Arsitektur awal satu agen tunggal menghasilkan terlalu banyak false positive dan menurunkan kepercayaan pengguna
Pencatatan reasoning eksplisit memaksa AI menjelaskan alasan sebelum memberi umpan balik, memudahkan debugging dan mengurangi kesimpulan sembarangan
Menyederhanakan toolset menjadi komponen esensial meningkatkan presisi deteksi masalah
Mengadopsi micro-agent spesialis untuk tugas sempit menjaga konteks fokus dan meningkatkan akurasi
Hasil nyata: 51% pengurangan false positive, komentar per PR berkurang setengah, proses review lebih cepat dan efektif
Get notified when new stories are published for "Berita Peretas 🇮🇩 Bahasa Indonesia"