Mendemokratisasi Pengembangan Aplikasi dengan Microsoft Power Platform dan Agen AI

By Mirko Peters · 2026-08-13

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

Cover: Agentic Coding with Nick Doelman [MVP-MCT]

Selamat datang kembali, para penggemar teknologi, di pembahasan mendalam lainnya tentang dunia pengembangan perangkat lunak perusahaan dan otomatisasi cerdas yang terus berkembang. Jika Anda mengikuti episode podcast kami belakangan ini, Anda tahu bahwa paradigma cara kami membangun, menerapkan, dan mengelola solusi digital sedang mengalami transformasi besar. Sudah lewat masanya ketika pembuatan aplikasi kustom hanya terkurung di balik tembok sintaks yang rumit dan beban rekayasa manual. Saat ini kita memasuki era yang ditandai oleh kolaborasi cerdas, di mana bahasa alami menjadi bahasa pemrograman yang utama dan sistem otonom cerdas bekerja berdampingan dengan para kreator manusia.

Dalam postingan komprehensif ini, kami mengembangkan lebih lanjut tema-tema penting yang dibahas dalam episode podcast kami, Agentic Coding with Nick Doelman [MVP-MCT]. Baik Anda seorang arsitek perangkat lunak berpengalaman yang mengelola ekosistem cloud yang kompleks, maupun pakar domain bisnis yang ingin mengatasi hambatan operasional tanpa menulis satu baris kode pun, munculnya sistem agen dan platform modern seperti Microsoft Power Platform sedang mengubah segala hal yang Anda pahami tentang produktivitas dan inovasi.

Apa Itu Agentic Coding?

Dari Alat ke Agen

Anda telah melihat pengembangan perangkat lunak berubah dari penggunaan alat sederhana menjadi bekerja bersama agen cerdas. Dahulu, Anda menulis setiap baris kode dengan tangan. Kini, agentic AI memungkinkan Anda untuk berfokus pada apa yang ingin dibangun, bukan sekadar bagaimana membangunnya. Agen-agen ini menggunakan large language model untuk memahami tujuan Anda dan menjalankan tugas dengan tingkat otonomi parsial. Alih-alih hanya memberikan saran, agentic AI dapat merencanakan, mengeksekusi, dan bahkan mengoordinasikan alur kerja multi-langkah di seluruh basis kode Anda.

Aspek	Pengembangan Tradisional	Asisten Coding AI	Agentic Coding
Peran utama	Pengembangan manual oleh insinyur	Mendukung pengembang dengan saran	Menjalankan tugas dengan otonomi parsial
Gaya interaksi	Sepenuhnya digerakkan manusia	Interaksi permintaan-respons	Eksekusi berorientasi tujuan
Lingkup pekerjaan	Satu tugas atau fitur	Satu berkas atau konteks lokal	Alur kerja multi-langkah lintas repositori
Perencanaan	Dilakukan secara manual oleh pengembang	Minimal atau tidak ada	Perencanaan multi-langkah bawaan
Penggunaan alat	Manusia menggunakan alat secara langsung	Kesadaran alat yang terbatas	Penggunaan alat aktif: pengujian, terminal, PR, CI
Kesadaran konteks	Berdasarkan pengetahuan pengembang	Biasanya berkas atau konteks saat ini	Basis kode dan konteks alur kerja yang lebih luas
Pembuatan kode	Sepenuhnya manual	Pembuatan yang dibantu	Implementasi dan iterasi otonom

Agentic AI tidak hanya mengotomatiskan tugas. Ia menciptakan ekosistem kolaboratif tempat Anda dan sistem cerdas bekerja sama untuk memecahkan masalah yang kompleks.

Fitur Utama Agentic Coding

Platform agentic coding menonjol karena menggunakan agen AI untuk tugas-tugas kompleks. Anda dapat berkolaborasi dengan agen-agen ini sebagai mitra, bukan sekadar sebagai alat. Mereka merencanakan dan mengeksekusi tugas-tugas terstruktur, meningkatkan kualitas kode, dan beroperasi di berbagai lapisan tumpukan pengembangan. Pendekatan ini memangkas siklus hidup pengembangan perangkat lunak, sehingga lebih cepat dan lebih efisien.

