Menjembatani Kesenjangan: Praktik Terbaik Rekayasa Perangkat Lunak untuk Agen AI

By Mirko Peters · 2026-08-13

Selamat datang kembali di blog ini! Jika Anda mengikuti episode audio kami belakangan ini, Anda tahu kami telah menggali lebih dalam tentang seluk-beluk kecerdasan buatan modern…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Selamat datang kembali di blog ini! Jika Anda mengikuti episode audio kami belakangan ini, Anda tahu kami telah menggali lebih dalam tentang seluk-beluk kecerdasan buatan modern. Hari ini, kami akan membahas topik yang semakin penting bagi pengembang, arsitek enterprise, dan para pemimpin teknologi: beranjak dari prompt engineering yang rapuh dan menerapkan prinsip-prinsip dasar rekayasa perangkat lunak pada agen AI. Ketika kita hanya mengandalkan large language model mentah tanpa pengelolaan, sistem kita sering kali runtuh di bawah beban ketidakpastian dunia nyata. Dalam posting ini, kita akan membahas mengapa masalah tersembunyi ini ada, mengkaji risiko mengabaikan praktik rekayasa inti, serta melihat bagaimana platform seperti Azure AI Foundry dapat membantu Anda membangun arsitektur agentik yang skalabel, terpercaya, dan berkelas enterprise.

Memahami Agen AI dan LLM

Apa Itu Agen AI?

Anda melihat agen AI di mana-mana dalam aplikasi enterprise modern. Agen-agen ini berperan sebagai asisten digital yang membantu Anda menyelesaikan tugas, menjawab pertanyaan, dan mengotomatiskan alur kerja. Industri AI menggunakannya untuk membangun sistem percakapan, asisten coding, bahkan alat bagi pengacara untuk berinteraksi dengan dataset hukum. Anda dapat menemukan contohnya seperti TxGemma untuk terapeutik atau sistem agentik yang meluncurkan aplikasi web. Agen AI bergantung pada keahlian manusia maupun mesin. Efektivitasnya bergantung pada seberapa baik agen tersebut terhubung dengan data dan sistem perangkat lunak tradisional. Ketika Anda menggunakan agen AI untuk tugas yang kompleks, Anda tetap membutuhkan panduan dan peninjauan manusia untuk memastikan kualitas dan ketepatan.

Agen AI memfasilitasi sistem percakapan untuk aplikasi coding, hukum, dan terapeutik.
Agen AI dapat mendefinisikan ulang paradigma komputasi, tetapi belum tentu selalu menghasilkan keuntungan bagi laboratorium AI.
Performanya bergantung pada integrasi dengan perangkat lunak tradisional dan keahlian manusia.

Jika perusahaan perangkat lunak hukum profesional menambahkan antarmuka percakapan ke data mereka menggunakan sistem agentik, pengacara dapat bekerja lebih efisien. Anda tidak memerlukan model frontier untuk hal ini. Data dan perangkat lunak di sekitar LLM justru lebih penting daripada modelnya sendiri. Bahkan model kelas dua pun dapat menjadi agen yang efektif apabila dikombinasikan dengan tooling AI yang tepat dan keahlian yang memadai.

LLM dalam AI

LLM, atau large language model, adalah teknologi inti di balik alat AI generatif. Anda menggunakan LLM untuk menghasilkan teks, menjawab pertanyaan, dan merangkum informasi. Pengembang membangun agen otonom dengan menggabungkan LLM dengan alat dan memori. Agen-agen ini dapat menjalankan tugas tanpa pengawasan terus-menerus. AI agentik merupakan sistem kompleks tempat beberapa agen menyusun strategi dan beradaptasi untuk mencapai tujuan. Anda melihat LLM menggerakkan segala hal, mulai dari chatbot hingga otomatisasi alur kerja.

Berikut perbandingan antara arsitektur berbasis model dan arsitektur berbasis agen:

Dimensi	Arsitektur Berbasis Model	Arsitektur Berbasis Agen
Unit Inti	Inferensi model tunggal	Satu atau lebih LLM agentik
Pola Perilaku	Input → Output	Siklus observasi → aksi dengan memori
Jenis Alur Kerja	Pipeline linear	Otomatisasi alur kerja agentik
Orkestrasi	Skrip yang di-hardcode	Orkestrasi AI dinamis
Memori	Caching ad hoc atau RAG	Pengelolaan state agen yang terstruktur
Tools & API	Dipanggil oleh logika aplikasi	Dipanggil oleh agen yang menggunakan tool
Otonomi	Pengawasan manual	Tingkat otonomi AI yang bertahap
Evolusi	Melatih ulang atau melakukan fine-tuning	Agen yang memperbaiki diri melalui umpan balik
Pola Skala	Menambah lebih banyak endpoint	Menambah lebih banyak agen & tool

Anda menyadari bahwa arsitektur berbasis agen menggunakan LLM dengan memori dan tool untuk menciptakan agen otonom. Agen-agen ini dapat berkolaborasi dan meningkat seiring waktu.

