Kwestia tego, w jaki sposób agent AI podejmuje kolejne decyzje, sięga samego serca jego architektury. U fundamentu leży tak zwana pętla percepcja–planowanie–działanie, w której program najpierw odbiera informacje z otoczenia, następnie analizuje dostępne możliwości, a wreszcie realizuje wybraną akcję. Cały ten obieg odtwarza się kilkakrotnie, aż do uzyskania zamierzonego efektu.
Sercem tego procesu jest model językowy, który pełni rolę własnego głosu konsultacyjnego agenta. To on interpretuje instrukcje użytkownika, rozbija złożone zadanie na mniejsze podzadania i sugeruje kolejność ich wykonania. Środowisko modelu stanowią pomocnicze narzędzia – wyszukiwarki, kalkulatory, interfejsy API – które agent wywołuje wtedy, gdy potrzebuje konkretnych danych spoza swojej wiedzy treningowej.
Ciekawym elementem architektury jest tak zwana pamięć robocza, w której agent przechowuje kontekst bieżącego zadania. Dzięki niej nie gubi wątku nawet wtedy, gdy proces rozciąga się na kilka etapów i potrzebuje przeskakiwania między różnymi źródłami informacji. To właśnie ta zdolność odróżnia agenta od prostego skryptu, który odtwarza jedynie z góry zapisaną listę poleceń.
Oddzielną kwestią pozostaje mechanizm oceny własnych działań. Odpowiednio skonstruowany agent jest w stanie rozpoznać, że otrzymany wynik nie zgadza się od zamierzonego, i wrócić do wcześniejszego etapu, by podjąć próbę alternatywnej ścieżki. Taka samokorekta przybliża działanie maszyny do ludzkiego nawyku sprawdzania własnej pracy przed jej złożeniem.