En vanlig chatbot gir bare tekstsvar — du stiller et spørsmål, den svarer, og samtalen ender der. En agent kjører en løkke: den kan kalle verktøy for å utføre handlinger, observere resultater og iterere mot et mål til en stoppbetingelse er oppfylt. Forskjellen er å gjøre, ikke bare å snakke.
Goal → [think → call a tool → observe result → think again] → repeat → stop when done
Ved hver steg bestemmer agenten hva den skal gjøre neste basert på det den har lært, i stedet for å produsere ett svar og stoppe.
Agentens "verktøy" lar den virke på verden:
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
En chatbot kunne bare beskrive en mulig løsning; agenten bruker den faktisk og verifiserer resultatet ved å kjøre testene selv.
Å forstå agentløkken forklarer hvorfor agenter kan fullføre virkelig arbeid med flere trinn — debugging, omstrukturering, forskning — i stedet for bare å beskrive det. Tool-call-observe-iterate-syklusen, med en klar stoppbetingelse, er det som gjør at en språkmodell blir gjort om fra en samtalemessig tekstgenerator til noe som faktisk får oppgaver gjort.