Mengapa Masalah Tersembunyi Ini Ada

Anda melihat banyak pengembang dan organisasi menjadikan pendekatan yang berpusat pada LLM sebagai hal yang lumrah dalam pengembangan agen AI. Mereka berfokus pada orkestrasi LLM melalui prompt chaining dan penalaran terstruktur. Tren ini meningkatkan produktivitas dan fleksibilitas. Sistem multi-agen memungkinkan kolaborasi antaragen yang terspesialisasi. Framework berorientasi alur kerja memadukan pipeline deterministik dengan pengambilan keputusan berbasis agen. Platform kelas enterprise memperluas kemampuannya dengan kontrol tata kelola dan kepatuhan.

Namun, Anda menghadapi masalah tersembunyi ketika terlalu bergantung pada LLM. Kualitas output meningkat ketika Anda mengintegrasikan keahlian domain dan alur kerja yang terstruktur. Penilaian para ahli menunjukkan bahwa menggabungkan LLM dengan pengetahuan domain menghasilkan hasil yang lebih baik. Perlu diingat bahwa LLM saja tidak dapat menjamin performa yang andal. Anda membutuhkan keahlian, alat AI yang tepat, dan prinsip rekayasa untuk membangun agen otonom yang tepercaya.

Masalah Tersembunyi dalam Desain Agen AI

The Hidden Problem in AI Agent Design

Ketergantungan Berlebihan pada LLM

Anda mungkin berpikir bahwa large language model saja dapat menyelesaikan semua tantangan agen AI Anda. Banyak pengembang dan organisasi telah menganggap pendekatan ini sebagai hal yang lumrah, dengan sangat mengandalkan LLM untuk mendorong pengambilan keputusan dan eksekusi tugas. Namun, ketergantungan berlebihan ini menciptakan masalah tersembunyi yang memengaruhi kualitas dan keandalan agen AI Anda. LLM menghasilkan output berdasarkan pola dalam data, tetapi tidak memiliki pemahaman sejati maupun kontrol yang deterministik. Ketika Anda terlalu bergantung padanya, sistem Anda dapat menghasilkan hasil yang tidak dapat diprediksi atau tidak konsisten. Ketidakpastian ini membuat agen AI sulit dipercaya dalam alur kerja bisnis yang kritis.

Sistem multi-agen, yang menggabungkan beberapa agen bertenaga LLM, menjanjikan perilaku yang lebih canggih. Namun, sistem ini sering kali mengonsumsi sumber daya dan token jauh lebih banyak dibandingkan pengaturan agen tunggal. Sebagai contoh, Anthropic mengamati bahwa eksekusi multi-agen menggunakan sekitar 15 kali lebih banyak token untuk tugas yang sama dibandingkan dengan chat agen tunggal. Inefisiensi ini dapat memperlambat sistem Anda dan meningkatkan biaya tanpa menjamin hasil yang lebih baik. Anda juga menghadapi tantangan dalam mengelola konteks dan koordinasi antaragen, yang dapat menimbulkan kebingungan dan kesalahan.

Kesenjangan rekayasa utama dalam desain agen AI yang berat pada LLM mencakup kebutuhan akan visibilitas operasional yang lebih baik, perbedaan yang jelas antara sistem agentik dan non-agentik, serta orkestrasi multi-agen dan manajemen konteks yang lebih baik.

Kesenjangan Rekayasa Perangkat Lunak

Masalah tersembunyi ini semakin parah ketika Anda mengabaikan prinsip rekayasa perangkat lunak dalam desain agen AI Anda. Banyak proyek AI berfokus pada prompt engineering dan penyetelan model, tetapi mengabaikan praktik rekayasa yang esensial seperti manajemen status, observability, dan penanganan error. Tanpa hal-hal tersebut, agen AI Anda menjadi rapuh dan sulit dipelihara.

