Berhenti Bangun Agen AI Terlebih Dahulu

Agen AI sering terlalu kompleks dan rentan gagal pada banyak kasus.

Sebagian besar solusi LLM cukup menggunakan pola alur kerja sederhana seperti chaining, parallelization, routing, orchestrator-worker, dan evaluator-optimizer.

Mulailah dengan prompt chaining untuk tugas berurutan yang mudah di-debug dan prediktabel.

Gunakan parallelization untuk menjalankan tugas independen secara bersamaan guna mempercepat proses.

Terapkan routing untuk mengarahkan input ke alur kerja khusus berdasarkan klasifikasi.

Pola orchestrator-worker memisahkan pengambilan keputusan dan eksekusi tugas secara terkontrol.

Evaluator-optimizer menambahkan loop evaluasi dan optimisasi hingga output memenuhi standar kualitas.

Agen cocok untuk skenario human-in-the-loop dengan alur kerja dinamis seperti analisis data, penulisan kreatif, dan refaktorisasi kode.

Hindari agen untuk sistem perusahaan yang membutuhkan kestabilan, determinisme, dan observabilitas tinggi.