Kwestia tego, w jaki sposób agent AI podejmuje kolejne decyzje, sięga samego rdzenia jego architektury. U podstaw leży tak zwana pętla odbieranie–układanie planu–wykonywanie, w której program najpierw rejestruje informacje z otoczenia, następnie rozkłada na czynniki dostępne możliwości, a wreszcie realizuje wybraną akcję. Cały ten cykl odtwarza się kilkakrotnie, aż do osiągnięcia zamierzonego efektu.
Trzonem tego procesu jest model językowy, który pełni rolę własnego głosu doradczego agenta. To on interpretuje polecenia użytkownika, dzieli złożone zadanie na drobniejsze podzadania i proponuje kolejność ich wykonania. Środowisko modelu stanowią pomocnicze narzędzia – wyszukiwarki, kalkulatory, interfejsy API – które agent uruchamia wtedy, gdy wymaga precyzyjnych danych spoza swojej pamięci treningowej.
Ciekawym 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 wiele etapów i potrzebuje przełączania między różnymi źródłami informacji. To właśnie ta zdolność odróżnia agenta od prostego skryptu, który wykonuje jedynie z góry zapisaną listę poleceń.
Osobną sprawą pozostaje mechanizm oceny własnych działań. Dobrze zbudowany agent potrafi rozpoznać, że otrzymany wynik nie zgadza się od oczekiwanego, i wrócić do poprzedniego etapu, by podjąć próbę innej ścieżki. Taka samokorekta przybliża działanie maszyny do ludzkiego nawyku weryfikowania własnej pracy przed jej złożeniem.