Anda harus memperlakukan agen AI sebagai sistem perangkat lunak yang kompleks dan memerlukan rekayasa yang ketat. Ini berarti membangun alur kerja yang jelas, mengelola status agen dengan cermat, dan menerapkan alat pemantauan untuk melacak performa dan kegagalan. Banyak alur kerja AI tetap rapuh karena tidak memiliki fondasi tersebut. Pengawasan manusia menjadi diperlukan untuk menangkap kegagalan yang sering terjadi dan kasus tepi, yang pada akhirnya memperlambat otomatisasi dan menurunkan kualitas.

Alur kerja yang melibatkan agen AI sering kali kompleks dan memerlukan pengawasan manusia yang berkelanjutan karena kegagalan yang sering terjadi dan kasus tepi, sehingga menyoroti tantangan operasional dalam menerapkan sistem AI yang berat pada LLM.

Ketika Anda melewatkan langkah-langkah rekayasa ini, agen AI Anda akan kesulitan untuk diskalakan atau beradaptasi dengan skenario baru. Proses debugging dan pengujian menjadi sulit, dan Anda kehilangan kendali atas perilaku sistem. Kesenjangan dalam rekayasa perangkat lunak ini menciptakan masalah tersembunyi yang melemahkan investasi AI Anda.

Dampak pada Performa AI

Masalah tersembunyi ini secara langsung memengaruhi performa agen AI Anda. Anda mungkin melihat masalah seperti waktu respons yang lambat, akurasi keputusan yang buruk, dan rendahnya kemampuan adaptasi terhadap input yang tidak terduga. Masalah-masalah ini menurunkan kualitas keseluruhan sistem AI Anda dan membuat pengguna frustrasi.

Tantangan performa yang umum meliputi:

Kesulitan memproses input yang tidak terduga atau baru dengan cepat
Latensi tinggi pada pemanggilan LLM yang menunda respons
Kesulitan dalam menguji dan mengevaluasi perilaku agen
Tantangan dalam men-debug interaksi multi-agen yang kompleks

Masalah ini muncul karena agen AI terlalu bergantung pada output probabilistik dari LLM tanpa kontrol rekayasa yang kuat. Anda perlu menyeimbangkan kekuatan kreatif LLM dengan rekayasa perangkat lunak yang deterministik untuk meningkatkan keandalan dan kualitas.

Jika Anda mengabaikan keseimbangan ini, agen AI Anda berisiko menjadi tidak andal atau bahkan berbahaya di lingkungan produksi. Perusahaan menuntut sistem yang konsisten dan tepercaya. Tanpa rekayasa yang tepat, agen AI Anda tidak dapat memenuhi harapan tersebut.

Tantangan adaptabilitas, masalah waktu respons, problem akurasi pengambilan keputusan, dan kekhawatiran keandalan secara keseluruhan tetap menjadi masalah performa yang paling umum dilaporkan pada agen AI yang berpusat pada LLM.

Anda perlu menyadari masalah tersembunyi ini dan menanganinya dengan menerapkan praktik rekayasa perangkat lunak yang solid dalam pengembangan agen AI Anda. Dengan begitu, Anda dapat membangun sistem yang memberikan kualitas yang konsisten dan dapat diskalakan secara efektif.

Prinsip Rekayasa Perangkat Lunak untuk Agen AI

Saat membangun agen AI yang andal, Anda harus menerapkan prinsip rekayasa perangkat lunak yang kuat. Prinsip-prinsip ini membantu Anda mengatasi keterbatasan teknis dan membuat sistem yang dapat diskalakan, beradaptasi, dan memberikan hasil yang konsisten. Insinyur perangkat lunak berfokus pada perancangan sistem yang sederhana, transparan, dan mudah dipelihara. Anda perlu mengutamakan nilai-nilai ini saat bekerja dengan sistem rekayasa bertenaga AI.

Orkestrasi dan Manajemen State

Orkestrasi memungkinkan Anda memecah tugas yang kompleks menjadi langkah-langkah yang lebih kecil. Anda dapat mengarahkan setiap langkah ke agen khusus. Pendekatan ini menangani kompleksitas yang tidak bisa ditangani oleh agen tunggal. Manajemen state memastikan agen mengingat informasi penting sepanjang alur kerja yang panjang. Anda harus menyimpan state bersama secara persisten agar agen dapat melanjutkan pekerjaan setelah terganggu. Insinyur perangkat lunak menggunakan orkestrasi untuk mengisolasi tugas dan meningkatkan keandalan. Mereka juga menciptakan jejak audit alami dengan mencatat setiap tindakan. Hal ini membantu Anda menyelidiki masalah dan menjaga kepatuhan.

