Komunitas kecerdasan buatan sedang mengalami pemeriksaan realitas tentang apa yang benar-benar merupakan AI agent versus fungsi pemrosesan data tradisional. Eksplorasi terbaru dalam membangun AI agent menggunakan streaming SQL queries Apache Flink telah memicu perdebatan tentang apakah industri ini terlalu memperumit tugas-tugas otomasi sederhana.
Diskusi berpusat pada pendekatan eksperimental yang menggunakan SQL queries untuk memicu panggilan large language model (LLM) ketika data baru masuk ke dalam sistem. Sebagai contoh, ketika makalah penelitian diunggah ke database, SQL query secara otomatis menghasilkan ringkasan menggunakan model OpenAI dan mengirim peringatan ke channel Slack . Meskipun secara teknis berfungsi, pendekatan ini telah mengekspos pertanyaan fundamental tentang definisi AI agent dan keterbatasan praktis.
Komponen Teknis Utama yang Dibahas:
- Apache Flink : Platform pemrosesan stream untuk pengolahan data real-time
- FLIP-311 : Proposal peningkatan Flink untuk integrasi model ML dalam SQL
- Fungsi ML_PREDICT : Fungsi SQL untuk memanggil model machine learning
- Process Table Functions (PTF) : Fungsi kustom untuk integrasi logika kompleks
- Model Connector Protocol (MCP) : Standar untuk mengintegrasikan alat eksternal ke dalam alur kerja AI
Penolakan Komunitas terhadap Klasifikasi Agent
Developer semakin skeptis tentang melabeli setiap otomasi bertenaga LLM sebagai AI agent. Komunitas teknis menunjukkan bahwa banyak sistem yang dipasarkan sebagai agent pada dasarnya adalah fungsi-fungsi canggih dengan perilaku yang kurang deterministik dibandingkan aturan berbasis kode tradisional. Perbedaan ini penting karena mempengaruhi bagaimana organisasi merencanakan dan menganggarkan implementasi AI.
Pendekatan streaming SQL bekerja dengan baik untuk alur kerja dasar seperti pemrosesan dokumen dan notifikasi otomatis. Namun, pendekatan ini mengalami kesulitan dengan perilaku agent yang lebih kompleks seperti pemilihan tool dinamis dan manajemen memori kontekstual. Keterbatasan ini memerlukan solusi sementara yang dianggap banyak developer sebagai hal yang merepotkan dan kontraproduktif.
Keterbatasan Teknis Mengekspos Tantangan Implementasi
Pendekatan agent berbasis SQL mengungkapkan kesenjangan signifikan ketika mencoba perilaku otonom yang sesungguhnya. Meskipun sistem dapat menangani pemrosesan data terstruktur dan integrasi LLM dasar secara efektif, sistem ini gagal di area-area yang mendefinisikan AI agent sejati. Manajemen memori memerlukan fungsi kustom, dan integrasi tool membutuhkan protokol eksternal yang tidak didukung secara native.
Ini terasa dipaksakan. Jika Anda membaca keseluruhan hal tersebut, mereka tidak berhasil membangun AI Agent, mereka membuat panggilan LLM API menggunakan SQL Flink .
Komunitas teknis telah mengidentifikasi bahwa implementasi SQL saat ini kekurangan fleksibilitas yang diperlukan untuk penemuan tugas rekursif dan alur kerja yang berkembang sendiri. Perilaku agentic sejati memerlukan iterasi asinkron yang longgar yang memberikan sistem adaptabilitas yang sama seperti yang diharapkan manusia dari proses penugasan tugas.
Kemampuan Agen Berbasis SQL:
- ✅ Integrasi LLM melalui fungsi ML_PREDICT
- ✅ Pemrosesan aliran data real-time
- ✅ Otomatisasi alur kerja dasar
- ✅ Penggabungan dan pengayaan data terstruktur
- ❌ Pemilihan alat dinamis tanpa fungsi kustom
- ❌ Manajemen memori agen native
- ❌ Integrasi alat eksternal bawaan
- ❌ Kemampuan alur kerja yang berkembang sendiri
Industri Bergerak Menuju Solusi yang Dibangun Khusus
Pengakuan terhadap keterbatasan ini telah mengarah pada pengembangan runtime AI agent khusus daripada memaksa tool yang ada ke dalam peran yang tidak sesuai. Developer Apache Flink sedang mengerjakan sub-proyek agent terpisah (FLIP-331) yang meninggalkan batasan SQL demi framework agent yang dibangun khusus dengan dukungan Python dan integrasi tool native.
Pergeseran ini menunjukkan bahwa industri sedang matang melampaui kegembiraan awal menerapkan AI ke setiap sistem yang ada. Alih-alih memodifikasi tool pemrosesan data tradisional, developer sedang membangun platform khusus yang dirancang secara spesifik untuk perilaku agent seperti toleransi kesalahan, manajemen state, dan komunikasi agent-ke-agent.
Perdebatan ini menyoroti tren yang lebih luas dalam pengembangan AI di mana tantangan implementasi praktis sedang meredam antusiasme awal. Ketika organisasi memperoleh pengalaman dengan sistem AI, mereka menjadi lebih selektif tentang pendekatan mana yang memberikan nilai sejati versus yang hanya menambah kompleksitas pada proses yang ada.
Referensi: This Al Agent Should Have Been a SQL Query
 |
|---|
| Diskusi informatif tentang evolusi teknologi agen AI dalam industri |