Sebuah konsep baru yang disebut deep agents telah memicu diskusi sengit di komunitas pengembangan AI, dengan banyak pihak mempertanyakan apakah sistem ini merepresentasikan inovasi sejati atau hanya versi yang direkayasa dengan baik dari teknologi AI agent yang sudah ada.
Istilah ini muncul dari analisis aplikasi AI yang sukses seperti Claude Code, Deep Research, dan Manus, yang menunjukkan performa superior pada tugas-tugas kompleks jangka panjang dibandingkan dengan AI agent dasar. Sistem-sistem ini dapat menangani proyek penelitian, tugas coding, dan pekerjaan menuntut lainnya yang memerlukan fokus dan perencanaan berkelanjutan.
Contoh Aplikasi Deep Agent
- Claude Code: Asisten coding AI dengan perencanaan daftar tugas dan spawning sub-agent
- Deep Research: Asisten riset AI untuk tugas pengumpulan informasi yang kompleks
- Manus: Agent AI yang memanfaatkan sistem file secara signifikan untuk manajemen memori
- Junie ( JetBrains ): Implementasi awal perencanaan daftar tugas berkualitas tinggi
- Cursor: Fungsionalitas daftar tugas terintegrasi UI untuk tugas pengembangan
Arsitektur Inti Tetap Sederhana
Meskipun memiliki kemampuan yang mengesankan, teknologi yang mendasarinya sangat mudah dipahami. Deep agents masih menggunakan pendekatan fundamental yang sama seperti AI agent dasar: sebuah large language model yang berjalan dalam loop dan memanggil tools sesuai kebutuhan. Keajaibannya tidak terletak pada algoritma revolusioner yang baru, tetapi pada empat peningkatan kunci yang mengubah shallow agents menjadi asisten yang mampu.
Komponen paling kritis tampaknya adalah system prompt yang detail. Instruksi-instruksi ini bisa sangat panjang dan mengandung panduan spesifik tentang penggunaan tool, beserta contoh-contoh yang menunjukkan cara menangani berbagai situasi. Tanpa prompt komprehensif ini, agent akan kehilangan sebagian besar efektivitasnya.
Komponen Utama Deep Agents
| Komponen | Tujuan | Implementasi |
|---|---|---|
| System Prompt yang Detail | Menyediakan instruksi dan contoh yang komprehensif | Prompt panjang dengan panduan penggunaan tool dan contoh few-shot |
| Planning Tool | Mempertahankan fokus dan organisasi | Tool daftar todo no-op untuk rekayasa konteks |
| Sub-Agents | Memecah tugas-tugas kompleks | Agent khusus dengan prompt terfokus dan tool terbatas |
| File System | Menyediakan memori dan ruang kerja | Penyimpanan persisten untuk catatan dan kolaborasi agent |
Planning Tools yang Tidak Melakukan Apa-apa
Salah satu penemuan paling menarik adalah bagaimana sistem ini menggunakan no-op planning tools. Claude Code menggunakan todo list tool yang sebenarnya tidak melakukan tindakan eksternal apa pun - ini hanya membantu AI mengorganisir pikirannya dan mempertahankan fokus pada tujuan jangka panjang. Pendekatan ini mencegah masalah umum AI agent yang kehilangan jejak tujuan mereka setelah hanya beberapa interaksi.
Beberapa developer telah mengimplementasikan sistem todo list serupa dalam proyek mereka sendiri, dan menemukan bahwa sistem ini sangat efektif untuk menjaga AI agent tetap pada jalurnya selama tugas yang diperpanjang. Todo list bahkan dapat menggunakan struktur bersarang, yang bekerja dengan baik karena tetap mudah diproses oleh language model dalam format linear.
Sub-Agent dan File System Memungkinkan Kompleksitas
Kemampuan untuk memunculkan sub-agent khusus memungkinkan sistem ini memecah tugas kompleks menjadi bagian-bagian yang dapat dikelola. Setiap sub-agent dapat fokus pada aspek spesifik dari proyek keseluruhan sambil mempertahankan konteks dan instruksi khususnya sendiri. Pembagian kerja ini membantu mengelola kompleksitas yang sebaliknya akan membanjiri satu agent.
Akses file system berfungsi sebagai workspace dan sistem memori. Agent dapat menyimpan catatan, berbagi informasi dengan sub-agent, dan mempertahankan record persisten di seluruh tugas yang berjalan lama. Kemampuan ini mengatasi salah satu tantangan terbesar dalam desain AI agent: mengelola konteks dan informasi dalam periode yang diperpanjang.
Skeptisisme Komunitas dan Realitas Implementasi
Komunitas developer tetap terbagi tentang apakah deep agents layak mendapat pengakuan sebagai kategori yang berbeda. Kritikus berargumen bahwa istilah ini adalah jargon pemasaran yang tidak perlu untuk agent tradisional yang diimplementasikan dengan baik. Mereka menunjukkan bahwa arsitektur inti loop-and-tools tidak berubah secara fundamental.
Deep agents = agents with planning + agents as tools => so regular agents. I hate how LangChain has always tried to make things that are simple seem very complicated.
Namun, pendukung menekankan bahwa kombinasi spesifik dari fitur-fitur menciptakan kemampuan yang berbeda secara kualitatif. Integrasi prompt detail, planning tools, sub-agent, dan file system menghasilkan hasil yang melebihi apa yang dapat dicapai oleh implementasi agent dasar.
Tantangan Implementasi Praktis
Meskipun konsepnya mungkin sederhana, developer mencatat bahwa membangun sistem agent yang siap produksi melibatkan tantangan engineering yang signifikan. Isu seperti multi-tenancy, streaming responses, penanganan pembatalan, dan menemukan campuran tools yang tepat memerlukan keahlian substansial untuk diselesaikan dengan benar.
Beberapa implementasi open-source telah muncul, termasuk proyek akhir pekan dan framework yang lebih komprehensif. Tools ini bertujuan untuk membuat kemampuan deep agent dapat diakses oleh developer yang bekerja pada aplikasi khusus di berbagai industri.
Kesimpulan
Diskusi deep agents menyoroti realitas penting dalam pengembangan AI: terkadang inovasi paling efektif datang dari engineering yang thoughtful daripada terobosan algoritmik. Apakah terminologi ini bertahan atau tidak, teknik-teknik yang sedang dibahas merepresentasikan kemajuan praktis dalam membuat AI agent lebih mampu dan dapat diandalkan untuk aplikasi dunia nyata.
Debat ini juga mencerminkan ketegangan yang lebih luas di komunitas AI tentang pemasaran versus substansi, dan apakah peningkatan inkremental layak mendapat nama kategori baru. Terlepas dari konvensi penamaan, fokus pada perencanaan, manajemen konteks, dan dekomposisi tugas menawarkan wawasan berharga bagi siapa pun yang membangun sistem AI agent.
Referensi: Deep Agents