过去，在生成式 AI 之前的传统软件，由于依赖结构化数据和确定性的基于规则的算法，难以处理非结构化输入，缺乏人类思维的适应性。这些系统受到程序员预见力的限制，缺乏人类推理中固有的细微判断和灵活性。

目前，在像 OpenAI 的 GPT 系列这样的大语言模型（LLMs）时代，我们看到了范式转变，因为这些模型能够从非结构化输入动态生成输出，似乎反映了人类的推理。然而，作为被动工具，仅响应输入的 LLMs 单独不会带来预期的大规模生成式 AI 自动化。

在未来，AI 智能体作为软件进化的先锋，利用大语言模型（LLMs）管理非结构化数据并导航非确定性路径，体现了“自主软件”的概念。这些智能体远非静态，它们不断学习、自我改进，并适应不断变化的情况和环境。