Manfaat	Deskripsi
Menangani kompleksitas yang tidak bisa ditangani agen tunggal	Orkestrasi memecah tugas multi-langkah menjadi subtugas yang mudah dikelola dan diarahkan ke spesialis.
Mengskalakan kemampuan agen secara independen	Agen individual dapat ditambahkan atau ditingkatkan tanpa merancang ulang seluruh sistem.
Menjaga konteks pada alur kerja yang berjalan lama	Manajemen state bersama memastikan agen mempertahankan konteks, yang sangat penting untuk interaksi yang kompleks.
Meningkatkan keandalan melalui isolasi tugas	Orkestrator dapat menangani kegagalan tanpa membuat seluruh alur kerja mengalami crash.
Menciptakan jejak audit alami	Orkestrasi terpusat mencatat setiap tindakan, membantu kepatuhan dan investigasi.

Anda sebaiknya memantau ukuran konteks dan menggunakan ringkasan agar tetap terkelola. Insinyur perangkat lunak hanya menyimpan state minimum yang diperlukan untuk mengurangi risiko privasi.

Evaluasi dan Observabilitas

Evaluasi berkelanjutan sangat penting untuk keandalan agen AI. Anda harus melacak biaya sistem, waktu respons, dan performa setelah penerapan. Insinyur perangkat lunak menggunakan alat observabilitas untuk menangkap pola latensi dan konsumsi sumber daya. Hal ini membantu Anda mengidentifikasi masalah sebelum memengaruhi pengguna. Memantau kondisi dan keputusan internal mendukung analisis akar masalah serta mengurangi waktu diagnosis. Anda mendapatkan visibilitas tentang cara agen mengambil keputusan, yang sangat penting untuk mengelola risiko dan memastikan efisiensi operasional.

Evaluasi berkelanjutan melacak biaya dan waktu respons.
Observabilitas menangkap latensi dan penggunaan sumber daya.
Pemantauan mendukung tata kelola dan manajemen risiko.
Visibilitas terhadap pengambilan keputusan meningkatkan kontrol operasional.

Praktik rekayasa perangkat lunak seperti ini membantu Anda menjaga sistem yang stabil dan tepercaya.

Integrasi dan Skalabilitas

Integrasi menghubungkan agen AI Anda dengan sistem perusahaan, LLM, dan API. Anda memerlukan API yang jelas serta antarmuka yang terdokumentasi dengan baik agar operasinya berjalan lancar. Insinyur perangkat lunak berfokus pada penulisan kode yang bersih, optimasi algoritma, dan perancangan sistem yang dapat diskalakan. Azure AI Foundry menyediakan platform terpadu untuk mengelola seluruh siklus hidup AI. Platform ini mendukung integrasi yang mulus dengan aplikasi perusahaan serta infrastruktur yang dapat diskalakan untuk volume transaksi yang tinggi. Perusahaan seperti Kinectify dan H&R Block menggunakan Azure AI Foundry untuk mengotomatiskan alur kerja yang kompleks dan memproses data real-time.

Platform terpusat mengurangi tantangan integrasi.
Infrastruktur yang dapat diskalakan mendukung kebutuhan perusahaan.
Akses berbasis API memudahkan koneksi ke sistem yang sudah ada.

Anda harus merancang lingkungan dengan modularitas dan pemisahan tanggung jawab (separation of concerns). Pendekatan ini memungkinkan Anda menambah atau meningkatkan agen tanpa merancang ulang seluruh arsitektur sistem. Insinyur perangkat lunak memastikan bahwa sistem rekayasa bertenaga AI tetap andal, adaptif, dan siap untuk pertumbuhan di masa depan.

Risiko Mengabaikan Rekayasa dalam AI

Keluaran yang Tidak Andal

Jika Anda mengabaikan rekayasa dalam proyek AI, Anda berisiko membangun sistem yang menghasilkan keluaran yang tidak dapat diandalkan. Sistem-sistem ini sering bergantung pada alat coding AI yang menggunakan model statistik. Sistem tersebut sebenarnya tidak benar-benar memahami informasi yang mereka olah. Sebaliknya, sistem menebak apa yang kemungkinan besar benar berdasarkan data masa lalu. Pendekatan ini dapat menyebabkan kegagalan yang tidak terduga, terutama dalam situasi yang belum pernah dihadapi sistem. Anda mungkin menyadari bahwa langkah-langkah chain-of-thought dalam sistem ini merupakan pola yang dipelajari, bukan penalaran yang sesungguhnya. Akibatnya, alat coding AI dapat meniru kecerdasan tetapi tetap membuat kesalahan yang sulit diprediksi atau dijelaskan.

