この論文では、機械学習（ML）モデルが持つ人間のような知覚的および認知的能力に注目し、BDI（信念-欲望-意図）エージェントアーキテクチャにおけるMLの統合に関する進展と課題を探ります。現在のアプローチはさまざまですが、多くは一般的なエージェントコンテナ内にMLを組み込むことに焦点を当てており、BDIの持つ表現力を見落としています。本論文は、BDIパラダイムを参照に用いながら、既存のアプローチの体系化を図り、MLを強化した合理的エージェントに関する文学の急速な進展を示します。また、効果的な合理的MLエージェントの設計に向けた主要な研究機会と未解決の課題を特定しています。このように、BDIエージェントと機械学習の組み合わせにより、より進化したエージェントの開発が促進されることが期待されます。