Komunitas pengembangan AI agent mencapai konsensus yang mengejutkan: yang sederhana lebih baik. Meskipun framework seperti AutoGPT dan Microsoft Autogen mempromosikan sistem multi-agent, para pengembang berpengalaman menemukan bahwa arsitektur single-agent dengan manajemen konteks yang tepat memberikan hasil yang jauh lebih andal.
Masalah Context Sharing
Inti masalah dengan sistem multi-agent terletak pada fragmentasi konteks. Ketika beberapa agent bekerja pada bagian tugas yang berbeda, mereka sering membuat keputusan yang bertentangan tanpa mengetahui apa yang dilakukan oleh rekan-rekan mereka. Diskusi komunitas mengungkapkan masalah ini meluas melampaui keterbatasan teknis saja - ini tentang mempertahankan pengambilan keputusan yang koheren di seluruh sistem.
Seorang pengembang membagikan pengalaman mereka membangun recipe agent yang dapat diakses melalui SMS, di mana mereka menemukan bahwa masalah manajemen konteks muncul jauh sebelum mencapai batas token. Solusi mereka melibatkan penggunaan sub-agent khusus murni untuk mencegah kelebihan informasi dalam konteks agent utama, menunjukkan bahwa penyaringan konteks strategis dapat lebih berharga daripada sekadar membagikan semuanya.
Prinsip Teknis Utama untuk Agen AI yang Andal:
- Prinsip 1: Bagikan konteks dan jejak agen lengkap, bukan hanya pesan individual
- Prinsip 2: Tindakan membawa keputusan implisit, dan keputusan yang bertentangan menghasilkan hasil yang buruk
- Batasan Jendela Konteks: Keandalan agen menurun sekitar 50.000 token meskipun masih ada ruang tersisa
- Rekomendasi Arsitektur: Agen linier single-threaded dengan kompresi konteks untuk tugas yang lebih panjang
Tantangan Keandalan
Sistem multi-agent menderita dari apa yang disebut pengembang sebagai kesalahan majemuk. Ketika satu agent salah menginterpretasikan tugas, hal ini menciptakan rangkaian masalah yang entah bagaimana harus diselesaikan oleh agent lain. Komunitas telah mengamati bahwa bahkan miskomunikasi kecil antar agent dapat menyebabkan hasil yang benar-benar tidak dapat digunakan.
Kita membuat konteks secara manual seperti penulis naskah abad pertengahan padahal seharusnya kita membangun kompiler konteks.
Wawasan dari komunitas ini menyoroti perubahan fundamental dalam pemikiran. Daripada mengelola beberapa agent, implementasi yang berhasil fokus pada membangun mesin optimisasi konteks yang canggih yang melayani satu entitas pengambil keputusan.
Contoh Industri dan Aplikasi Dunia Nyata
Claude Code mencontohkan pendekatan single-agent. Meskipun ia memunculkan subtask, ia tidak pernah menjalankannya secara paralel, dan sub-agent dibatasi untuk menjawab pertanyaan daripada membuat keputusan. Desain ini mencegah konflik konteks yang mengganggu sistem multi-agent yang lebih kompleks.
Komunitas juga telah mencatat masalah dengan model edit apply - sistem di mana satu model menghasilkan instruksi dan yang lain mengeksekusinya. Arsitektur ini sering gagal karena ambiguitas dalam komunikasi antar-agent, membuat banyak pengembang mengkonsolidasikan pengambilan keputusan dan eksekusi ke dalam model tunggal.
Perbandingan Multi-Agent vs Single-Agent:
| Aspek | Sistem Multi-Agent | Sistem Single-Agent |
|---|---|---|
| Berbagi Konteks | Terfragmentasi, rentan terhadap konflik | Berkelanjutan, koheren |
| Propagasi Error | Error yang bertumpuk di seluruh agent | Terkandung dalam satu konteks |
| Keandalan | Rendah karena miskomunikasi | Lebih tinggi dengan manajemen konteks yang tepat |
| Kompleksitas | Overhead orkestrasi yang tinggi | Arsitektur yang lebih sederhana |
| Paralelisme | Secara teoritis mungkin tetapi bermasalah | Berurutan tetapi dapat diandalkan |
Jalan ke Depan
Pengembang berpengalaman berkumpul pada filosofi single agent plus tools. Pendekatan ini memperlakukan fungsi khusus sebagai alat daripada agent independen, mempertahankan pengambilan keputusan terpusat sambil tetap memungkinkan fungsionalitas yang kompleks.
Diskusi mengungkapkan bahwa pengembang agent yang sukses fokus pada context engineering - seni mengelola secara dinamis informasi apa yang dilihat agent dan kapan. Ini termasuk mengembangkan teknik kompresi konteks untuk tugas yang lebih panjang dan membangun sistem yang dapat mempertahankan rantai penalaran yang koheren bahkan ketika percakapan meluas melampaui 50.000 token.
Meskipun janji sistem multi-agent kolaboratif tetap menarik, kenyataan saat ini adalah bahwa mereka menimbulkan lebih banyak masalah daripada yang mereka selesaikan. Konsensus komunitas menunjukkan bahwa sampai kita menyelesaikan tantangan context-sharing yang fundamental, arsitektur single-agent dengan tooling yang canggih mewakili jalur paling praktis menuju sistem AI yang andal.
Referensi: Don't Build Multi-Agents