この記事では、急速に進化する大規模言語モデル（LLMs）が、データとAIのエコシステムを調整する自律システムであるデータエージェントの登場を促進したことについて論じています。しかし、「データエージェント」という用語は混乱を招く曖昧さがあり、シンプルなクエリ応答システムと高度な自律アーキテクチャを混同することが多いです。このため、ユーザーの期待の不一致や責任の課題、業界の成長の障壁が生じています。著者らは、データエージェントに関する初の体系的な階層分類を提案し、自律性のレベルを手動操作（L0）から生成的で完全自律のデータエージェント（L5）まで定義し、能力の境界と責任配分を明確化しています。また、データ管理や分析のための専門的なデータエージェントや、より自律性の高い包括的システムに向けた研究のレビュー、そしてL2からL3への移行に焦点を当てた技術的ギャップや進化の飛躍についても分析しています。最終的に、積極的で生成的なデータエージェントの登場を見据えたロードマップを提示しています。