起代理在
