Dalam dunia kecerdasan buatan yang berkembang pesat, sebuah revolusi diam-diam sedang terjadi ketika para pengembang menemukan kembali salah satu teknologi web tertua: hyperlink yang sederhana. Sementara sistem AI yang canggih seperti Claude dan Codex mendapatkan kemampuan yang kuat, komunitas menemukan bahwa tautan web sederhana mungkin menjadi kunci untuk memecahkan salah satu tantangan terbesar AI - mengelola konteks secara efisien.
Tantangan Rekayasa Konteks
Seiring agen AI menjadi lebih canggih, mereka menghadapi ketegangan mendasar: mereka membutuhkan akses ke sejumlah besar informasi untuk melakukan tugas-tugas kompleks, tetapi memuat terlalu banyak konteks sekaligus dapat membanjiri model dan menurunkan kinerja. Masalah ini, yang dikenal sebagai rekayasa konteks, telah melahirkan berbagai solusi seperti Retrieval Augmented Generation (RAG) dan subagen khusus. Namun, para pengembang sekarang menyadari bahwa hyperlink menawarkan solusi yang mengejutkan elegan untuk masalah ini.
Keindahan tautan terletak pada efisiensi tokennya. Alih-alih memuat seluruh dokumen ke dalam jendela konteks AI, model dapat dengan mudah mereferensikan tautan dan mengambil informasi hanya ketika dibutuhkan. Pendekatan ini mencerminkan bagaimana manusia secara alami mengeksplorasi informasi online - kita mulai dengan pencarian, mengklik tautan yang relevan, membuka tab baru, dan merujuk antar sumber sesuai kebutuhan. Agen AI sekarang belajar melakukan hal yang sama.
Claude Code menggunakan hyperlink secara langsung, dimulai dengan halaman indeks markdown khusus. Ketika pengguna bertanya tentang fitur-fiturnya, ia menggunakan alat WebFetch untuk mengumpulkan informasi dari dokumen Claude Code.
Pendekatan Manajemen Konteks AI Saat Ini:
- Retrieval Augmented Generation (RAG): Menemukan dan memuat konteks yang relevan secara dinamis untuk kueri tertentu
- Subagents: Merangkum instruksi dan alat tertentu untuk menghindari pencemaran konteks utama
- Get_ Tools*: Memungkinkan model untuk meminta informasi yang relevan secara proaktif
- Berbasis Hyperlink: Menggunakan tautan yang efisien token untuk memuat konteks sesuai permintaan
Implementasi Dunia Nyata dan Adopsi Komunitas
Komunitas AI tidak hanya berteori tentang pendekatan ini - mereka secara aktif mengimplementasikannya. Claude Code sudah menggunakan hyperlink untuk menyediakan dokumentasi tentang fitur-fiturnya sendiri, sementara pengembang melaporkan keberhasilan dengan memerintahkan agen AI untuk mengikuti tautan dan membandingkan pendekatan dari URL yang berbeda. Ini merupakan pergeseran signifikan dari sistem AI sebelumnya yang kesulitan dengan pemahaman kontekstual.
Namun, implementasinya tidak tanpa tantangan. Beberapa pengguna melaporkan bahwa agen AI kadang-kadang gagal diam-diam untuk mengikuti tautan, menciptakan kebingungan tentang apakah informasi tersebut benar-benar diambil. Yang lain mencatat bahwa pembatasan akses web dan pemblokiran AI di situs web tertentu dapat membatasi efektivitas pendekatan ini. Meskipun ada kendala ini, konsensus sedang dibangun bahwa manajemen konteks berbasis tautan mewakili cara yang lebih alami dan efisien bagi AI untuk menangani informasi.
Status Implementasi Komunitas:
- Claude Code: Sudah menggunakan hyperlink untuk akses dokumentasi
- Codex: Dapat mengikuti tautan ketika pencarian web diaktifkan dalam konfigurasi
- Skills Systems: Menggunakan file markdown dengan pola penautan untuk progressive disclosure
- MCP Resources: Standar yang sedang berkembang untuk mengekspos konten tertaut kepada agen
HATEOAS Menemukan Momennya
Diskusi telah memicu minat baru pada HATEOAS (Hypertext as the Engine of Application State), sebuah konsep dari arsitektur web awal yang tidak pernah benar-benar berkembang dalam desain API tradisional. Ide awalnya adalah bahwa API harus dapat mendeskripsikan diri sendiri melalui hyperlink, memungkinkan klien untuk menemukan dan berinteraksi dengannya secara dinamis. Sementara pendekatan ini terbukti merepotkan bagi pengembang manusia, ini sangat cocok untuk agen AI yang dapat mengurai dan menavigasi struktur tertaut secara otomatis.
Seperti yang dicatat seorang komentator, HATEOAS bekerja dengan fenomenal. Setiap kali Anda pergi ke halaman web dengan tombol dan tautan dalam HTML yang menggambarkan kemampuan halaman web tersebut, Anda sedang melakukan HATEOAS. Perspektif ini menyoroti bagaimana arsitektur fundamental web, yang sering dianggap remeh, menyediakan fondasi sempurna untuk eksplorasi AI.
Masa Depan Navigasi AI
Ke depan, komunitas sedang mengeksplorasi bagaimana membuat pendekatan ini lebih universal. Model Context Protocol (MCP) menunjukkan janji untuk menciptakan cara standar untuk mengekspos sumber daya tertaut ke agen AI. Namun, seperti yang dicatat pengembang, masih ada hambatan untuk adopsi luas, termasuk kebutuhan untuk server dan infrastruktur khusus.
Beberapa dalam komunitas menganjurkan pendekatan yang lebih sederhana, menyarankan bahwa kita tidak membutuhkan MCP untuk ini, cukup buat alat yang menggunakan Trafilatura untuk membaca halaman web ke dalam markdown dan membuat UI web server side jadul, dan biarkan agen meng-curl mereka. Mentalitas kembali-ke-dasar ini mencerminkan tren yang lebih luas dalam pengembangan AI menuju solusi praktis dan dapat diterapkan daripada sistem yang terlalu direkayasa.
Percakapan seputar hyperlink dalam manajemen konteks AI mewakili konvergensi menarik antara prinsip-prinsip web lama dan kemampuan AI baru. Seiring para pengembang terus menyempurnakan pendekatan ini, kita kemungkinan akan melihat lebih banyak sistem AI yang menavigasi informasi dengan perilaku mengikuti tautan yang intuitif yang sama yang telah digunakan manusia selama beberapa dekade. Hyperlink yang sederhana, ternyata, mungkin menjadi salah satu alat paling kuat AI untuk memahami dunia kita.
Catatan: HATEOAS adalah singkatan dari Hypertext as the Engine of Application State, prinsip arsitektur di mana klien berinteraksi dengan aplikasi sepenuhnya melalui hyperlink yang disediakan oleh server.
Referensi: Context engineering is sleeping on the humble hyperlink