Стандартный цикл работы ИИ-агента строится на последовательном выполнении задач: модель получает запрос, выбирает инструменты и обрабатывает результат до завершения. Такой подход признан недостаточно надежным для сложных операций, требующих планирования и контроля.
Для повышения эффективности системы предлагается внедрить инфраструктуру, включающую типизированные инструменты, параллельное выполнение задач и использование направленных ациклических графов (DAG). Также добавляются многоуровневая память и механизмы верификации действий.
Архитектура системы разделяет роли на планировщика, исполнителя и критика. Дополнительно внедряются многомерные бюджеты и трассировка для отладки. Цель разработки — создание надежной системы, способной самостоятельно планировать действия и восстанавливаться после ошибок.
