इसके core पर, एक agent बस एक loop है। मॉडल एक लक्ष्य प्राप्त करता है, एक अगले action (आम तौर पर एक tool call) पर निर्णय लेता है, परिणाम का अवलोकन करता है, और तब तक दोहराता है जब तक लक्ष्य पूरा नहीं हो जाता या यह तय करता है कि यह आगे नहीं बढ़ सकता। इसे कभी-कभी "ReAct" pattern कहा जाता है — Reason, Act, Observe। जो इसे शक्तिशाली बनाता है वह यह है कि मॉडल iterations में state को बनाए रखता है: यह याद रखता है कि इसने पहले से क्या try किया, क्या विफल हुआ, और इसने कौन सी जानकारी एकत्र की। loop एक harness द्वारा orchestrated है — code का एक टुकड़ा जो मॉडल को messages भेजता है, मॉडल द्वारा request किए गए tool calls को execute करता है, और परिणामों को वापस feed करता है। LangChain, CrewAI, और Anthropic की अपनी Agent SDK जैसे frameworks यह harness प्रदान करते हैं, लेकिन आप लगभग पचास lines code में एक भी बना सकते हैं। मॉडल स्वयं कभी कुछ "run" नहीं करता; यह बस structured JSON output करता है जो कहता है "इस function को इन arguments के साथ call करें," और आपका code बाक़ी करता है।
एक अच्छे agent और एक frustrating एक के बीच व्यावहारिक अंतर इस पर आता है कि आप इसके tools को कैसे परिभाषित करते हैं और आप इसे कितनी autonomy देते हैं। Claude Code या Cursor के agent mode जैसे एक coding agent के पास files पढ़ने, files लिखने, shell commands चलाने, और एक codebase खोजने के लिए tools हो सकते हैं। एक customer-support agent के पास orders look up करने, refunds जारी करने, और tickets escalate करने के लिए tools हो सकते हैं। key design निर्णय granularity है: बहुत कम tools और agent कुछ भी उपयोगी नहीं कर सकता; बहुत अधिक और यह confused हो जाता है कि कौन सा pick करें। production में, अधिकांश टीमें पाती हैं कि 5-15 well-defined tools sweet spot है। हर tool को एक clear name, एक अच्छा description (यह वही है जो मॉडल यह तय करने के लिए पढ़ता है कि इसका कब उपयोग करना है), और एक well-typed parameter schema चाहिए।
agents के बारे में सबसे बड़ी ग़लतफ़हमियों में से एक यह है कि उन्हें उपयोगी होने के लिए विस्तृत multi-agent architectures की आवश्यकता है। उद्योग "agent swarms" और "crew" patterns के एक phase से गुज़रा जहाँ आपके पास एक planner agent, एक researcher agent, एक writer agent, और एक critic agent सभी एक दूसरे से बात कर रहे होते। व्यवहार में, अच्छे tools के साथ एक tight loop में एक एकल मॉडल आम तौर पर इन complex setups को outperform करता है। Multi-agent patterns latency, लागत, और failure modes जोड़ते हैं। वे genuinely parallel workloads के लिए मायने रखते हैं — कहें, एक साथ दस repos scan करना — लेकिन अधिकांश sequential कार्यों के लिए, स्पष्ट निर्देशों के साथ एक agent काम करता है। वास्तविक agent उत्पाद shipping करने वाली कंपनियाँ (Anthropic, OpenAI, Google) इस सरल architecture पर converged हुई हैं।
विश्वसनीयता कठिन हिस्सा है। एक agent जो 90% समय काम करता है तब तक अच्छा लगता है जब तक आप यह realize नहीं करते कि एक 10-step task में, 90% per-step success rate आपको पूरी चीज़ पूरी करने की ~35% chance देती है। यही कारण है कि production agents को guardrails चाहिए: maximum iteration limits, cost caps, ख़तरनाक actions के लिए human-in-the-loop checkpoints (जैसे डेटा delete करना या पैसा खर्च करना), और graceful failure modes। सबसे अच्छे agent implementations में backoff के साथ retry logic भी शामिल है, structured error handling जो failures को मॉडल को वापस feed करता है ताकि यह एक अलग दृष्टिकोण try कर सके, और logging जो आपको बिल्कुल trace करने देता है कि चीज़ें sideways जाने पर क्या हुआ।
agents का विकास तेज़ रहा है। 2023 में, AutoGPT viral हुआ लेकिन ज़्यादातर एक demo था — यह tokens के माध्यम से burned और शायद ही कभी complex कार्यों को पूरा करता था। 2025 तक, Claude Code, Devin, और similar tools production code लिख रहे थे, tests चला रहे थे, और real reliability के साथ pull requests ship कर रहे थे। अंतर सिर्फ़ बेहतर मॉडल नहीं था; यह बेहतर tool design, बेहतर prompting, और loop को tight रखने के बारे में hard-won इंजीनियरिंग lessons थे। यदि आप आज एक agent बना रहे हैं, तो एक एकल loop, मुट्ठी भर tools के साथ शुरू करें, और उन tools को clean, useful output return करवाने में अपना समय invest करें। यह किसी भी framework choice से अधिक मायने रखता है।