El presente estudio busca analizar las principales propuestas teóricas y prácticas en la que los agentes softwate se han integrado con los modelos de aprendizaje automático para determinar su alcance en términos de inteligencia, proactividad, colaboración y aprendizaje. Para el desarrollo de esta investigación se empleó la metodología propuesta por Kofod-Peterson, la misma que es orientada a conducir revisiones sistemáticas de la literatura en ciencias de la computación. Aplicando la metodología se analizaron 55 estudios. Los estudios mostraron que en la interacción agentes software y machine learning han sido ampliamente usados los procesos de cooperación y colaboración en la resolución de los problemas de control de y en la optimización de datos de forma centralizada y descentralizas con la ayuda de equipos desplegados en escenarios tales como el hogar y redes públicas de telecomunicaciones. Se constató también que se emplearon en su mayoría modelos de aprendizaje por refuerzo en comparación con los de aprendizaje automático debido a que estos aportan más significativamente en el modelado de tareas cooperativas, ampliamente usado en sistemas inteligentes.
