Lawrence Jengar
09 Des 2025 16:49
Rekayasa agen muncul sebagai disiplin penting dalam mengembangkan sistem AI yang andal. Pelajari bagaimana hal ini menggabungkan pemikiran produk, rekayasa, dan ilmu data untuk sistem non-deterministik.
Rekayasa agen diakui sebagai disiplin vital untuk mengembangkan sistem AI yang andal, menurut postingan blog terbaru oleh LangChain. Bidang yang sedang berkembang ini mengatasi tantangan transisi dari pengembangan ke produksi, terutama untuk sistem yang bergantung pada model bahasa besar (LLM) dan menunjukkan perilaku non-deterministik.
Apa itu Rekayasa Agen?
Rekayasa agen didefinisikan sebagai proses iteratif untuk menyempurnakan sistem LLM non-deterministik menjadi pengalaman produksi yang andal. Prosesnya bersifat siklis, melibatkan tahapan membangun, menguji, mengirim, mengamati, menyempurnakan, dan mengulang. Tujuannya bukan hanya mengirimkan produk tetapi terus meningkatkannya dengan mendapatkan wawasan dari kinerjanya di lingkungan produksi.
Disiplin baru ini menggabungkan tiga keterampilan penting:
- Pemikiran Produk: Melibatkan pendefinisian ruang lingkup dan membentuk perilaku agen. Ini memerlukan penulisan prompt yang memandu tindakan agen dan pemahaman tentang pekerjaan yang dimaksudkan untuk dilakukan agen.
- Rekayasa: Berfokus pada membangun infrastruktur yang diperlukan agar agen dapat beroperasi dalam produksi. Ini termasuk mengembangkan antarmuka pengguna dan mengelola memori dan eksekusi.
- Ilmu Data: Mengukur dan meningkatkan kinerja agen dari waktu ke waktu, menggunakan alat seperti pengujian A/B dan analisis kesalahan untuk menyempurnakan perilaku agen.
Kemunculan dan Kebutuhan Rekayasa Agen
Kebutuhan akan rekayasa agen muncul dari dua pergeseran signifikan. Pertama, LLM telah mampu menangani alur kerja kompleks dan multi-langkah, seperti yang ditunjukkan oleh perusahaan seperti LinkedIn dan Clay, yang menggunakan agen untuk tugas mulai dari pembaruan CRM hingga pemindaian kumpulan talenta. Kedua, ketidakpastian yang melekat pada LLM memerlukan pendekatan baru untuk memastikan keandalan di lingkungan produksi.
Agen berbeda dari perangkat lunak tradisional karena mereka dapat menafsirkan input dengan berbagai cara dan beradaptasi berdasarkan konteks. Fleksibilitas ini berarti setiap input pengguna bisa menjadi kasus tepi, dan metode debugging tradisional sering tidak efektif. Dengan demikian, rekayasa agen menekankan pengamatan perilaku dunia nyata dan penyempurnaan sistem berdasarkan pengamatan ini.
Aplikasi Praktis Rekayasa Agen
Dalam praktiknya, rekayasa agen melibatkan siklus membangun, menguji, dan menyempurnakan. Awalnya, insinyur harus membangun arsitektur dasar agen, baik melibatkan panggilan LLM sederhana atau sistem yang lebih kompleks. Pengujian terhadap skenario yang dibayangkan membantu menangkap masalah awal, tetapi penerapan dunia nyata diperlukan untuk memahami interaksi pengguna yang sebenarnya.
Pengamatan dan evaluasi berkelanjutan terhadap kinerja agen dalam produksi memungkinkan peningkatan sistematis. Pendekatan ini memastikan bahwa agen tidak hanya berfungsi dengan benar tetapi juga memberikan nilai bisnis yang berarti. Tim yang sukses, seperti yang dicatat oleh LangChain, adalah mereka yang merangkul iterasi cepat dan memperlakukan produksi sebagai proses pembelajaran berkelanjutan.
Standar Baru untuk Rekayasa
Rekayasa agen siap menjadi praktik standar dalam pengembangan AI, didorong oleh kebutuhan akan sistem yang dapat diandalkan untuk menangani tugas yang memerlukan penilaian seperti manusia. Disiplin ini menekankan pentingnya belajar dari produksi dan melakukan iterasi dengan cepat untuk meningkatkan keandalan dan fungsionalitas agen.
Seiring organisasi semakin mengandalkan agen untuk alur kerja yang kompleks, adopsi praktik rekayasa agen akan sangat penting dalam memanfaatkan potensi penuh LLM sambil memastikan kepercayaan dan keandalan di lingkungan produksi.
Sumber gambar: Shutterstock
Sumber: https://blockchain.news/news/agent-engineering-bridging-development-production
