Es la capacidad de un modelo de IA para seguir un plan o una estructura lógica predefinida (un ""esquema"") para resolver un problema. Cierra la brecha entre la teoría y los resultados prácticos al permitir que el modelo descomponga una tarea compleja en pasos más pequeños y manejables. Permite combinar de forma segura los datos internos con el criterio del modelo, ya que el razonamiento sigue un proceso auditable y predecible. Suele implementarse con bases vectoriales para recuperar información relevante en cada paso del plan.