Zagadnienie tego, w jaki sposób agent AI podejmuje kolejne decyzje, sięga samego rdzenia jego architektury. U podstaw leży tak zwana pętla percepcja–planowanie–działanie, w której program najpierw rejestruje informacje z otoczenia, następnie analizuje dostępne możliwości, a wreszcie wykonuje wybraną akcję. Cały ten obieg powtarza się wielokrotnie, aż do osiągnięcia zamierzonego efektu.
Trzonem tego procesu jest model językowy, który pełni rolę własnego głosu doradczego agenta. To on odczytuje polecenia użytkownika, rozbija złożone zadanie na mniejsze podzadania i proponuje kolejność ich wykonania. Środowisko modelu stanowią dodatkowe narzędzia – wyszukiwarki, kalkulatory, interfejsy API – które agent uruchamia wtedy, gdy wymaga precyzyjnych danych spoza swojej pamięci treningowej.
Interesującym składnikiem architektury jest tak zwana pamięć operacyjna, w której agent przechowuje kontekst bieżącego zadania. Dzięki niej nie traci wątku nawet wtedy, gdy proces rozciąga się na kilka etapów i wymaga przeskakiwania między różnymi źródłami informacji. To właśnie ta zdolność odróżnia agenta od podstawowego skryptu, który wykonuje jedynie wcześniej ustaloną listę poleceń.
Osobną sprawą pozostaje mechanizm oceny własnych działań. Dobrze skonstruowany agent jest w stanie rozpoznać, że otrzymany wynik nie zgadza się od zamierzonego, i wrócić do wcześniejszego etapu, by spróbować alternatywnej ścieżki. Taka samokorekta przybliża działanie maszyny do ludzkiego nawyku weryfikowania własnej pracy przed jej złożeniem.