Zwykły chatbot po prostu udziela odpowiedzi tekstowych — zadajesz pytanie, on odpowiada, i wymiana się tam kończy. Agent uruchamia pętlę: może wywoływać narzędzia do wykonywania akcji, obserwować wyniki i iterować w kierunku celu, aż do spełnienia warunku zatrzymania. Różnica polega na działaniu, a nie tylko mówieniu.
Goal → [think → call a tool → observe result → think again] → repeat → stop when done
Na każdym kroku agent decyduje, co zrobić dalej, na podstawie tego, czego się nauczył, zamiast produkować jedną odpowiedź i się zatrzymać.
"Narzędzia" agenta pozwalają mu działać w świecie:
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 mógł tylko opisać możliwe rozwiązanie; agent faktycznie je zastosuje i weryfikuje wynik, uruchamiając testy sam.
Zrozumienie pętli agenta wyjaśnia, dlaczego agenci mogą wykonać rzeczywistą wieloetapową pracę — debugging, refaktoryzacja, badania — zamiast tylko ją opisywać. Cykl wywołania narzędzia-obserwacji-iteracji, z jasnym warunkiem zatrzymania, to właśnie to, co zmienia model języka z generatora tekstu konwersacyjnego w coś, co faktycznie realizuje zadania.