通常の chatbot は text で reply するだけです。質問すると答え、そこで exchange は終わります。agent は loop を実行します。tools を呼び出して action を取り、result を observe し、stopping condition を満たすまで goal に向けて iterate できます。違いは、話すだけでなく実行することです。
Goal → [think → call a tool → observe result → think again] → repeat → stop when done
各 step で agent は、1 つの answer を出して止まるのではなく、学んだことに基づいて次に何をするかを決めます。
agent の "tools" は世界に働きかけるためのものです。
Goal: "Fix the failing test."
1. Run the test suite → observe: test_login fails
2. Read the failing test → observe: it expects a 200, got 500
3. Search for the handler → observe: missing null check
4. Edit the handler file → write the fix
5. Run the test suite again → observe: all pass
→ stopping condition met: tests green, done
chatbot は possible fix を describe するだけです。agent は実際に適用し、test を実行して result を verify します。
agent loop を理解すると、agent が debugging、refactoring、research のような real multi-step work を完了できる理由が分かります。clear stopping condition を持つ tool-call-observe-iterate cycle が、language model を conversational text generator から task を実際に進めるものへ変えます。