Fitur	Platform Agentic Coding	Lingkungan Pengembangan Lama
Integrasi AI	Menggunakan agen coding AI untuk tugas-tugas kompleks	Bantuan AI terbatas atau tidak ada
Kolaborasi	Bertindak sebagai kolaborator bagi pengembang	Terutama alat untuk coding individual
Eksekusi Tugas	Dapat merencanakan dan mengeksekusi tugas terstruktur	Eksekusi tugas manual oleh pengembang
Kualitas Kode	Berfokus pada peningkatan kualitas dan efisiensi kode	Sering kali tidak memiliki pemeriksaan kualitas otomatis
Tumpukan Pengembangan	Beroperasi di berbagai lapisan tumpukan pengembangan	Umumnya beroperasi dalam satu lapisan

Dengan agentic AI, Anda beralih dari eksekusi manual menuju pengorkestrasian sistem cerdas. Pergeseran ini memungkinkan Anda berfokus pada pekerjaan strategis dan kreatif, sementara AI menangani tugas coding yang berulang atau kompleks.

Kolaborasi Manusia-AI

Kolaborasi antara Anda dan agentic AI adalah inti dari pendekatan baru ini. Studi menunjukkan bahwa kolaborasi manusia-AI dapat menghemat waktu Anda hingga 55% untuk tugas coding. Anda juga mengalami kelelahan mental yang lebih rendah dan kepuasan yang lebih besar. Ketika Anda dan agen AI bekerja sama, Anda menghasilkan kode berkualitas lebih tinggi, terutama jika Anda menerapkan praktik rekayasa yang kuat.

Model bahasa besar (large language models) menjadi tenaga di balik agen-agen ini, sehingga agen mampu memahami maksud Anda dan menyesuaikan diri dengan alur kerja Anda. Dalam ekosistem kolaboratif, Anda dan agentic AI saling belajar. Anda memberikan masukan, dan AI memperbaiki saran-sarannya. Kerja sama ini menghasilkan hasil yang lebih baik dan membantu Anda mengelola proyek kompleks dengan lebih mudah.

Evolusi Agentic Coding

Alat Coding Awal

Anda telah melihat pengembangan perangkat lunak berubah banyak selama bertahun-tahun. Pada awalnya, Anda menulis kode secara manual. Anda menggunakan editor sederhana dan kompiler dasar. Pendekatan manual ini mengharuskan Anda mengelola setiap detail. Anda harus mengingat sintaksis, mengatur berkas, dan memperbaiki kesalahan sendiri. Alat-alat awal ini membentuk cara Anda berpikir tentang membangun perangkat lunak.

Tonggak	Deskripsi
Coding Manual	Alur kerja pengembang tunggal tradisional di mana coding dilakukan secara manual.
Pengembangan Berbantuan AI	Pengenalan alat yang meningkatkan produktivitas dan membantu pengembang.
Pengembangan Diorkestrasi AI	Sistem sepenuhnya otonom yang mengelola proses pengembangan perangkat lunak.

Munculnya Agentic AI

Anda kini hidup di era ketika agentic AI mengubah cara Anda membangun perangkat lunak. Selama dekade terakhir, Anda telah melihat peningkatan besar dalam penggunaan agen AI. Pada 2024, kurang dari 5% aplikasi perusahaan menyertakan agen AI terintegrasi. Pada 2026, angka ini akan mencapai 40%. Pada 2028, sepertiga dari seluruh perangkat lunak perusahaan akan menggunakan agentic AI. Para pemimpin industri meyakini bahwa menskalakan agen AI memberi mereka keunggulan kompetitif.

Kemunculan ini tidak terjadi dalam semalam. Anda telah melihat hadirnya model kode yang dapat menghasilkan kode secara inline saat Anda mengetik. Anda mulai berbincang dengan agen AI tentang tujuan Anda. Agen-agen ini menjadi memahami seluruh basis kode Anda. Mereka belajar menggunakan alat, menjalankan tugas di latar belakang, dan mengingat tindakan sebelumnya. Mereka dapat meninjau dan memvalidasi pekerjaan Anda. Anda tidak lagi harus melakukan semuanya sendiri. Anda dapat mendelegasikan tugas dan memusatkan perhatian pada desain tingkat lebih tinggi.

