Agentic AI

Satu agent itu kayak satu karyawan generalis. Bisa ngerjain banyak hal, tapi ada plafonnya. Gue pernah lihat pola yang sama berulang: satu agent awalnya pinter, terus kerjaannya meluas, konteks yang harus dibaca makin banyak, dan hasilnya perlahan mulai ngaco. Reaksi pertama hampir selalu sama: tambah agent. Satu buat riset, satu buat verifikasi, satu buat nulis. Kelihatannya logis, persis kayak nambah orang di tim. Masalahnya, di sistem AI nambah agent itu nggak otomatis nambah kualitas. Anthropic pernah ngukur sistem multi-agent mereka, dan hasilnya 90,2% lebih baik dari single agent di evaluasi riset internal mereka. Tapi catatan yang sama pentingnya ada di paragraf sebelahnya: sistem itu pakai token sekitar 15x lebih banyak dibanding chat biasa. Di sisi lain, ada studi yang nyamain anggaran token antara single agent dan multi-agent, dan di kondisi itu single agent setara atau justru lebih baik di tugas penalaran bertahap. ...

“Kok bisa sih AI tiba-tiba nyelesaiin kerjaan sendiri, kayak ada manusia yang eksekusi?” Gue yakin pertanyaan itu pernah lewat di kepala lo, apalagi setelah nonton demo AI agent yang bisa buka browser, klik sana-sini, isi form, dan ngelaporin hasilnya. Kelihatannya seperti robot yang lagi gerak sendiri. Padahal di baliknya gak ada yang mistis: yang ada cuma model bahasa, daftar alat (tools), dan satu loop eksekusi yang jalan berulang-ulang. ...