Deskripsi Bukti	Poin Utama
LLM adalah model statistik	Model ini tidak dapat menentukan benar atau salah, hanya apa yang kemungkinan besar benar.
Ketergantungan pada data	Model statistik tidak andal dalam kasus-kasus ekstrem (edge case).
Penalaran yang berhalusinasi	Model dapat memanfaatkan petunjuk tanpa mengakuinya, sehingga menimbulkan kesalahan.
Kebutuhan akan contoh	AI memerlukan banyak contoh untuk meningkatkan kemampuannya, karena bergantung pada data masa lalu.
Meniru kecerdasan	Sistem yang meniru kecerdasan tanpa pemahaman dapat gagal secara tidak terduga.

Anda mungkin melihat menurunnya nilai keahlian ketika sistem ini menggantikan profesional yang terampil tetapi tidak mampu menyamai penilaian mereka. Hal ini dapat menurunkan kepercayaan terhadap alat coding AI Anda dan mengurangi kualitas hasil kerja Anda.

Isu Kepatuhan dan Keamanan

Mengabaikan rekayasa juga membuat sistem Anda terpapar risiko kepatuhan dan keamanan. Banyak perusahaan ragu mengadopsi AI karena khawatir terhadap tata kelola data. Kode proprietary atau informasi sensitif dapat disalahgunakan oleh alat coding AI yang tidak memiliki kontrol yang memadai. Anda bisa kehilangan kendali atas sistem Anda, yang dapat bertindak tidak terduga atau bahkan mengambil tindakan yang tidak dapat dibatalkan. Akses berlebihan (overprivileged) pada beban kerja cloud dapat membuka jalur serangan baru bagi penjahat siber. Beberapa sistem bahkan dapat disalahgunakan untuk serangan siber atau penyebaran disinformasi.

Jenis Insiden	Persentase
Insiden yang Dikonfirmasi	59%
Insiden yang Diduga	29%
Tidak Ada Insiden yang Dilaporkan	12%

Hampir 88% organisasi melaporkan insiden keamanan atau privasi yang dikonfirmasi maupun diduga yang melibatkan agen AI. Di sektor kesehatan, angka ini naik menjadi lebih dari 92%. Angka-angka ini menunjukkan betapa pentingnya rekayasa yang kuat untuk sistem yang aman dan patuh pada regulasi.

Dampak Ekonomi dan Produktivitas

Sistem AI yang tidak andal dapat menimbulkan kerugian ekonomi besar dan menurunkan produktivitas. Ketika Anda bergantung pada alat coding AI yang tidak disertai ketelitian rekayasa, Anda dapat menghadapi kesalahan yang mahal serta pekerjaan verifikasi manual. Pada 2024, kerugian ekonomi yang terdokumentasi akibat AI yang tidak andal mencapai 67,4 miliar dolar AS. Perusahaan mengalami penurunan produktivitas sebesar 22% karena tim harus memeriksa dan memperbaiki konten yang dihasilkan AI. Hal ini tidak hanya membuang waktu, tetapi juga melemahkan janji peningkatan produktivitas yang seharusnya dihadirkan AI.

Area Dampak	Dampak yang Terdokumentasi
Kerugian Ekonomi	Kerugian terdokumentasi sebesar 67,4 miliar dolar AS pada 2024
Penurunan Produktivitas	Penurunan 22% akibat verifikasi manual
Penyebab	Konten yang dihasilkan AI tidak andal

Anda mungkin juga melihat menurunnya nilai keahlian ketika sistem mengotomatisasi tugas tanpa menyamai akurasi pekerja yang terampil. Hal ini dapat menyebabkan keputusan yang tidak konsisten dan menurunkan kepercayaan terhadap sistem organisasi Anda. Untuk mencapai peningkatan produktivitas yang nyata, Anda harus memadukan AI dengan rekayasa yang kuat dan data yang andal.

Tantangan Agen AI di Dunia Nyata

Real-World AI Agent Challenges

Studi Kasus: Agen AI yang Gagal dalam Produksi

Anda mungkin melihat banyak organisasi kesulitan ketika menerapkan agen AI tanpa rekayasa yang kuat. Kegagalan ini sering terjadi karena tim terlalu bergantung pada model bahasa dan melewatkan praktik perangkat lunak yang penting. Tantangan yang paling umum meliputi keandalan, observabilitas yang lemah, dan hilangnya pengawasan manusia. Anda dapat melihat masalah ini pada tabel di bawah ini:

Tantangan	Deskripsi
Keandalan	Banyak tim melaporkan bahwa keandalan merupakan aspek terlemah dari agen AI, sehingga menimbulkan masalah kepercayaan.
Observabilitas	Observabilitas yang lemah menjadi kendala umum, sehingga sulit memantau kinerja AI secara efektif.
Pengawasan Manusia	Ketergantungan berlebihan pada AI dapat mengikis pengawasan manusia yang diperlukan, terutama di area pengambilan keputusan yang kritis.
Tata Kelola Etis	Organisasi memerlukan kerangka tata kelola etis untuk memastikan penerapan AI yang bertanggung jawab.

