Agent loop: (1) current state observe करें (क्या किया गया है, कौन सी जानकारी उपलब्ध है), (2) अगली action plan करें (LLM की reasoning का उपयोग करके), (3) action execute करें (tool call, code execution, API request), (4) result observe करें, (5) decide करें कि continue करना है, adjust करना है, या complete करना है। यह observe-plan-act loop task पूरा होने तक या agent अटक जाने और help मांगने तक दोहराया जाता है।
मौलिक challenge: agent के workflow में प्रत्येक step में error की कुछ probability है (गलत tool choice, incorrect reasoning, misinterpreted result)। 10-step workflow में, 95% per-step accuracy भी compound होकर केवल 60% overall success बनती है। यही कारण है कि वर्तमान agents ऐसे कार्यों के लिए सबसे अच्छे काम करते हैं जो individual step errors के प्रति somewhat forgiving हैं (research, brainstorming) और ऐसे कार्यों में संघर्ष करते हैं जिनमें प्रत्येक step पर precision चाहिए (financial transactions, legal documents)।
अधिकांश production agent deployments में human oversight शामिल है: agent actions propose करता है, human approve या correct करता है, और agent continue करता है। यह "human-in-the-loop" approach reliability के लिए full autonomy का sacrifice करता है। Trend low-risk actions (files पढ़ना, searching) के लिए wider autonomy और high-risk actions (emails भेजना, purchases करना, production systems modify करना) के लिए human approval की ओर है। Autonomy का सही level errors की cost पर निर्भर करता है।