Agentic sistemler temelde iki görev üstlenmektedir: İlk olarak, karar verme ve aksiyon için gerekli bağlamı inşa etmek; ikinci olarak bu bağlamı kullanarak çıktı veya işlem gerçekleştirmek.
Günümüz AI ajanlarının pek çok başarısızlığı, özellikle bağlam oluşturma aşamasında veri tabanları veya bilgi depoları içerisinden doğru bilgileri alma (retrieval) işleminin zayıflığından kaynaklanmaktadır. Bilgi alma kalitesi, ajanın nihai olarak ürettiği yanıtın doğruluğunu ve güvenilirliğini belirleyici bir etmen haline gelmektedir.
Bu zorluk, büyük dil modelleri üzerinde inşa edilen agentic mimarilerin ölçeklenebilirliği ve gerçek dünya uygulamalarındaki etkinliği açısından kritik bir şekilde değerlendirilmesi gereken bir konudur. Bilgi alma mekanizmalarının iyileştirilmesi, kurumsal entegrasyon ve dış veri kaynaklarıyla sorunsuz çalışmanın temeli olarak görülmektedir.
