Membangun agent — pengembangan AI agent
Sisi engineering-nya: pola arsitektur, tool calling yang tidak mengarang argumen, memori yang tetap relevan, retrieval yang menautkan jawaban ke sumber, dan sistem multi-agent yang sepadan dengan kerumitannya.
5 panduan
Sistem Multi-Agent: Kapan Beberapa Agent Mengalahkan Satu
Beberapa agent membantu bila subtugas benar-benar mandiri dan butuh alat berbeda. Kalau tidak, Anda membeli latensi, biaya, dan permukaan kegagalan yang tak terlacak.
RAG untuk Agent: Mendasarkan Jawaban Tanpa Tenggelam di Konteks
Retrieval sebagai alat yang dipanggil agent mengalahkan retrieval yang dibautkan di depan tiap permintaan. Potong menurut makna, kutip sumber, dan izinkan hasil kosong.
Memori pada AI Agent: Apa yang Disimpan, Diringkas, dan Dibuang
Agent tidak punya memori; mereka punya apa pun yang Anda letakkan kembali ke konteks. Empat lapis — tujuan, terkini, terkompresi, terambil — menyelesaikan sebagian besar masalah.
Tool Calling: Merancang Alat yang Dipakai Agent dengan Benar
Kebanyakan kegagalan agent adalah kegagalan desain alat. Cakupan sempit, argumen bertipe, galat jujur, dan idempotensi memperbaiki lebih banyak daripada penulisan ulang prompt.
Arsitektur AI Agent: Pola yang Bertahan di Produksi
Enam pola mencakup hampir semua agent produksi: lingkar berbatas, perencana-pelaksana, lintasan kritikus, gerbang alat, memori berlapis, dan gerbang manusia.