An intelligent assistant (IA) is a computer system endowed with artificial intelligence and/or machine learning techniques capable of intelligently assisting people. IAs have gained in popularity over recent years due to their usefulness, significant commercial developments, and a myriad of scientific and technological advances resulting from research efforts by the computer science community. In particular, these efforts have led to an increasingly extensive and complex state of the art of IAs, making evident the need to carry out a review in order to identify and catalogue the advances in the construction of IAs as well as to detect potential areas of further research. This paper presents a systematic review aiming to (i) describe, classify, and organize recent advances in IAs; (ii) characterize IAs’ objectives, application domains, and workings; (iii) analyze how IAs have been evaluated; and (iv) identify what artificial intelligence and machine learning techniques are used to enable the intelligence of IAs. As a result of this systematic review, it is also proposed a taxonomy of IAs and a set of potential future research directions to further improve IAs. A set of research questions was formulated to guide this systematic review and address the proposed objectives. Well-known scientific databases were searched for articles on IAs published from January 2015 to June 2021 using 172 search strings. A total of 22,554 articles were retrieved and after applying inclusion, exclusion, and quality criteria, an overall number of 99 articles were selected, which are the basis for this systematic review.

智能助理 (IA) 是一种具有人工智能和/或机器学习技术的计算机系统，能够智能地帮助人们。近年来，由于其有用性、重大的商业发展以及计算机科学界的研究工作带来的无数科学和技术进步，IA 越来越受欢迎。尤其是，这些努力导致了 IAs 技术的日益广泛和复杂的状态，这表明需要进行审查，以确定和编目 IAs 建设方面的进展以及发现潜在的领域进一步的研究。本文提出了系统综述，旨在 (i) 描述、分类和组织 IAs 的最新进展；(ii) 描述 IA 的目标、应用领域和工作；(iii) 分析如何评估 IAs；(iv) 确定使用哪些人工智能和机器学习技术来实现 IA 的智能。作为本系统综述的结果，还提出了 IA 的分类法和一组潜在的未来研究方向，以进一步改进 IA。制定了一组研究问题来指导本系统评价并解决提议的目标。使用 172 个搜索字符串在知名科学数据库中搜索 2015 年 1 月至 2021 年 6 月发表的关于 IA 的文章。共检索到 22,554 篇文章，在应用纳入、排除和质量标准后，总共选择了 99 篇文章，这是本次系统评价的基础。(iv) 确定使用哪些人工智能和机器学习技术来实现 IA 的智能。作为本系统综述的结果，还提出了 IA 的分类法和一组潜在的未来研究方向，以进一步改进 IA。制定了一组研究问题来指导本系统评价并解决提议的目标。使用 172 个搜索字符串在知名科学数据库中搜索 2015 年 1 月至 2021 年 6 月发表的关于 IA 的文章。共检索到 22,554 篇文章，在应用纳入、排除和质量标准后，总共选择了 99 篇文章，这是本次系统评价的基础。(iv) 确定使用哪些人工智能和机器学习技术来实现 IA 的智能。作为本系统综述的结果，还提出了 IA 的分类法和一组潜在的未来研究方向，以进一步改进 IA。制定了一组研究问题来指导本系统评价并解决提议的目标。使用 172 个搜索字符串在知名科学数据库中搜索 2015 年 1 月至 2021 年 6 月发表的关于 IA 的文章。共检索到 22,554 篇文章，在应用纳入、排除和质量标准后，总共选择了 99 篇文章，这是本次系统评价的基础。它还提出了 IA 的分类和一组潜在的未来研究方向，以进一步改进 IA。制定了一组研究问题来指导本系统评价并解决提议的目标。使用 172 个搜索字符串在知名科学数据库中搜索 2015 年 1 月至 2021 年 6 月发表的关于 IA 的文章。共检索到 22,554 篇文章，在应用纳入、排除和质量标准后，总共选择了 99 篇文章，这是本次系统评价的基础。它还提出了 IA 的分类和一组潜在的未来研究方向，以进一步改进 IA。制定了一组研究问题来指导本系统评价并解决提议的目标。使用 172 个搜索字符串在知名科学数据库中搜索 2015 年 1 月至 2021 年 6 月发表的关于 IA 的文章。共检索到 22,554 篇文章，在应用纳入、排除和质量标准后，总共选择了 99 篇文章，这是本次系统评价的基础。使用 172 个搜索字符串在知名科学数据库中搜索 2015 年 1 月至 2021 年 6 月发表的关于 IA 的文章。共检索到 22,554 篇文章，在应用纳入、排除和质量标准后，总共选择了 99 篇文章，这是本次系统评价的基础。使用 172 个搜索字符串在知名科学数据库中搜索 2015 年 1 月至 2021 年 6 月发表的关于 IA 的文章。共检索到 22,554 篇文章，在应用纳入、排除和质量标准后，总共选择了 99 篇文章，这是本次系统评价的基础。