Terminale Agents Volstaan voor Bedrijfsautomatisering
Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation
March 31, 2026
Auteurs: Patrice Bechard, Orlando Marquez Ayala, Emily Chen, Jordan Skelton, Sagar Davasam, Srinivas Sunkara, Vikas Yadav, Sai Rajeswar
cs.AI
Samenvatting
Er is een groeiende belangstelling voor het ontwikkelen van agents die kunnen interageren met digitale platforms om autonoom zinvolle bedrijfstaken uit te voeren. Tot de onderzochte benaderingen behoren tool-augmented agents die zijn gebouwd op abstracties zoals het Model Context Protocol (MCP) en webagents die via grafische interfaces opereren. Toch is het onduidelijk of dergelijke complexe agent-systemen noodzakelijk zijn, gezien hun kosten en operationele overhead. Wij beargumenteren dat een coderende agent die alleen is uitgerust met een terminal en een bestandssysteem veel bedrijfstaken effectiever kan oplossen door rechtstreeks met platform-API's te interageren. We evalueren deze hypothese in diverse real-world systemen en tonen aan dat deze low-level terminal-agents de prestaties van complexere agent-architecturen evenaren of overtreffen. Onze bevindingen suggereren dat eenvoudige programmatische interfaces, gecombineerd met krachtige foundation-modellen, voldoende zijn voor praktische bedrijfsautomatisering.
English
There has been growing interest in building agents that can interact with digital platforms to execute meaningful enterprise tasks autonomously. Among the approaches explored are tool-augmented agents built on abstractions such as Model Context Protocol (MCP) and web agents that operate through graphical interfaces. Yet, it remains unclear whether such complex agentic systems are necessary given their cost and operational overhead. We argue that a coding agent equipped only with a terminal and a filesystem can solve many enterprise tasks more effectively by interacting directly with platform APIs. We evaluate this hypothesis across diverse real-world systems and show that these low-level terminal agents match or outperform more complex agent architectures. Our findings suggest that simple programmatic interfaces, combined with strong foundation models, are sufficient for practical enterprise automation.