Paradigma SDLC Agentic

Anda telah memasuki fase baru dalam pengembangan perangkat lunak. Siklus hidup pengembangan perangkat lunak agentic (SDLC) mengubah cara Anda bekerja. Anda tidak lagi sekadar menulis kode. Anda mengorkestrasi agen cerdas yang merencanakan, menghasilkan, menguji, meninjau, dan menjalankan perubahan untuk Anda. Agen-agen ini bertindak sebagai kolaborator otonom. Mereka memahami tujuan tingkat tinggi Anda dan mengelola proses kompleks seperti analisis kebutuhan dan pembuatan kode.

Platform seperti Microsoft Power Platform, GitHub Copilot, Claude, dan Visual Studio Code menunjukkan apa yang mungkin dilakukan. Misalnya, GitHub Copilot berfungsi sebagai asisten Anda di dalam lingkungan pengembangan. Alat ini membantu Anda mulai dari baris kode pertama hingga pendelegasian tugas, manajemen isu, pembangunan fitur, dan peninjauan pull request. Microsoft Power Platform memungkinkan Anda menggunakan bahasa alami untuk membuat aplikasi, sehingga agentic AI dapat diakses oleh semua orang.

Dampak pada Alur Kerja Pengembangan

Pengiriman Lebih Cepat

Anda merasakan pengiriman yang lebih cepat saat menggunakan agentic coding dalam proyek Anda. Dengan agen AI, Anda dapat menghasilkan komponen kompleks yang melibatkan banyak berkas dengan cepat. Anda tidak lagi menghabiskan berjam-jam untuk menulis setiap baris kode. Sebaliknya, Anda fokus menerjemahkan pengetahuan domain Anda ke dalam prompt untuk AI. Pergeseran ini meningkatkan efisiensi Anda dan mempercepat laju coding hingga dua sampai lima kali lipat.

Jenis Bukti	Deskripsi
Pembuatan Kode	Agen AI menghasilkan komponen kompleks yang melibatkan banyak berkas, mempercepat proses coding.
Penerjemahan Pengetahuan	Pengembang menerjemahkan pengetahuan domain ke dalam prompt untuk AI, meningkatkan efisiensi.
Peningkatan Kinerja	Laju coding meningkat 2x hingga 5x dengan agentic coding.

Produktivitas yang Ditingkatkan

Agentic coding meningkatkan produktivitas Anda dengan beberapa cara. Anda langsung merasakan manfaat dari alur kerja yang didorong AI. Anda mendelegasikan tugas tingkat tinggi kepada agen AI, yang kemudian merencanakan, menguji, dan mengintegrasikan kode untuk Anda. Hal ini mengurangi beban kerja Anda dan memungkinkan Anda fokus pada tugas kreatif dan strategis. Penggunaan alat coding agentic AI oleh Amazon menghemat lebih dari 4.500 tahun-pengembang dan menghasilkan efisiensi senilai $260 juta dengan memigrasikan 30.000 aplikasi.

Mengelola Kompleksitas

Anda mengelola kompleksitas dengan lebih efektif melalui agentic coding. Tata kelola yang kuat memberikan batasan yang jelas, visibilitas, dan akuntabilitas bagi agen AI. Akses terkontrol memastikan agen beroperasi di bawah kebijakan yang ketat dan selaras dengan standar organisasi. Anda mengintegrasikan otonomi, kontrol, dan visibilitas ke dalam alur kerja Anda untuk menjaga keandalan dan keamanan.

Jenis Dampak	Deskripsi
Pendelegasian Tugas	Pengembang mendefinisikan tugas tingkat tinggi, yang kemudian diurai dan dijalankan oleh agen otonom.
Otomatisasi	Agen secara otonom melakukan perencanaan tugas, pengujian, dan integrasi kode, sehingga mengurangi beban pengembang.
Alur Kerja Terstruktur	Mengikuti alur kerja terstruktur yang menjamin ketepatan, keterlacakan, dan otomatisasi untuk tugas-tugas perusahaan.
Peningkatan Kepatuhan QA	Otomatisasi menghasilkan kepatuhan jaminan kualitas yang lebih tinggi dalam proses pengembangan.

