Zagadnienie tego, w jaki sposób agent AI podejmuje kolejne decyzje, sięga samego rdzenia jego architektury. U fundamentu leży tak zwana pętla odbieranie–układanie planu–wykonywanie, w której program najpierw odbiera informacje z otoczenia, następnie rozkłada na czynniki dostępne możliwości, a wreszcie wykonuje wybraną akcję. Cały ten cykl powtarza się wielokrotnie, aż do osiągnięcia zamierzonego efektu.
Sercem tego procesu jest model językowy, który odgrywa rolę własnego głosu konsultacyjnego agenta. To on odczytuje polecenia użytkownika, rozbija złożone zadanie na mniejsze podzadania i sugeruje kolejność ich wykonania. Środowisko modelu stanowią dodatkowe 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 przechowuje kontekst bieżącego zadania. Dzięki niej nie traci wątku nawet wtedy, gdy proces rozciąga się na kilka etapów i wymaga przełączania między różnymi źródłami informacji. To właśnie ta umiejętność odróżnia agenta od prostego skryptu, który odtwarza jedynie z góry ustaloną listę poleceń.
Osobną sprawą pozostaje mechanizm oceny własnych działań. Odpowiednio skonstruowany agent potrafi rozpoznać, że otrzymany wynik odbiega od zamierzonego, i wrócić do wcześniejszego etapu, by podjąć próbę alternatywnej ścieżki. Taka autokorekta przybliża działanie maszyny do ludzkiego nawyku sprawdzania własnej pracy przed jej oddaniem.