Komunitas pengembangan AI sedang menyaksikan pergeseran signifikan dalam cara pengembang mendekati pembangunan agen AI yang efektif. Yang dulunya berfokus pada pembuatan prompt yang sempurna kini telah berkembang menjadi sesuatu yang jauh lebih komprehensif: context engineering. Disiplin ilmu yang muncul ini merepresentasikan perubahan fundamental dalam cara kita berpikir tentang desain dan implementasi sistem AI.
Konsep ini mendapat perhatian luas setelah CEO Shopify Tobi Lutke menggambarkannya sebagai seni menyediakan semua konteks agar tugas dapat diselesaikan secara masuk akal oleh LLM. Waktunya tidak bisa lebih tepat, karena peneliti dan praktisi AI menemukan bahwa sebagian besar kegagalan agen bukan berasal dari keterbatasan model, tetapi dari penyediaan konteks yang tidak memadai.
 |
|---|
| Ilustrasi ini menyoroti evolusi pengembangan AI dari prompting sederhana ke pendekatan context engineering yang lebih komprehensif |
Melampaui Prompt Sederhana: Pendekatan Sistem
Prompt engineering tradisional berfokus pada penyempurnaan satu string teks yang dikirim ke model AI. Context engineering mengambil pandangan yang jauh lebih luas, memperlakukan konteks sebagai output dari seluruh sistem daripada template statis. Sistem ini secara dinamis menggabungkan beberapa komponen termasuk instruksi sistem, riwayat percakapan, memori jangka panjang, informasi yang diambil dari database, alat yang tersedia, dan definisi output terstruktur.
Perbedaannya menjadi jelas ketika membandingkan demo AI dasar dengan sistem yang siap produksi. Demo sederhana mungkin hanya melihat permintaan langsung pengguna, menghasilkan respons generik. Sistem yang dirancang dengan baik mengumpulkan informasi kalender, komunikasi masa lalu, detail kontak, dan alat yang tersedia sebelum menghasilkan respons yang sesuai konteks yang terasa alami dan membantu.
Sistem: Kerangka kerja komprehensif yang memproses dan mengorganisir informasi sebelum mengirimkannya ke model AI, daripada mengandalkan satu prompt saja.
Context Engineering vs Prompt Engineering
| Aspek | Prompt Engineering | Context Engineering |
|---|---|---|
| Cakupan | String teks tunggal | Output sistem lengkap |
| Pendekatan | Template statis | Perakitan dinamis |
| Komponen | Hanya instruksi | Beberapa sumber data + tools |
| Waktu | Tetap | Adaptif sesuai kebutuhan tugas |
| Fokus | Pemilihan kata yang sempurna | Arsitektur informasi yang tepat |
Paralel Manusia dalam Pemrosesan Informasi
Prinsip-prinsip di balik context engineering mencerminkan bagaimana manusia memproses informasi dan membuat keputusan. Sama seperti pekerja manusia berkinerja lebih baik ketika diberikan informasi latar belakang yang komprehensif, persyaratan yang jelas, dan alat yang tepat, sistem AI unggul ketika diberikan konteks yang kaya dan terstruktur dengan baik. Paralel ini telah membuat beberapa pengembang menggunakan heuristik dengan bertanya apakah informasi yang diberikan akan cukup bagi manusia untuk menyelesaikan tugas yang sama.
Diskusi komunitas mengungkapkan bahwa implementasi AI yang sukses sering melibatkan kolaborasi lintas fungsi, mirip dengan pengembangan perangkat lunak tradisional. Tim harus memahami kebutuhan bisnis, mendefinisikan output yang diharapkan, dan menyusun informasi dengan tepat - keterampilan yang melampaui pengetahuan teknis AI.
Tantangan Evaluasi dan Iterasi
Satu aspek kritis yang muncul dari umpan balik komunitas adalah pentingnya evaluasi sistematis. Tidak seperti pengembangan perangkat lunak tradisional di mana fungsionalitas dapat diuji secara deterministik, sistem AI memerlukan evaluasi berkelanjutan terhadap skenario dunia nyata. Sifat non-deterministik dari model bahasa berarti bahwa bahkan dengan context engineering yang sempurna, hasil dapat bervariasi.
Ketidakpastian ini telah memicu perdebatan tentang apakah context engineering benar-benar berbeda dari prompt engineering lanjutan. Beberapa orang berpendapat bahwa karena format yang tepat dan waktu yang tepat sebagian besar masih belum terdefinisi, pengembang masih pada dasarnya bereksperimen dengan pendekatan yang berbeda sampai mereka menemukan yang berhasil.
Ketika format yang 'tepat' dan waktu yang 'tepat' pada dasarnya, dan mungkin bahkan secara perlu, tidak terdefinisi, maka bukankah Anda masih mencari solusi 'ajaib'?
Implikasi Masa Depan dan Adopsi Industri
Pergeseran menuju context engineering mencerminkan pengakuan industri AI yang semakin matang bahwa membangun sistem AI yang andal memerlukan lebih dari sekadar model yang lebih baik. Ini menuntut pendekatan sistematis terhadap arsitektur informasi, integrasi alat, dan perakitan konten dinamis. Namun, beberapa anggota komunitas mempertanyakan apakah kompleksitas ini menunjukkan bahwa sistem AI saat ini masih memerlukan terlalu banyak bimbingan manusia untuk benar-benar kuat.
Seiring dengan ekspansi jendela konteks dan model yang menjadi lebih mampu, tantangan fundamental tetap ada: menyediakan sistem AI dengan informasi yang tepat pada waktu yang tepat. Meskipun alat dan teknik terus berkembang, prinsip inti kurasi informasi yang bijaksana tampaknya akan tetap menjadi pusat pengembangan AI untuk masa mendatang yang dapat diperkirakan.
Munculnya context engineering sebagai disiplin yang berbeda menandakan bahwa industri AI bergerak melampaui fase eksperimental menuju pendekatan yang lebih terstruktur dan berfokus pada rekayasa untuk membangun sistem AI yang andal.
Referensi: The New Skill in AI is Not Prompting, It's Context Engineering