Transformasi Peran Pengembang

Dari Coder menjadi Orkestrator

Anda kini memasuki peran baru di era agentik. Alih-alih menulis setiap baris kode, Anda mengawasi tim agen AI yang terspesialisasi. Setiap agen menangani fase pengembangan perangkat lunak yang berbeda. Sebagian merencanakan, yang lain menulis kode, menguji, meninjau, mendokumentasikan, atau menerapkan. Tugas utama Anda menjadi pengawasan tingkat tinggi dan distribusi tugas. Anda berfokus pada integrasi dan kualitas, bukan sekadar penulisan kode manual.

Anda mengelola beberapa agen AI agentik sekaligus.
Anda menugaskan tugas kepada agen untuk perencanaan, pengodean, pengujian, dan penerapan.
Anda memantau kemajuan dan memastikan semua agen bekerja sama dengan lancar.

Keterampilan Baru untuk AI Agentik

Agar berhasil di lingkungan agentik ini, Anda memerlukan keterampilan baru. Anda harus belajar cara berinteraksi dengan agen AI dan merancang model kolaborasi yang efektif. Tugas Anda bukan sekadar memberi perintah. Anda bekerja dengan sistem agentik dalam lingkaran berbasis umpan balik. Sistem ini membuat keputusan otonom dan beradaptasi berdasarkan masukan Anda.

Rekayasa prompt dan desain mekanisme: Anda menyusun prompt dan aturan yang jelas untuk memandu perilaku agentik.
Orkestrasi agen: Anda menggunakan kerangka kerja untuk mengelola alur kerja multi-agen yang kompleks.
Penyetelan dan evaluasi sistem: Anda memantau dan meningkatkan performa AI agentik dari waktu ke waktu.

Kerja Sama Manusia-Agen

Pengodean agentik mengubah cara Anda bekerja dengan AI. Anda dan agen agentik membentuk sebuah tim. Kepercayaan dan kolaborasi menjadi hal yang esensial. Studi menunjukkan bahwa orang lebih mempercayai agen yang menyerupai manusia dan lebih sedikit menyalahkannya ketika terjadi kesalahan.

Deskripsi Bukti	Sumber
Agen mirip manusia dengan tingkat antropomorfisme rendah lebih dipercaya dan lebih sedikit disalahkan dalam kerja sama manusia-otonomi.	Li et al. (2016)
Tingkat antropomorfisme yang lebih tinggi memicu efek CASA, yang memengaruhi dinamika kepercayaan dalam tim.	Gambino et al. (2020)
Partisipan memberikan lebih sedikit kesalahan kepada mobil otonom dibandingkan pengemudi manusia, yang menunjukkan pergeseran dalam atribusi kesalahan.	Lyons et al. (2021)

Sistem Multi-Agen

Tunggal vs. Multi-Agen

Anda mungkin memulai perjalanan dengan satu agen AI. Agen ini dapat menangani tugas sederhana yang terdiri dari beberapa langkah. Namun, ketika menghadapi masalah kompleks, satu agen sering kali kesulitan. Anda memerlukan sistem yang dapat memecah tantangan besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil. Di sinilah internet agen berperan. Internet agen menghubungkan banyak agen terspesialisasi, masing-masing dengan keahliannya sendiri. Agen-agen ini bekerja sama untuk menyelesaikan masalah yang tidak dapat ditangani oleh satu agen saja.

Agen tunggal menangani tugas yang sederhana, tetapi memiliki keterbatasan pada tantangan yang kompleks dan beragam.
Sistem multi-agen memecah tugas, menugaskannya kepada spesialis, dan memeriksa kualitas setiap langkah.
Internet agen memungkinkan sistem ini berkolaborasi, menjadikannya bagian inti dari pengodean agentik modern.

