「エージェント」の概念は規範としてよりもシステムを解析するツールとして最も役立つ。上述したエージェントの概念は人間が複雑な仕事を考える場合の自然な方法を反映したものであり、そのためにエージェントはそのような複雑なタスクのモデルとして有効である。
一般的コンピュータプログラムとの相違点.
知的ソフトウェアエージェントと人工知能における知的エージェントとの相違点.
歴史.
例.
バイヤーエージェント（買い物ボット）.
ユーザー（個人）エージェント.
このタイプのエージェントはユーザーのために自動的にタスクを実行する。例えば、次のようなタスクを行う。
監視（予測）エージェント.
このタイプのエージェントはコンピュータシステムなどの機器を監視して報告する。例えば、在庫状況を監視するエージェント、競合他社の商品価格を監視して報告するエージェント、インサイダー取引や噂などによる株価操作を監視するエージェントなどがある。
例えばNASAジェット推進研究所では、食糧も含めた在庫を監視し、コストを抑えて備品の注文をスケジューリングするエージェントを使用している。
データマイニング・エージェント.
このタイプのエージェントは、データウェアハウスでの情報発見に使われる。データウェアハウスは様々な情報源からの多量のデータを集めたものである。そこから有用な知識を見つけ出すことをデータマイニングという。例えば、売り上げを増やすのに有用な知識を得たり、離れようとしている顧客を繋ぎとめるのに有用な知識を得たりし、経営に役立てる。
データマイニングの最も一般的なものとして「クラス分類」があり、情報からパターンを見出し、それらを複数のクラスに分類する。データマイニング・エージェントは傾向の大まかな変遷や鍵となる指標を見つけることができ、新たな情報を検知して知らせることもできる。
その他の例.
設計上の問題.
エージェントベースのシステムの開発する際の問題として、以下のようなものが挙げられる。
ソフトウェアエージェントが効率的に協調動作するには、データの意味論的要素を共有しなければならない。これはコンピュータシステムがメタデータを提示することで可能である。
エージェントシステムは実世界を並行性や並列性でモデル化したものでもある。
影響.