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 odbiera informacje z otoczenia, następnie analizuje dostępne możliwości, a wreszcie wykonuje wybraną akcję. Cały ten cykl odtwarza się wielokrotnie, aż do uzyskania zamierzonego efektu.
Sercem tego procesu jest model językowy, który pełni rolę wewnętrznego głosu doradczego agenta. To on interpretuje polecenia użytkownika, rozbija złożone zadanie na drobniejsze podzadania i sugeruje kolejność ich wykonania. Środowisko modelu stanowią pomocnicze narzędzia – wyszukiwarki, kalkulatory, interfejsy API – które agent wywołuje wtedy, gdy wymaga precyzyjnych danych spoza swojej wiedzy treningowej.
Interesującym elementem architektury jest tak zwana pamięć operacyjna, w której agent trzyma kontekst bieżącego zadania. Dzięki niej nie gubi nici nawet wtedy, gdy proces rozkłada się na kilka etapów i wymaga przeskakiwania między różnymi źródłami informacji. To właśnie ta zdolność odróżnia agenta od prostego skryptu, który wykonuje jedynie z góry ustaloną listę poleceń.
Oddzielną sprawą pozostaje mechanizm oceny własnych działań. Dobrze zbudowany agent potrafi zidentyfikować, że otrzymany wynik nie zgadza się od oczekiwanego, i wrócić do wcześniejszego etapu, by spróbować alternatywnej ścieżki. Taka autokorekta przybliża działanie maszyny do ludzkiego zwyczaju sprawdzania własnej pracy przed jej oddaniem.