Koordinasi dan Pendelegasian

Anda memerlukan koordinasi yang kuat agar internet agen dapat berjalan dengan baik. Sistem multi-agen menggunakan pola yang berbeda untuk mengatur pekerjaannya:

Pipeline berurutan: Agen menyelesaikan tugas satu per satu. Metode ini sederhana dan mudah diikuti.
Pendelegasian hierarkis: Satu agen berperan sebagai manajer, memecah tugas menjadi bagian-bagian kecil dan menugaskannya kepada agen lain.
Diskusi kolaboratif: Agen berbagi gagasan dan menyesuaikan rencana mereka bersama-sama. Pendekatan ini fleksibel, tetapi terkadang dapat memperlambat proses.
Orkestrasi berbasis peristiwa: Agen merespons peristiwa saat peristiwa itu terjadi. Metode ini dapat diskalakan dengan baik dan membuat agen tetap independen.

Pengelolaan Utang Teknis

Mengelola utang teknis penting dalam setiap proyek. Internet agen membantu Anda memperbaiki masalah kecil, seperti kesalahan format atau komentar yang hilang. Agen-agen ini dapat menemukan dan memperbaiki masalah tersebut lebih cepat daripada Anda. Namun, ketika menghadapi tantangan yang lebih besar, seperti kode duplikat atau struktur yang membingungkan, Anda tetap perlu turun tangan.

Jenis Tugas	Siapa yang Paling Tepat Menangani
Pemformatan, Linting	Internet agen
Pola Duplikat	Pengawasan manusia
Arsitektur	Pengawasan manusia

Demokratisasi Pembuatan Perangkat Lunak

Kontributor Non-Teknis

Anda tidak lagi perlu menjadi pengembang profesional untuk membangun aplikasi yang andal. Agentic coding membuka peluang bagi kontributor nonteknis di setiap industri. Anda kini dapat menyelesaikan tantangan bisnis sendiri dengan membuat aplikasi yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Tim penjualan dan pemasaran menggunakan agentic coding untuk merancang aplikasi yang melacak prospek, mengelola kampanye, dan menganalisis data pelanggan. Anda tidak perlu menunggu tim engineering menghadirkan solusinya.

Tim Lintas Fungsi

Agentic coding mengubah cara Anda bekerja dalam tim lintas fungsi. Anda melihat agen cerdas yang berperan seperti tim engineering sungguhan, membantu Anda mengoordinasikan dan mengirimkan aplikasi lebih cepat. Agen-agen ini mengatur alur kerja, berbagi konteks, dan memangkas waktu yang dibutuhkan untuk mewujudkan aplikasi dari gagasan.

Aspek	Deskripsi
Orkestrasi Alur Kerja	Agen cerdas berfungsi seperti tim engineering sungguhan, meningkatkan orkestrasi alur kerja lintas tim.
Pengurangan Beban Koordinasi	Pendekatan ini mengurangi beban koordinasi, sehingga pengiriman perangkat lunak menjadi lebih cepat dan berkualitas lebih tinggi.
Berbagi Konteks	Agen membantu berbagi konteks antartim, meningkatkan kolaborasi dan pemahaman.
Pergeseran Struktural	Terjadi pergeseran mendasar dalam cara perangkat lunak bergerak di dalam organisasi, sehingga latensi berkurang.
Pendefinisian Ulang Perhatian Manusia	Fokus pada bagian mana perhatian manusia paling bernilai didefinisikan ulang, sehingga upaya tim menjadi lebih optimal.

Peran Power Platform

Microsoft Power Platform menonjol sebagai pemimpin dalam mendemokratisasi pengembangan aplikasi. Anda dapat menjelaskan gagasan dengan bahasa sehari-hari, dan Power Platform Plan Designer mengubahnya menjadi rencana aplikasi yang terstruktur. Anda tidak perlu tahu cara membuat kode. Anda cukup menjelaskan apa yang diinginkan, dan platform ini membangun fondasi untuk aplikasi Anda.

Power Platform Plan Designer memungkinkan Anda mendeskripsikan gagasan dengan bahasa sehari-hari, yang kemudian diubahnya menjadi rencana aplikasi yang terstruktur.
Anda mendapatkan komponen seperti peran pengguna, model data, bagian aplikasi, dan alur kerja yang disarankan.
Platform ini memandu Anda sepanjang proses, sehingga memudahkan pengembang profesional maupun citizen developer untuk membangun aplikasi.

