Janji untuk memparalelkan pengembangan perangkat lunak melalui subagen kode Claude telah menarik perhatian para developer, namun implementasi di dunia nyata mengungkap tantangan yang signifikan. Meskipun konsep memecah tugas kompleks menjadi agen AI khusus terdengar revolusioner, komunitas developer menemukan bahwa kenyataannya jauh lebih bernuansa daripada ekspektasi awal yang disarankan.
 |
|---|
| Menjelajahi potensi dan tantangan dalam memparalelkan pengembangan perangkat lunak dengan subagents Claude Code |
Masalah Keandalan Mengganggu Implementasi Kompleks
Developer yang bereksperimen dengan alur kerja subagen menghadapi masalah keandalan fundamental yang merusak efektivitas pendekatan tersebut. Masalah inti berasal dari subagen yang tidak memiliki akses ke konteks proyek yang krusial, terutama file seperti CLAUDE.md yang berisi pengetahuan dan panduan proyek yang penting. Tanpa konteks ini, subagen sering kali bergeser ke arah solusi mock yang disederhanakan daripada mengatasi kebutuhan proyek yang sebenarnya.
Seorang developer membagikan pengalaman pembelajaran yang mahal, menghabiskan 50 dolar Amerika Serikat untuk proyek yang gagal di mana kontaminasi konteks akhirnya memerlukan penulisan ulang yang lengkap. Tantangan menjadi semakin nyata dalam basis kode yang kompleks di mana agen sangat bergantung pada pengetahuan proyek yang terakumulasi yang tidak dapat ditransfer secara efektif ke subagen.
Implikasi Biaya
- Penggunaan token meningkat secara signifikan dengan agen berantai
- Satu developer melaporkan mengeluarkan $50 USD untuk proyek subagen yang gagal
- Batas penggunaan Claude Pro tercapai lebih cepat dengan alur kerja agen paralel
- Loop iteratif antar agen memperparah konsumsi token
Refactoring Terbukti Sangat Bermasalah
Refactoring kode telah muncul sebagai titik lemah khusus untuk agen AI. Tidak seperti manusia yang dapat menggunakan strategi seperti memotong dan menempel kode secara sistematis, agen AI tidak memiliki mekanisme yang setara untuk pergerakan kode yang andal. Developer melaporkan kejadian di mana kode hilang atau tidak sengaja dimodifikasi selama upaya refactoring, terutama ketika berurusan dengan file besar yang melebihi jendela konteks agen.
Masalah fundamental adalah bahwa agen AI tidak dapat mempertahankan pendekatan sistematis yang sama yang digunakan developer manusia. Mereka kesulitan melacak perubahan di beberapa file dan sering kehilangan detail penting ketika bekerja dengan basis kode yang substansial.
Agen Berbasis Tugas Mengungguli yang Berbasis Peran
Pengalaman komunitas menunjukkan bahwa agen yang dirancang untuk tugas spesifik secara konsisten mengungguli yang dimodelkan berdasarkan peran manusia seperti product manager atau backend developer. Daripada membuat subagen backend developer, developer menemukan hasil yang lebih baik dengan agen yang fokus pada tugas yang sempit dan terdefinisi dengan baik seperti analisis dokumentasi atau evaluasi cakupan tes.
Subagen ideal adalah yang dapat mengambil pertanyaan sederhana, menggunakan sejumlah besar token untuk menjawabnya, dan kemudian mengembalikan jawaban sederhana, membuang semua token perantara tersebut sebagai hal yang tidak perlu.
Pendekatan ini bekerja dengan baik untuk operasi yang berat token di mana subagen dapat memproses informasi ekstensif dan mengembalikan hasil yang ringkas tanpa mencemari konteks utama.
Kasus Penggunaan Subagent yang Berhasil
- Analisis dan pencarian dokumentasi
- Evaluasi cakupan pengujian
- Pemeriksaan kepatuhan panduan gaya
- Pembuatan kerangka proyek baru dari awal
- Pemeriksaan QA pra-rilis
- Analisis log respons insiden
Kekhawatiran Biaya dan Kompleksitas Meningkat
Implikasi finansial dari alur kerja subagen menjadi semakin jelas saat developer mengimplementasikannya dalam skala besar. Penggunaan token meningkat secara dramatis ketika merangkai beberapa agen, terutama dalam loop iteratif. Ini menyebabkan penipisan yang lebih cepat dari batas penggunaan pada paket seperti Claude Pro dan peningkatan tagihan yang tidak terduga yang dapat mengejutkan developer.
Selain biaya, sifat non-deterministik dari model bahasa besar menciptakan tantangan debugging. Mengubah instruksi satu agen dapat memiliki efek riak di seluruh alur kerja, membuat sulit untuk mempertahankan hasil yang konsisten. Banyak developer menemukan diri mereka menghabiskan lebih banyak waktu mengelola perilaku Claude daripada fokus pada masalah bisnis mereka yang sebenarnya.
Strategi Alur Kerja Alternatif
- Sesi chat berbasis fitur (satu chat per fitur)
- Agen berbasis tugas alih-alih agen berbasis peran
- Sistem berbasis aturan dengan perintah slash
- Penulisan ulang konteks menggunakan model yang lebih kecil
- Pengaturan konteks segar pada setiap pemanggilan
Pendekatan Alternatif Mendapat Daya Tarik
Beberapa developer menemukan kesuksesan dengan alternatif yang lebih sederhana untuk sistem subagen yang kompleks. Sesi chat berbasis fitur, di mana setiap fitur baru mendapat thread percakapan sendiri, terbukti efektif. Di akhir setiap chat fitur, developer meminta AI merangkum pekerjaan dan menyimpannya sebagai dokumentasi, melestarikan pengetahuan untuk sesi masa depan sambil menghindari kontaminasi konteks.
Yang lain mengimplementasikan sistem berbasis aturan dan perintah slash alih-alih agen berbasis peran, melaporkan keandalan yang lebih baik dan hasil yang lebih dapat diprediksi. Pendekatan ini mempertahankan manfaat bantuan AI sambil menghindari kompleksitas dan ketidakprediktabilan hierarki agen yang rumit.
Keadaan saat ini dari subagen kode Claude mencerminkan tantangan yang lebih luas dari alat pengembangan AI: kemampuan yang mengesankan digabungkan dengan keterbatasan signifikan yang memerlukan pertimbangan hati-hati dan ekspektasi yang realistis dari developer.
Referensi: How to Use Claude Code Subagents to Parallelize Development