Membawa agen AI dari tahap proof-of-concept menuju alur kerja perusahaan yang andal dan siap produksi mengharuskannya memenuhi standar skalabilitas, responsivitas, dan efektivitas biaya. Agen dibutuhkan karena wawasan percakapan dari data sering kali tidak cukup. LLM dapat merencanakan, bernalar, dan bertindak, sedangkan agen adalah konstruksi logis di sekitar "otak" LLM, yang menggunakan alat, berinteraksi dengan API eksternal, memperbaiki kesalahannya sendiri, dan berkolaborasi dengan agen lain.
Sistem agentik bergantung pada banyak keputusan berfrekuensi tinggi, seperti apa langkah berikutnya, agen mana yang harus menanganinya, alat apa yang digunakan, dan apakah konteksnya cukup untuk menjawab pengguna. Evolusi besar adalah hadirnya model keputusan terkalibrasi berbiaya rendah, seperti JEV dari Type Safe, yang memindahkan beban kerja deterministik dari LLM sehingga LLM dapat berfokus pada penalaran mendalam dan sintesis. Seperti halnya retrieval, lanskap agentik yang lebih luas beralih dari loop agen tunggal yang sederhana menuju alur kerja multi-agen yang dirancang secara cermat dan arsitektur yang terbatas.
Artikel ini menyajikan pembahasan mendalam dari sudut pandang praktisi tentang enam pola arsitektur, meliputi cara kerja masing-masing, visualisasi alur datanya, serta penjelasan peran Context Engineering dalam mengelola memori kerja LLM. Sebuah agen terdiri atas empat pilar: LLM inti yang mengorkestrasi logika, alat dan tindakan, perencanaan dan alur kontrol, serta memori.
Context Engineering merupakan kriteria utama kesiapan produksi. Konteks agen sangat dinamis karena terus bertambah dengan observasi, kesalahan, dan pemikiran antara di setiap tindakan. Menambahkan semuanya ke dalam prompt membuat jendela konteks membengkak, meningkatkan latensi dan biaya, serta dapat menyebabkan LLM kehilangan jejak fakta-fakta rinci. Salah satu teknik inti adalah State Projection, yang hanya menyisipkan konteks yang benar-benar diperlukan untuk langkah alur kerja saat ini.
Sumber: Towards Data Science · Diringkas oleh HeadlinesBriefing