Peluncuran Mastra, sebuah kerangka kerja agen AI berbasis TypeScript, telah memicu diskusi menarik di kalangan komunitas pengembang tentang sifat dasar dan kegunaan praktis agen AI dalam pengembangan perangkat lunak. Sementara beberapa pengembang mengekspresikan antusiasme terhadap kemampuan kerangka kerja ini, yang lain mempertanyakan kebutuhan arsitektur berbasis agen dalam aplikasi AI modern.
Memahami Agen AI: Lebih dari Sekadar Kata Populer
Konsep agen dalam pengembangan AI telah muncul sebagai topik yang diperdebatkan, dengan banyak pengembang mencari kejelasan tentang manfaat praktisnya. Alih-alih memandang agen sebagai kepribadian yang berbeda, pengembang berpengalaman menyarankan untuk memikirkannya sebagai langkah atau modul khusus dalam alur kerja yang lebih besar. Pendekatan modular ini memungkinkan penanganan yang lebih baik untuk tugas-tugas kompleks yang mungkin terlalu berat bagi satu prompt Large Language Model (LLM).
Jika Anda mengabaikan kata agen dan melengkapinya dalam pikiran Anda menjadi langkah, semuanya akan lebih masuk akal... Ketika hal-hal ini menjadi rumit, Anda mulai menghadapi masalah yang berulang. Memiliki pustaka dengan peralatan yang baik dapat membantu mengatasi masalah tersebut.
Argumen untuk Arsitektur Berbasis Agen
Beberapa argumen meyakinkan muncul untuk menggunakan arsitektur berbasis agen. Pertama, mereka membantu mengelola batasan jendela konteks dalam LLM saat ini dengan memecah tugas kompleks menjadi operasi yang lebih kecil dan terfokus. Pendekatan ini meningkatkan keandalan dan koherensi, terutama dalam alur kerja yang melibatkan interaksi dunia nyata seperti pencarian web atau panggilan API. Selain itu, dalam lingkungan yang dihosting sendiri, penggunaan model yang berbeda untuk tugas yang berbeda dapat mengoptimalkan biaya dan kinerja.
Persyaratan Kerangka Kerja Utama:
- Node.js versi 20.0 ke atas
- Kompatibel dengan OpenAI, Anthropic, dan Google Gemini
- Mendukung model lokal melalui penyedia Ollama
Aplikasi Praktis dan Integrasi
Para pengembang melaporkan keberhasilan menggunakan pendekatan berbasis agen dalam berbagai skenario, mulai dari otomatisasi dukungan pelanggan hingga pipeline tinjauan kode. Kerangka kerja ini khususnya bersinar dalam alur kerja terstruktur yang dapat diuraikan secara logis menjadi langkah-langkah diskrit. Integrasi agen suara telah muncul sebagai kasus penggunaan yang berkembang, dengan pengembang mengeksplorasi integrasi dengan berbagai penyedia Text-to-Speech (TTS) seperti ElevenLabs, OpenAI, dan PlayAI.
Penggunaan Utama:
- Otomatisasi alur kerja kompleks
- Sistem pendukung pelanggan
- Alur kerja tinjauan kode
- Integrasi agen suara
- Interaksi web dan pemrosesan data
Pertimbangan Pengembangan dan Pengujian
Komunitas menekankan pentingnya kerangka evaluasi (evals) dalam pengembangan agen. Pendekatan yang direkomendasikan adalah menghabiskan beberapa jam untuk menyiapkan evals setelah pembuatan prototipe awal, mirip dengan pemantauan kinerja dengan pemantauan pengguna nyata (RUM) dan pengujian sintetis dalam pipeline integrasi berkelanjutan (CI). Ini membantu pengembang memahami proposisi nilai untuk kasus penggunaan spesifik mereka dan mempertahankan kualitas saat sistem menjadi lebih kompleks.
Kesimpulan
Meskipun perdebatan tentang terminologi dan kebutuhan agen terus berlanjut, manfaat praktis dari alur kerja AI modular menjadi semakin jelas. Diskusi mengungkapkan bahwa keberhasilan dengan arsitektur berbasis agen sering bergantung pada kasus penggunaan yang tepat dan pertimbangan cermat tentang kompleksitas alur kerja daripada mengadopsi agen hanya demi menggunakannya.
Referensi: Mastra: The TypeScript AI Agent Framework