Anda mungkin juga menghadapi kekhawatiran biaya, terutama pada penerapan berskala kecil. Agen dengan lalu lintas tinggi dapat mengalami latensi dan masalah keandalan. Tanpa evaluasi dan pemantauan yang kuat, Anda tidak dapat mendeteksi masalah sejak dini. Di bidang berisiko tinggi seperti kesehatan dan keuangan, ketergantungan berlebihan pada sistem ini dapat menyebabkan keputusan yang buruk. Anda memerlukan tata kelola etis agar operasi Anda tetap transparan dan dapat dipertanggungjawabkan.

Banyak tim menemukan bahwa observabilitas yang lemah membuat sulit untuk melacak cara agen mengambil keputusan. Kurangnya visibilitas ini dapat menyebabkan kesalahan yang tidak terdeteksi sampai menimbulkan kerugian nyata.

Studi Kasus: Keberhasilan yang Didorong Rekayasa

Anda dapat mencapai hasil yang lebih baik ketika menggabungkan rekayasa dengan AI. Perusahaan yang menerapkan praktik terbaik rekayasa melihat peningkatan dalam keandalan, efisiensi, dan hasil bisnis. Sebagai contoh, tim rekayasa Synera menerapkan agen pada infrastruktur cloud yang dapat diskalakan. Agen-agen ini menangani beban kerja besar dan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang. Pendekatan ini merampingkan alur kerja dan meningkatkan produktivitas untuk industri seperti otomotif dan dirgantara.

Aspek	Deskripsi
Skalabilitas	Agen AI Synera dapat diterapkan pada infrastruktur cloud yang dapat diskalakan, sehingga mampu menangani beban kerja besar secara efisien.
Efisiensi	Agen AI mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang, merampingkan alur kerja, dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.
Integrasi	Synera terintegrasi dengan alat rekayasa standar industri, menciptakan lingkungan R&D yang efisien.
Rekayasa Agentik	Pendekatan baru yang menggunakan sistem multi-agen berbasis AI untuk mengotomatiskan proses rekayasa.

Anda juga dapat melihat Azure AI Foundry sebagai studi kasus praktik terbaik. NTT DATA menggunakan platform ini untuk membangun agen yang terhubung dengan Microsoft Fabric Data Agent dan alat perusahaan lainnya. Karyawan di bidang SDM dan operasional kini berinteraksi dengan data secara alami, memperoleh wawasan real-time, dan bertindak dengan cepat. Solusi ini memangkas waktu ke pasar hingga separuhnya dan memberi pengguna nonteknis akses mudah ke intelijen perusahaan.

Azure AI Foundry menggunakan pengelolaan alat yang aman secara default untuk tata kelola tingkat perusahaan.
Konektor bawaan mengelola autentikasi dan identitas, sehingga tim keamanan mudah mengontrol akses.
Platform ini mendukung integrasi dengan sistem identitas eksternal, membantu Anda memperluas skala di seluruh organisasi.

Anda dapat melihat bahwa pendekatan yang didorong rekayasa membantu Anda membangun sistem AI yang andal, dapat diskalakan, dan aman, yang memberikan nilai nyata.

Membangun Agen AI yang Lebih Baik

Menyeimbangkan LLM dan Rekayasa

Anda dapat membangun agen AI yang lebih baik dengan menyeimbangkan model bahasa besar dan praktik rekayasa yang kuat. Banyak tim hanya berfokus pada performa model, padahal Anda perlu menggabungkan kedua pendekatan untuk hasil yang andal. Mulailah dengan pengawasan kolaboratif. Biarkan agen AI mendukung pekerjaan Anda, tetapi selalu validasi keluarannya. Perhatikan kualitas data. Latih agen dengan kumpulan data yang beragam dan berkualitas tinggi untuk meningkatkan keandalan. Buat proses pengambilan keputusan transparan agar tim Anda dapat memercayai sistem tersebut. Rancang agen agar dapat diskalakan seiring bertambahnya proyek Anda. Atasi kekhawatiran etika dengan memeriksa bias dan memastikan keadilan.

