Sebuah postingan blog terbaru tentang membangun sistem AI agentic telah memicu diskusi intens di kalangan developer yang sedang bergulat dengan realitas menerapkan AI agent dalam lingkungan produksi. Percakapan tersebut mengungkap kesenjangan yang semakin melebar antara hype marketing dan tantangan implementasi praktis.
Artikel asli yang ditulis oleh seorang solo developer yang membangun UserJot berusaha menyaring pelajaran praktis dari reverse-engineering AI agent dan bereksperimen dengan berbagai pendekatan arsitektur. Namun, respons komunitas cukup beragam, dengan para developer mempertanyakan baik terminologi maupun sifat agentic sebenarnya dari sistem yang dijelaskan.
Perdebatan Besar Terminologi Agent
Salah satu poin paling kontroversial dalam diskusi berpusat pada apa yang sebenarnya merupakan sebuah agent. Beberapa developer berpengalaman berargumen bahwa sistem yang dijelaskan lebih akurat digambarkan sebagai orkestrasi workflow cerdas daripada agent otonom sejati. Pendekatan ini sangat bergantung pada fungsi stateless dan dekomposisi tugas yang telah ditentukan sebelumnya, yang oleh beberapa pihak dianggap bertentangan dengan prinsip inti sistem berbasis agent.
Para kritikus menunjukkan bahwa menyebut sistem ini sebagai agentic mungkin menyesatkan ketika mereka secara eksplisit menghindari perilaku otonom yang tidak dapat diprediksi yang mendefinisikan agent sejati. Pola yang dijelaskan berfokus pada hasil yang dapat diprediksi dan deterministik - kebalikan dari apa yang membuat agent powerful untuk tugas-tugas kompleks dan terbuka.
Pola Arsitektur Utama yang Dibahas:
- Sequential Pipeline: Titik masuk tunggal yang mengelola pipeline lainnya
- Fanout/Fanin Pattern: Membagi tugas ke beberapa agen, menggabungkan hasil
- Sub-agent Architecture: Orkestrator utama dengan komponen alat khusus
- Stateless Functions: Input yang sama menghasilkan output yang sama, tanpa memori bersama
Pola Arsitektur Praktis Muncul
Meskipun ada perdebatan terminologi, developer menemukan nilai dalam pola arsitektur spesifik yang dibahas. Komunitas telah mengidentifikasi beberapa pendekatan efektif, termasuk pipeline sekuensial di mana satu entry point mengelola proses lain, dan pola fanout/fanin yang membagi tugas di beberapa komponen khusus sebelum menggabungkan hasil.
Banyak developer melaporkan kesuksesan dengan arsitektur sub-agent serupa, di mana orchestrator utama mengelola komponen yang lebih kecil dan terfokus. Sub-agent ini sering berfungsi sebagai tools daripada entitas otonom, menangani tugas spesifik seperti query database, panggilan API, atau operasi pemrosesan teks.
Konsensus di antara praktisi adalah bahwa pendekatan yang lebih sederhana sering mengungguli sistem multi-agent yang kompleks. Beberapa developer mencatat bahwa mereka telah beralih dari framework agent yang canggih menuju implementasi yang lebih langsung menggunakan panggilan HTTP dasar dan API tool-calling.
Teknologi Implementasi yang Disebutkan:
- AI SDK untuk integrasi TypeScript
- OpenRouter untuk akses API model
- Claude Code untuk pengembangan agen
- AWS Lambda + Step Functions untuk orkestrasi
- Framework Spring AI untuk aplikasi Java
- FastAPI untuk implementasi aplikasi tunggal
 |
|---|
| Dashboard UserJot : Memvisualisasikan pola arsitektur yang efektif untuk pengembangan sistem AI |
Tantangan Context dan Cost
Tema signifikan dalam diskusi berkisar pada pengelolaan context dan biaya komputasi. Developer bereksperimen dengan strategi berbeda untuk menyeimbangkan performa dan biaya, terutama seputar caching dan manajemen context.
Saya sering memperdebatkan apakah menjalankan sub agent dengan 'sedikit context' kemudian saya menyadari bahwa saya bisa saja cache prompt besar yang menyertai main agent dan saya tidak mendapat manfaat dari menjalankan subagent dengan context yang dikurangi.
Komunitas terbagi mengenai apakah menggunakan model yang lebih murah dan cepat untuk tugas rutin sambil menyimpan model yang lebih powerful untuk reasoning kompleks. Beberapa developer melaporkan kesuksesan dengan pendekatan bertingkat ini, sementara yang lain menemukan bahwa context engineering - menyediakan hanya informasi relevan daripada context komprehensif - meningkatkan kualitas dan efektivitas biaya.
Strategi Optimasi Biaya:
- Gunakan model yang lebih murah/cepat untuk tugas-tugas rutin (3/4 dari operasi)
- Cache hasil dari tools fungsi murni
- Atur temperature mendekati 0 untuk konsistensi
- Implementasikan context engineering (hanya konteks yang relevan)
- Pertimbangkan prompt caching dengan penyedia seperti Anthropic
Reality Check Implementasi
Diskusi mengungkap kontras yang mencolok antara kemampuan agent teoretis dan tantangan implementasi praktis. Banyak developer mengekspresikan frustrasi dengan kesenjangan antara janji marketing dan performa aktual, terutama seputar pengambilan keputusan otonom dan penanganan error.
Beberapa kontributor menekankan pentingnya instruksi eksplisit daripada smart agent yang mencoba memahami hal-hal secara independen. Pendekatan pragmatis ini memprioritaskan reliabilitas dan prediktabilitas daripada perilaku otonom yang canggih.
Percakapan juga menyoroti popularitas yang meningkat dari implementasi agent Claude sebagai titik referensi, dengan beberapa developer mengutipnya sebagai contoh efektif dari pola arsitektur yang sedang dibahas.
Melihat Melampaui Hype
Meskipun artikel asli memicu kritik karena penggunaan gaya penulisan yang dihasilkan AI dan kurangnya bukti empiris, diskusi komunitas telah berkembang menjadi pertukaran wawasan praktis yang berharga. Developer berbagi pengalaman dunia nyata dengan framework berbeda, strategi deployment, dan keputusan arsitektur.
Perdebatan pada akhirnya mencerminkan tantangan yang lebih luas yang dihadapi komunitas pengembangan AI: memisahkan teknik yang berguna dari hype marketing sambil membangun sistem yang benar-benar bekerja dalam lingkungan produksi. Seperti yang dicatat seorang developer, fokus harus pada membangun sistem fungsional daripada mengejar tren terminologi terbaru.
Diskusi yang sedang berlangsung menunjukkan bahwa meskipun agent otonom sejati masih sulit dipahami untuk sebagian besar aplikasi praktis, pola dasar dekomposisi tugas, orkestrasi, dan integrasi tool khusus terbukti berharga untuk pengembangan sistem AI dunia nyata.
Referensi: Best Practices for Building Agentic AI Systems, What Actually Matters in Production