Mendefinisikan Ulang Produktivitas

Mengukur Output

Anda memerlukan cara yang jelas untuk mengukur seberapa baik agentic coding bekerja dalam proyek Anda. Metrik tradisional seperti jumlah baris kode atau jam kerja tidak mampu menangkap nilai dari agen cerdas. Sebagai gantinya, Anda sebaiknya melihat metrik baru yang mencerminkan kekuatan unik sistem agentik.

Nama Metrik	Definisi	Kepentingan
Task Success Rate (TSR)	Proporsi tugas yang diselesaikan berdasarkan kriteria	Menunjukkan seberapa baik agen memenuhi tujuan Anda
Step Efficiency / Action Cost	Jumlah tindakan untuk menyelesaikan suatu tugas	Mengukur seberapa efisien agen bekerja
Tool-Use Accuracy	Penggunaan alat eksternal yang benar tanpa kesalahan	Memastikan interaksi alat yang andal
Planning Coherence	Kesesuaian rencana dengan eksekusi yang sebenarnya	Mencerminkan penalaran dan logika agen
Memory Recall	Penyimpanan dan pengambilan informasi yang konsisten	Penting bagi agen yang mengingat konteks
Robustness to Perturbation	Konsistensi ketika input berubah	Mengukur keandalan dalam kondisi yang berubah-ubah
Autonomy Index	Rasio keputusan yang dibuat agen terhadap keputusan dengan bantuan manusia	Menunjukkan seberapa mandiri agen
Latency and Throughput	Waktu respons dan laju penyelesaian tugas	Krusial untuk performa
Quality of Reasoning	Evaluasi logis terhadap keputusan agen	Memastikan agen berpikir, bukan sekadar bereaksi
Context and Data Groundedness	Relevansi dan akurasi informasi yang digunakan	Menjaga respons tetap berdasarkan data nyata

Kualitas dan Inovasi

Agentic coding mengubah cara Anda memandang kualitas perangkat lunak dan inovasi. Anda melihat pengembangan produk yang lebih cepat karena agen AI dapat merencanakan, membangun, dan mengembangkan fitur secara bersamaan. Kecepatan ini memungkinkan Anda mewujudkan gagasan baru dengan cepat. Anda juga melihat kualitas dan konsistensi kode yang lebih tinggi.

Nilai bagi Organisasi

Ketika Anda mengadopsi agentic coding, organisasi Anda memperoleh banyak manfaat. Produktivitas meningkat karena pengembang menyelesaikan tugas lebih cepat dan dengan lebih sedikit kesalahan. Tim bekerja sama dengan lebih lancar, yang mempercepat pengiriman fitur baru.

Manfaat	Deskripsi
Peningkatan Produktivitas	Pengembang menyelesaikan lebih banyak pekerjaan dalam waktu lebih singkat
Pengurangan Tingkat Kesalahan	Lebih sedikit kesalahan muncul dalam kode Anda
Peningkatan Kolaborasi	Tim bekerja lebih baik bersama dan mengirimkan fitur lebih cepat
Pengurangan Beban Kognitif	Pengembang mengeluarkan lebih sedikit usaha untuk kompleksitas dan lebih banyak untuk solusi

Adopsi Organisasi

Mengintegrasikan Agentic Coding

Anda memulai perjalanan coding agentik dengan berfokus pada integrasi di setiap level. Anda menghubungkan alat agentik dengan alur kerja yang sudah ada. Anda menyatukan tim pengembang, pengguna bisnis, dan pimpinan TI. Anda mencari cara untuk memadukan solusi agentik dengan proses Anda saat ini.

Manfaat dan Tantangan

Saat Anda mengadopsi coding agentik, Anda akan melihat banyak manfaat:

Pengiriman fitur baru yang lebih cepat
Perbaikan bug otomatis
Beban kerja pengembang yang berkurang
Integrasi sistem yang lebih baik di seluruh tim

Anda juga menghadapi sejumlah tantangan:

Kebutuhan akan tata kelola dan pengawasan yang kuat
Risiko dari pengambilan keputusan otonom
Kekhawatiran tentang transparansi keputusan AI agentik
Skeptisisme dari pengembang berpengalaman terhadap otomatisasi black-box
Kebutuhan untuk melatih ulang tim dalam alur kerja agentik dan supervisi agen

Manajemen Perubahan

Anda memegang peran kunci dalam mengelola perubahan selama integrasi agentik. Anda membimbing tim melewati masa transisi. Anda menyampaikan manfaat coding agentik dengan jelas. Anda menanggapi kekhawatiran terkait integrasi sistem dan otonomi AI. Anda menyiapkan saluran umpan balik agar tim dapat berbagi pengalaman mereka.