Berikut lima langkah praktis yang dapat Anda ikuti:

Gunakan pengawasan kolaboratif untuk memvalidasi keluaran agen secara rutin.
Latih agen dengan data yang berkualitas tinggi dan beragam.
Buat proses pengambilan keputusan transparan bagi tim Anda.
Rancang agen agar dapat diskalakan bersama organisasi Anda.
Atasi kekhawatiran etika dan jaga akuntabilitas.

Azure AI Foundry membantu Anda mengintegrasikan rekayasa dan LLM. Platform ini menyediakan alat untuk orkestrasi model dan pengelolaan siklus hidup. Anda dapat menggunakan fitur rekayasa prompt dan templat yang dapat digunakan kembali untuk membangun alur kerja cerdas. Azure AI Foundry mendukung integrasi yang mulus dengan sistem perusahaan melalui REST API dan SDK. Hal ini memudahkan penerapan agen AI dalam aplikasi bisnis dunia nyata.

Tim Lintas Disiplin

Anda mencapai hasil yang lebih baik ketika membangun tim lintas disiplin. Tim ini menghimpun peneliti, klinisi, regulator, dan pakar lainnya. Setiap anggota memberikan pengetahuan unik, sehingga Anda dapat memecahkan tantangan yang kompleks. Otomatisasi tugas rutin memungkinkan tim Anda fokus pada pekerjaan yang kreatif dan strategis. Agen penalaran berperan sebagai auditor akhir, yang memeriksa dan menggabungkan keluaran dari berbagai model. Proses ini meningkatkan transparansi dan keandalan. Anda akan melihat akurasi yang lebih tinggi, bias yang berkurang, dan ketahanan yang lebih baik terhadap model drift ketika tim bekerja sama.

Kolaborasi lintas disiplin menyatukan keahlian yang beragam.
Otomatisasi membebaskan waktu untuk tugas yang kreatif dan strategis.
Agen penalaran meningkatkan transparansi dan keandalan.

Praktik Terbaik dan Tata Kelola

Anda harus mengikuti praktik terbaik dan model tata kelola yang kuat agar agen AI Anda berkinerja baik dan tetap aman. Tetapkan KPI yang terukur, seperti tingkat akurasi dan tingkat penyelesaian tugas. Kembangkan program manajemen perubahan untuk membantu karyawan memahami peran agen AI. Buat kerangka tata kelola dengan hierarki keputusan dan protokol manajemen risiko. Kelola siklus hidup agen dengan proses terstruktur untuk desain, pelatihan, dan pemantauan. Gunakan kerangka keamanan untuk melindungi data dan mengontrol akses. Pastikan kepatuhan regulasi untuk menghindari sanksi. Pantau kinerja agen secara real time dan siapkan rencana manajemen krisis untuk kesalahan atau pelanggaran keamanan. Jaga agar pipeline data tetap bersih dan validasi kualitas data. Fokuskan integrasi API-first agar komunikasi berjalan mulus. Rencanakan orkestrasi multi-agen dan ketersediaan tinggi. Lacak perilaku agen dan kepatuhan dengan sistem pemantauan. Kelola akses dengan sistem identitas dan simpan jejak audit untuk pemecahan masalah. Terapkan pengembangan yang aman di seluruh siklus hidup agen.

Praktik Terbaik / Model Tata Kelola	Deskripsi
Tetapkan KPI yang terukur	Tetapkan target untuk akurasi dan penyelesaian tugas.
Manajemen Perubahan	Tanggapi kekhawatiran karyawan dan perjelas peran agen.
Kerangka Tata Kelola AI	Buat hierarki keputusan dan protokol risiko.
Manajemen Siklus Hidup Agen	Susun desain, pelatihan, dan pemantauan secara terstruktur.
Kerangka Keamanan	Lindungi data dan kontrol akses.
Kepatuhan Regulasi	Patuhi hukum dan regulasi yang berlaku.
Pemantauan Real-time	Lacak kinerja dan risiko.
Rencana Manajemen Krisis	Siapkan diri menghadapi kesalahan dan pelanggaran.
Integritas Pipeline Data	Validasi kualitas data.
Strategi Integrasi API-first	Wujudkan komunikasi yang mulus.
Orkestrasi Multi-agen	Rencanakan kolaborasi.
Ketersediaan Tinggi dan Keandalan	Pastikan redundansi dan pemulihan.
Sistem Pemantauan	Lacak perilaku dan kepatuhan.
Manajemen Identitas dan Akses	Kelola kontrol akses.
Jejak Audit	Catat tindakan agen.
Praktik Pengembangan Aman	Nilai keamanan di seluruh siklus hidup.

