Pernahkah Anda merasa terintimidasi melihat perkembangan AI Agent yang katanya bisa melakukan segalanya sendiri?
Di media sosial, kita disuguhi demo agen AI yang bisa coding sendiri, meriset pasar saham, hingga membuat website dari nol.
Rasanya seperti kita sedang tertinggal jauh dalam perlombaan teknologi yang super canggih dan rumit.
Namun, sebuah pepatah lama di dunia engineering mengatakan: “Simple is better.”
Baru-baru ini, sebuah riset komprehensif berjudul “Measuring Agents in Production” dirilis oleh tim peneliti dari UC Berkeley, Stanford, dan IBM Research.
Mereka tidak berbicara tentang teori di atas kertas, melainkan terjun langsung mewawancarai praktisi dan mensurvei 306 pengembang yang benar-benar telah menjalankan AI Agent di lingkungan produksi (production).
Hasilnya?
Sangat mengejutkan dan mungkin sedikit melegakan bagi Anda yang merasa overwhelmed.
Ternyata, rahasia sukses AI Agent di dunia nyata bukanlah kompleksitas, melainkan kesederhanaan dan kontrol manusia yang ketat.
Mari kita bedah apa yang sebenarnya terjadi di balik layar perusahaan-perusahaan top ini.
Mitos Otonomi Penuh: Kenapa Agent Masih “Diikat”?
Narasi populer sering menggambarkan AI Agent sebagai entitas otonom yang bisa dilepas begitu saja untuk menyelesaikan masalah dunia. Namun, data di lapangan berbicara lain.
Studi ini menemukan bahwa 68% agen yang sukses di production hanya menjalankan maksimal 10 langkah (steps) sebelum membutuhkan intervensi manusia.
Bahkan, hampir separuhnya (47%) hanya melakukan kurang dari lima langkah.
Apa artinya ini secara filosofis?
Ini berarti industri belum sepenuhnya mempercayai “imajinasi liar” dari AI untuk mengambil keputusan jangka panjang tanpa pengawasan. Organisasi sengaja membatasi otonomi agen untuk menjaga reliabilitas.
Alih-alih membiarkan agen “berpikir bebas” (open-ended autonomy), para engineer lebih memilih alur kerja yang terstruktur dan kaku.
Bayangkan AI Agent bukan sebagai manajer yang bisa Anda beri visi abstrak, melainkan sebagai karyawan magang yang sangat cepat namun ceroboh.
Anda akan memberinya tugas spesifik (“Cari data ini, lalu rangkum”), bukan tugas besar (“Tolong urus strategi marketing kita bulan ini”).
“Prompt Engineering” Masih Menjadi Raja, Fine-Tuning Minggir Dulu
Jika Anda berpikir perusahaan besar pasti menggunakan teknik fine-tuning (melatih ulang model dengan data khusus) yang mahal dan ribet, Anda salah besar.
Fakta di lapangan menunjukkan bahwa 70% dari agen yang sukses di production hanya mengandalkan model siap pakai (off-the-shelf) tanpa fine-tuning sama sekali.
Mereka lebih memilih menggunakan model canggih seperti GPT-4 atau Claude dan “hanya” mengandalkan teknik prompting.
Mengapa demikian?
- Fleksibilitas: Melakukan fine-tuning itu kaku. Jika model dasar diperbarui, Anda harus melatih ulang. Dengan prompting, Anda cukup mengubah teks instruksi.
- Biaya vs. Hasil: Model canggih masa kini (frontier models) sudah cukup pintar untuk menangani instruksi kompleks tanpa perlu diotak-atik “otaknya”.
Yang menarik, 79% dari agen ini dibangun dengan prompt manual yang dirancang oleh manusia, bukan oleh algoritma otomatis.
Bahkan, ada prompt yang panjangnya lebih dari 10.000 token!.
Ini mengajarkan kita sebuah wawasan penting: Keahlian berkomunikasi dengan AI (Prompt Engineering) adalah skill yang valid dan krusial di level enterprise.
Anda tidak perlu menjadi ahli machine learning yang bisa membedah saraf tiruan untuk membangun aplikasi AI yang berdampak; Anda hanya perlu menjadi komunikator yang ulung bagi mesin.
Manusia Adalah “Safety Net” Terakhir
Dalam jargon teknologi, kita sering mendengar istilah Human-in-the-loop. Riset ini mengonfirmasi bahwa manusia adalah komponen paling vital dalam sistem AI Agent saat ini.