Tata Kelola dan Keamanan

Pengembangan Agentik yang Aman

Anda berperan penting dalam menjaga keamanan pengembangan agentik. Saat bekerja dengan platform agentik, Anda harus menetapkan batasan yang jelas untuk setiap agen. Anda menentukan cakupan dan pagar pengaman agar agen tidak dapat membuat perubahan yang tidak terkendali. Anda membatasi agen hanya pada lingkungan nonproduksi dan membatasi hak aksesnya.

Praktik Terbaik Tata Kelola

Anda mengikuti praktik terbaik untuk memastikan coding agentik tetap aman dan andal. Berikut beberapa langkah yang dapat Anda ambil:

Tentukan cakupan dan pagar pengaman untuk setiap agen guna mencegah perubahan yang tidak diinginkan.
Terapkan tata kelola dependensi yang ketat dan wajibkan tinjauan rantai pasok.
Pastikan pengumpulan bukti kepatuhan untuk semua tindakan agen.
Integrasikan pengawasan ke dalam pipeline pengembangan Anda.
Arahkan semua kode yang dihasilkan agen melalui pemeriksaan keamanan dan tinjauan manusia.
Manfaatkan platform visibilitas perusahaan untuk manajemen risiko.
Pantau munculnya kelas kerentanan baru dalam alur kerja agentik.
Jalankan latihan red team yang terkendali untuk menguji pagar pengaman Anda.
Lakukan pengujian keamanan berlapis, termasuk analisis statis dan dinamis.
Terus sempurnakan kontrol Anda berdasarkan temuan.
Wajibkan agen untuk membuat dan menjalankan pengujian sebelum menerima perubahan.

Risiko Keamanan Baru

Coding agentik menghadirkan risiko keamanan baru yang harus Anda atasi. Anda perlu memahami risiko ini untuk menjaga kepercayaan terhadap alur kerja Anda.

Jenis Risiko	Deskripsi
Celah kepatuhan dan audit	Perubahan yang dibuat oleh agen coding di luar proses persetujuan menyebabkan hilangnya ketertelusuran dan tantangan kepatuhan.
Eskalasi kesalahan	Kesalahan kecil dapat membesar akibat loop otonom, sehingga menyebabkan ketidakstabilan sistem yang signifikan.
Risiko paparan data	Akses yang lebih luas ke basis kode meningkatkan risiko informasi sensitif tertangani secara keliru atau terekspos.

Masa Depan AI Agentik

Implikasi Strategis

Anda melihat AI agentik mengubah cara Anda mendekati pengembangan perangkat lunak. Sistem agentik beralih dari alat pasif menjadi co-developer yang aktif. Anda harus berfokus pada infrastruktur yang tepercaya dan desain yang berpusat pada manusia. Prioritas-prioritas ini membentuk masa depan pembuatan perangkat lunak agentik.

AI agentik mendorong model bisnis baru.
Anda harus berfokus pada tata kelola dan etika.
Anda perlu mengembangkan keterampilan untuk orkestrasi agentik.

Pembuatan Perangkat Lunak Generasi Berikutnya

AI agentik memungkinkan Anda membangun aplikasi generasi berikutnya. Anda menggunakan platform agentik untuk mengotomatisasi tugas kompleks dan merampingkan alur kerja. Anda mendeskripsikan tujuan, dan sistem agentik mengubahnya menjadi solusi yang berfungsi.