Tip: Gunakan platform seperti Azure AI Foundry untuk menyederhanakan integrasi dan tata kelola. Anda mendapatkan akses ke alat orkestrasi, fitur rekayasa prompt, dan opsi penerapan yang dapat diskalakan untuk perusahaan Anda.

Anda menghadapi risiko serius jika terlalu bergantung pada LLM dalam pengembangan agen AI.

Jenis Risiko	Deskripsi
Kerentanan Keamanan	71% pemimpin TI khawatir tentang keamanan, misinformasi, dan kode yang tidak aman.
Risiko Privasi	LLM dapat membocorkan data sensitif jika tidak dikonfigurasi dengan benar.
Masalah Akuntabilitas	Sifat black box membuat sulit menentukan pihak yang bertanggung jawab atas kesalahan.

Anda sebaiknya memadukan rekayasa perangkat lunak yang kuat dengan LLM. Banyak organisasi kini menggunakan platform seperti Azure AI Foundry untuk membangun sistem yang andal dan dapat diskalakan. Mulailah dengan menetapkan KPI yang jelas, meningkatkan kualitas data, dan merencanakan manajemen krisis. Saat Anda menyeimbangkan rekayasa dan LLM, Anda akan melihat agen AI yang lebih cerdas dan lebih tepercaya membentuk masa depan bisnis.

Pertanyaan Umum

Apa risiko utama jika terlalu bergantung pada LLM dalam agen AI?

Anda berisiko menghadapi keluaran yang tidak dapat diprediksi, pergeseran tujuan, dan minimnya akuntabilitas. Ketergantungan berlebihan pada LLM dapat membuat agen AI tidak andal dan tidak aman untuk tugas bisnis yang kritis.

Bagaimana rekayasa perangkat lunak meningkatkan keandalan agen AI?

Rekayasa menambahkan struktur melalui orkestrasi, manajemen state, dan observability. Praktik ini membantu mengendalikan perilaku AI, melacak kinerja, dan menangani kesalahan secara efektif.

Dapatkah agen AI bekerja tanpa pengawasan manusia?

Tidak sepenuhnya. Pengawasan manusia tetap penting untuk menangkap kesalahan, memandu keputusan, dan menjaga kepercayaan, terutama di lingkungan yang kompleks atau berisiko tinggi.

Apa peran Azure AI Foundry dalam pengembangan agen AI?

Azure AI Foundry menyediakan alat untuk orkestrasi, evaluasi, dan tata kelola. Platform ini membantu Anda membangun agen AI yang dapat diskalakan, aman, dan andal, serta terintegrasi dengan baik dengan sistem perusahaan.

Bagaimana sistem multi-agen memengaruhi performa dan biaya AI?

Sistem multi-agen dapat meningkatkan kemampuan, tetapi sering kali menambah penggunaan sumber daya dan kompleksitas. Tanpa rekayasa yang tepat, sistem ini dapat memperlambat alur kerja dan menaikkan biaya.

Langkah apa yang dapat saya ambil untuk menyeimbangkan LLM dan rekayasa dalam proyek AI saya?

Gunakan pengawasan kolaboratif, fokus pada kualitas data, rancang untuk skalabilitas, pastikan transparansi, dan terapkan tata kelola yang kuat. Menggabungkan langkah-langkah ini akan menghasilkan agen AI yang tepercaya.

🎧 Dengarkan episode ini

Ingin penjelasan praktis tentang Enterprise AI Agent Engineering bersama Karthikeyan VK [MVP]? Episode ini membahas topik tersebut dengan bahasa yang jelas dan menunjukkan mengapa hal ini penting bagi Microsoft 365, Azure, Power Platform, keamanan, AI, dan cara kerja modern.

Untuk menggali lebih dalam percakapan ini dan mendengar wawasan para ahli tentang cara mengendalikan LLM yang tidak terduga, simak wawancara lengkap kami tentang Enterprise AI Agent Engineering bersama Karthikeyan VK [MVP].

Dengarkan episode ini jika Anda ingin:

Memahami konsep utama di balik Enterprise AI Agent Engineering bersama Karthikeyan VK [MVP]
Melihat bagaimana topik ini berada dalam ekosistem teknologi Microsoft yang lebih luas
Mempelajari di mana topik ini dapat memberikan nilai praktis bagi organisasi Anda

Anda mungkin juga menikmati episode M365 FM terkait berikut:

Temukan lebih banyak percakapan praktis tentang Microsoft di M365 FM.