Sebanyak 74% sistem yang disurvei mengandalkan evaluasi manusia untuk memastikan kualitas output. Meskipun ada metode otomatis seperti LLM-as-a-judge (menggunakan AI untuk menilai AI lain), para praktisi tetap tidak mau melepas tangan sepenuhnya.
Di sinilah letak sisi humanisnya. AI tidak menggantikan peran manusia, melainkan menggesernya.
Jika dulu manusia adalah “pembuat” (creator/doer), kini manusia berevolusi menjadi “penyunting” dan “penilai” (editor/verifier).
Contoh nyata dari studi kasus mereka adalah di bidang kesehatan. Agen AI mungkin membantu merangkum data pasien atau otorisasi asuransi, tetapi perawat atau dokterlah yang menekan tombol “Setuju”.
AI berfungsi sebagai exoskeleton bagi pikiran manusia, bukan pengganti otak manusia.
Kecepatan Bukan Segalanya, Akurasi Adalah Kuncinya
Di dunia software tradisional, latency (kecepatan respon) adalah segalanya. Kita ingin aplikasi terbuka dalam milidetik. Namun, di dunia AI Agent, aturannya berubah.
Mayoritas sistem (66%) mentoleransi waktu respon dalam hitungan menit, bukan detik. Bahkan ada yang membiarkan agen bekerja selama berjam-jam.
Kenapa bisa begitu santai?
Karena perbandingannya adalah manusia. Jika seorang karyawan membutuhkan waktu 4 jam untuk menganalisis laporan keuangan, dan AI Agent bisa melakukannya dalam 5 menit, maka 5 menit itu sudah dianggap “instan” dan peningkatan produktivitas yang luar biasa.
Fokus utama para pengembang saat ini bukan membuat AI lebih cepat, melainkan membuatnya lebih reliabel (dapat diandalkan).
Tantangan terbesar (top challenge) yang dihadapi industri bukanlah kecepatan atau biaya, melainkan memastikan bahwa AI tidak “berhalusinasi” atau melakukan kesalahan fatal.
Jangan Terjebak Framework, Bangun Sesuai Kebutuhan
Bagi Anda yang sedang belajar membuat AI Agent, mungkin Anda bingung harus pakai framework apa. LangChain? CrewAI? AutoGen?
Ternyata, 85% tim yang diwawancarai dalam studi kasus mendalam memilih untuk membangun sistem agen mereka sendiri dari nol (from scratch) daripada menggunakan framework pihak ketiga yang populer.
Alasannya sangat pragmatis:
- Kontrol: Framework seringkali membawa “bloat” (fitur berlebih) yang tidak perlu dan menyembunyikan logika penting.
- Kestabilan: Di production, Anda ingin tahu persis apa yang terjadi di setiap langkah. Membangun sendiri memberikan transparansi itu.
Pelajaran filosofisnya? Jangan terjebak pada tools. Pahami prinsip dasarnya.
Terkadang, skrip Python sederhana yang memanggil API OpenAI secara langsung jauh lebih tangguh dan mudah di-maintain daripada tumpukan abstraksi framework yang rumit.
Kesimpulan: Mulailah dari yang Sederhana
Riset “Measuring Agents in Production” ini memberikan validasi yang kuat bagi kita semua.
Anda tidak perlu menunggu teknologi AI menjadi sempurna atau belajar teknik coding yang super rumit untuk mulai mendapatkan nilai darinya.
Pola sukses di industri saat ini adalah:
- Gunakan model terbaik yang ada (seperti GPT-5 atau Claude 3.5).
- Tulis prompt yang sangat detail dan terstruktur.
- Batasi ruang gerak agen (jangan biarkan dia melakukan 100 hal sekaligus).
- Pastikan ada manusia yang mengecek hasilnya.
Teknologi, pada akhirnya, hanyalah alat bantu.
Keajaiban sebenarnya bukan terletak pada seberapa canggih kode yang Anda tulis, tetapi pada seberapa cerdik Anda memanfaatkannya untuk menyelesaikan masalah nyata yang membosankan.
AI hadir untuk membebaskan kita dari rutinitas, memberi ruang bagi manusia untuk melakukan hal-hal yang benar-benar manusiawi: berpikir strategis, berkreasi, dan mengambil keputusan bijak.
Jadi, jangan takut untuk memulai. Mulailah dengan sederhana dan fokuslah pada solusi.
Source : https://arxiv.org/pdf/2512.04123
