Komunitas kecerdasan buatan sedang mengalami momen yang menyoberkan saat para pengembang bergulat dengan tantangan praktis dalam membangun agen AI yang efektif. Yang dimulai sebagai adopsi antusias terhadap framework kompleks telah berkembang menjadi pendekatan yang lebih terukur, dengan banyak tim menemukan bahwa solusi sederhana seringkali mengungguli sistem multi-agen yang rumit.
Kelelahan Framework Mulai Terasa
Para pengembang semakin meninggalkan framework populer seperti LangChain dan LangGraph demi panggilan API langsung. Komunitas telah merasa frustrasi dengan lapisan abstraksi yang tidak perlu yang mengaburkan prompt dan respons yang mendasarinya, membuat debugging menjadi mimpi buruk. Banyak tim melaporkan bahwa framework ini justru memerlukan lebih banyak kode daripada membangun solusi dari nol, bertentangan dengan janji awal mereka untuk menyederhanakan.
Pergeseran ini mewakili pengakuan yang lebih luas bahwa mengirim apa yang pada dasarnya adalah array string ke layanan web tidak memerlukan framework yang berat. Kesadaran ini telah menimbulkan pertanyaan mendasar tentang apakah ekosistem agen AI telah terlalu rumit sejak awal.
Tantangan Umum Implementasi AI Agent
- Biaya operasional tinggi saat menjalankan beberapa agent
- Kesulitan mengontrol orkestrasi multi-agent
- Masalah konkurensi termasuk race condition dan antrian tugas
- Kerentanan keamanan prompt injection
- Lapisan abstraksi framework yang mengaburkan proses debugging
- Masalah keandalan model dengan pemanggilan tool (tingkat kegagalan 50% dilaporkan untuk beberapa model)
 |
|---|
| Sebuah diagram alur yang menguraikan hubungan antara berbagai panggilan LLM dalam kerangka kerja orkestrasi, mewakili pergeseran menuju praktik pengembangan yang lebih sederhana |
Tantangan Concurrency Mengekspos Kesenjangan Teknis
Salah satu rintangan paling signifikan yang dihadapi pengembangan agen AI adalah menangani concurrency dan orkestrasi. Sementara materi promosi sering menampilkan alur kerja multi-agen yang mengesankan, kenyataannya melibatkan pertimbangan kompleks seputar antrian tugas, race condition, dan sinkronisasi yang banyak framework hanya abaikan begitu saja.
Pendekatan standar masih bergantung pada eksekusi tool secara berurutan, dengan hanya model terbaru yang mendukung panggilan tool paralel. Bahkan saat itu, pengembang harus merancang sistem dengan hati-hati untuk menangani koordinasi antara beberapa agen yang bekerja secara bersamaan. Model aktor telah muncul sebagai pola yang menjanjikan, di mana setiap instance agen beroperasi sebagai aktor independen yang berkomunikasi melalui panggilan tool.
 |
|---|
| Diagram urutan interaksi yang menunjukkan dinamika antara manusia, antarmuka, LLM, dan lingkungan, menyoroti tantangan konkurensi dalam alur kerja agen AI |
Realitas Bottleneck
Meskipun kemajuan pesat dalam kemampuan model, pengembangan agen AI tampaknya telah mencapai dataran tinggi. Bahkan model canggih seperti Gemini 2.5 Pro kesulitan dengan panggilan tool dasar, gagal menghasilkan panggilan yang benar secara sintaksis sekitar setengah dari waktu. Keterbatasan teknis ini telah memaksa pengembang untuk mempertimbangkan kembali ekspektasi dan pendekatan mereka.
Komunitas juga bergulat dengan masalah mendasar seperti kerentanan injeksi prompt, yang sebagian besar masih belum terpecahkan. Masalah keamanan ini, dikombinasikan dengan biaya tinggi menjalankan beberapa agen dan kesulitan mengontrol orkestrasi multi-agen, telah meredam antusiasme awal.
Pendekatan Kembali ke Dasar Mendapat Daya Tarik
Implementasi yang paling sukses merangkul kesederhanaan daripada kecanggihan. Daripada jaringan agen yang kompleks, solusi efektif fokus pada alur kerja yang terdefinisi dengan baik dengan titik keputusan yang jelas. Konsep LLM yang diperkuat - model yang ditingkatkan dengan memori, tool, dan akses data - yang berjalan dalam loop sederhana telah terbukti lebih andal daripada arsitektur multi-agen yang rumit.
LLM yang diperkuat yang berjalan dalam loop adalah definisi terbaik dari agen yang pernah saya dengar sejauh ini.
Pendekatan pragmatis ini menekankan membangun alur kerja deterministik untuk tugas yang dipahami dengan baik dan hanya memperkenalkan perilaku seperti agen di mana pengambilan keputusan dinamis benar-benar diperlukan. Prinsip memulai sederhana dan menambahkan kompleksitas hanya ketika secara nyata meningkatkan hasil telah menjadi mantra baru.
Pola Arsitektur Agen AI
- Workflows: Sistem deterministik dengan langkah-langkah yang dapat diprediksi untuk tugas-tugas yang sudah dipahami dengan baik
- Routing: Memisahkan skenario dan beralih antara jalur pemrosesan yang berbeda
- Parallelization: Menjalankan beberapa tugas LLM secara bersamaan dengan agregasi programatis
- Orchestrator-workers: Delegasi tugas berurutan antara LLM koordinator dan pekerja
- Evaluator-optimizer: Loop umpan balik iteratif untuk perbaikan berkelanjutan
- Agents: Sistem dinamis di mana LLM menentukan proses secara otonom
Melihat ke Depan
Saat siklus hype agen AI matang, fokus bergeser dari demonstrasi mencolok ke solusi praktis yang dapat dipelihara. Komunitas belajar bahwa prinsip rekayasa yang sama yang berlaku untuk perangkat lunak tradisional - modularitas, komposabilitas, dan antarmuka yang jelas - tetap penting di era AI.
Momen saat ini mewakili koreksi yang sehat dalam bidang ini, di mana kegembiraan awal memberi jalan kepada disiplin rekayasa. Sementara agen AI tidak diragukan lagi akan memainkan peran penting dalam aplikasi masa depan, pengembangan mereka mengikuti pola teknologi yang sedang berkembang yang familiar: hype awal, reality check, dan akhirnya adopsi praktis.
Referensi: Building effective agents