Komunitas pengembangan AI semakin menyadari bahwa aplikasi LLM yang siap produksi seringkali membutuhkan pendekatan yang lebih modular dan terkontrol daripada mengandalkan framework agen yang serba mencakup. Wawasan ini muncul dari diskusi seputar prinsip 12 Factor Agents, yang menguraikan praktik terbaik untuk membangun aplikasi LLM yang andal.
Perdebatan Framework vs. Library
Para pengembang menemukan bahwa meskipun framework agen menjanjikan kesederhanaan dan penerapan cepat, mereka sering menimbulkan keterbatasan ketika diskalakan ke produksi. Komunitas mulai sepakat bahwa LLM bekerja lebih baik ketika diimplementasikan sebagai library daripada framework, memberikan insinyur kontrol lebih besar atas komponen-komponen penting. Pendekatan ini memungkinkan kustomisasi yang lebih baik, perilaku yang lebih dapat diprediksi, dan debugging yang lebih mudah ketika masalah muncul.
Sebagian besar 'AI Agents' yang berhasil masuk ke produksi sebenarnya tidak terlalu agentic. Yang terbaik kebanyakan hanyalah perangkat lunak yang dirancang dengan baik dengan LLM yang ditambahkan pada titik-titik kunci.
Sentimen ini mencerminkan realitas praktis yang dihadapi banyak pengembang ketika bergerak melampaui demo menuju sistem produksi yang perlu andal dan hemat biaya. Kegembiraan seputar agen yang sepenuhnya otonom sering kali memberi jalan pada implementasi yang lebih pragmatis di mana kemampuan LLM meningkatkan arsitektur perangkat lunak yang ada daripada menggantinya sepenuhnya.
Pola Implementasi Umum:
- Workflows vs. Agents: 90% implementasi produksi menggunakan pola workflow daripada agen yang sepenuhnya otonom
- Control Flow: Mempertahankan kendali pengembang atas eksekusi daripada mendelegasikan ke framework
- Strategi Pengujian: Memastikan keandalan melampaui ambang batas "berfungsi 99% waktu"
- Manajemen Biaya: Menggunakan komponen deterministik bila memungkinkan untuk mengurangi konsumsi token
 |
|---|
| Output terstruktur memfasilitasi kendali yang lebih besar atas aplikasi LLM dengan memanfaatkan library daripada framework |
Kontrol Alur dan Manajemen Status
Salah satu prinsip utama yang ditekankan dalam diskusi komunitas adalah pentingnya mempertahankan kontrol atas alur eksekusi dan manajemen status. Daripada menyerahkan kontrol ke framework black-box, implementasi yang sukses cenderung membuat insinyur tetap memegang kendali bagaimana dan kapan komponen LLM dipanggil.
Para pengembang mencatat bahwa menyatukan status eksekusi dengan status bisnis (Faktor 6) dan memiliki kontrol alur (Faktor 8) sangat penting untuk membangun sistem yang dapat di-debug, dipantau, dan dioptimalkan dengan baik. Pendekatan ini memungkinkan tim untuk menangani kasus-kasus khusus dan mode kegagalan yang mungkin tidak diantisipasi oleh perancang framework.
Prinsip Utama dari 12 Factor Agents:
- Faktor 1: Bahasa Alami ke Panggilan Alat
- Faktor 2: Miliki prompt Anda sendiri
- Faktor 6: Menyatukan status eksekusi dan status bisnis
- Faktor 7: Hubungi manusia dengan panggilan alat
- Faktor 8: Miliki alur kontrol Anda sendiri
- Faktor 10: Agen yang Kecil dan Terfokus
- Faktor 11: Picu dari mana saja, temui pengguna di mana mereka berada
- Faktor 12: Jadikan agen Anda sebagai reducer tanpa status
 |
|---|
| Pengelolaan alur kontrol sangat penting untuk aplikasi LLM yang andal, memastikan perilaku yang dapat diprediksi dan debugging yang lebih mudah |
Pertimbangan Biaya pada Skala Besar
Pertimbangan praktis penting yang diangkat oleh komunitas adalah biaya menjalankan aplikasi LLM pada skala besar. Konsumsi token dapat dengan cepat menjadi mahal, terutama ketika agen beroperasi dalam loop yang membuat banyak panggilan LLM. Pengembang merekomendasikan penggunaan komponen deterministik kapanpun memungkinkan sebelum beralih ke panggilan LLM.
Pendekatan yang memperhatikan biaya ini tidak hanya meningkatkan hasil akhir tetapi sering kali menghasilkan sistem yang lebih andal dengan latensi lebih rendah. Dengan hati-hati memilih di mana menerapkan kemampuan LLM, tim dapat memaksimalkan nilai sambil meminimalkan pengeluaran yang tidak perlu.
Tantangan Pengujian dan Keandalan
Komunitas telah menyoroti tantangan keandalan yang melekat pada sistem berbasis agen. Bahkan ketika agen bekerja dengan benar 99% waktu, tingkat kegagalan 1% itu bisa menjadi masalah dalam lingkungan produksi. Menambahkan lebih banyak pagar pembatas berbasis LLM tidak selalu menyelesaikan masalah, karena mengandalkan teknologi yang sama yang berpotensi gagal.
Hal ini telah mendorong banyak tim untuk mengadopsi alur kerja yang lebih terstruktur daripada agen yang sepenuhnya otonom, terutama untuk aplikasi perusahaan di mana prediktabilitas dan keandalan sangat penting. Kemampuan untuk menguji, memvalidasi, dan memastikan perilaku yang konsisten menjadi semakin penting karena sistem ini mengambil alih tugas-tugas yang lebih kritis.
Sebagai kesimpulan, meskipun janji agen AI otonom terus menangkap imajinasi dan mendorong inovasi, realitas praktis membangun aplikasi LLM yang siap produksi sering kali mengarahkan pengembang menuju pendekatan yang lebih terkontrol dan modular. Dengan memahami prinsip-prinsip dan trade-off ini, tim dapat membangun sistem yang ditingkatkan AI yang lebih andal, hemat biaya, dan dapat dipelihara yang memberikan nilai nyata kepada pengguna.
Referensi: 12 Factor Agents - Principles for building reliable LLM applications