Aspek	Pendekatan Tradisional	Pendekatan Agentik
Eksekusi Tugas	Coding manual	AI agentik otonom
Kolaborasi	Tim yang hanya terdiri dari manusia	Kerja sama tim manusia-agentik
Kecepatan Pengembangan	Lambat	Cepat dan skalabel
Inovasi	Terbatas	Ditingkatkan oleh AI agentik

Mempersiapkan Perubahan

Anda harus mempersiapkan diri menghadapi munculnya AI agentik di organisasi Anda. Mulailah dengan mempelajari keterampilan baru. Pelajari orkestrasi agentik dan berpikir sistem. Bangun budaya yang menghargai kolaborasi antara manusia dan agen agentik. Dorong tim Anda untuk bereksperimen dengan platform agentik.

Coding agentik mengubah cara Anda membangun perangkat lunak. Kini Anda bekerja dengan AI sebagai mitra, bukan sekadar alat. Untuk berhasil, Anda harus menyesuaikan keterampilan, memperbarui alur kerja, dan memperkuat tata kelola Anda.

Jelajahi platform seperti Microsoft Power Platform untuk membuka cara-cara baru dalam membuat dan berinovasi. Anda berada di awal era baru. Rangkul coding agentik untuk membentuk masa depan teknologi.

Pertanyaan Umum

Apa itu coding agentik?

Agentic coding memungkinkan Anda bekerja dengan agen AI yang dapat merencanakan, menulis kode, dan menguji perangkat lunak. Anda mendeskripsikan tujuan Anda, lalu agen membantu Anda membangun solusi dengan lebih cepat dan efisien.

Bagaimana Microsoft Power Platform mendukung agentic coding?

Anda menggunakan Power Platform untuk membuat aplikasi dengan bahasa alami. Fitur AI di platform ini mengubah ide Anda menjadi solusi yang berfungsi. Anda tidak memerlukan keterampilan coding yang mendalam untuk memulai.

Bisakah pengguna non-developer memakai alat agentic coding?

Bisa! Anda dapat membangun aplikasi dan mengotomatiskan tugas meskipun tidak memiliki latar belakang teknis. Platform agentic coding membuat teknologi dapat diakses oleh semua orang di organisasi Anda.

Bagaimana cara menjaga keamanan agentic coding?

Anda menetapkan aturan yang jelas untuk agen AI. Anda meninjau semua kode yang dihasilkan agen. Anda menggunakan pemeriksaan keamanan otomatis dan mewajibkan persetujuan manusia sebelum perubahan dirilis.

Keterampilan apa yang membantu Anda berhasil dengan agentic coding?

Anda akan diuntungkan dari prompt engineering, desain sistem, dan kerja tim. Anda belajar mengarahkan agen AI, meninjau hasil kerjanya, dan berfokus pada pemecahan masalah yang kreatif.

Bagaimana agentic coding mengubah alur kerja Anda?

Anda menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas yang berulang. Anda berfokus pada desain, strategi, dan inovasi. Agen AI menangani sebagian besar coding, pengujian, dan integrasi untuk Anda.

Apa manfaat utama agentic coding?

Anda mengirimkan perangkat lunak lebih cepat, meningkatkan kualitas kode, dan mengurangi kesalahan. Anda juga memberdayakan lebih banyak orang untuk membuat solusi dan mendorong inovasi di organisasi Anda.

Apakah platform agentic coding menggantikan developer?

Tidak. Anda tetap memegang peran penting. Anda membimbing, meninjau, dan mengambil keputusan. Agen AI mendukung pekerjaan Anda, tetapi Anda tetap bertanggung jawab atas produk akhir.

🎧 Dengarkan episode ini

Ingin penjelasan praktis tentang Agentic Coding with Nick Doelman [MVP-MCT]? Episode ini membahas topik tersebut dengan bahasa yang jelas dan menunjukkan mengapa topik ini penting untuk Microsoft 365, Azure, Power Platform, keamanan, AI, dan dunia kerja modern.

Dengarkan episode ini jika Anda ingin:

Memahami konsep utama di balik Agentic Coding with Nick Doelman [MVP-MCT]
Melihat bagaimana topik ini cocok dengan ekosistem teknologi Microsoft yang lebih luas
Mempelajari di mana topik ini dapat menghasilkan nilai praktis bagi organisasi Anda

Anda mungkin juga menikmati episode M365 FM terkait berikut:

Temukan lebih banyak percakapan praktis tentang Microsoft di M365 FM.