Sebuah catatan blog terkini mengenai pembinaan sistem AI agentik telah mencetuskan perbincangan sengit dalam kalangan pembangun yang bergelut dengan realiti menggunakan agen AI dalam persekitaran produksi. Perbualan ini mendedahkan jurang yang semakin melebar antara gembar-gembur pemasaran dan cabaran pelaksanaan praktikal.
Artikel asal, yang ditulis oleh seorang pembangun solo yang membina UserJot , cuba menyuling pengajaran praktikal daripada kejuruteraan terbalik agen AI dan bereksperimen dengan pendekatan seni bina yang berbeza. Walau bagaimanapun, respons komuniti adalah bercampur-campur, dengan pembangun mempersoalkan kedua-dua terminologi dan sifat agentik sebenar sistem yang diterangkan.
Perdebatan Besar Terminologi Agen
Salah satu perkara paling kontroversial dalam perbincangan ini tertumpu kepada apa yang sebenarnya membentuk sebuah agen. Beberapa pembangun berpengalaman berpendapat bahawa sistem yang diterangkan lebih tepat dicirikan sebagai orkestrasi aliran kerja pintar berbanding agen autonomi sebenar. Pendekatan ini sangat bergantung kepada fungsi tanpa keadaan dan penguraian tugas yang telah ditetapkan, yang dilihat oleh sesetengah pihak sebagai bercanggah dengan prinsip teras sistem berasaskan agen.
Pengkritik menegaskan bahawa memanggil sistem ini sebagai agentik mungkin mengelirukan apabila mereka secara eksplisit mengelakkan tingkah laku autonomi yang tidak dapat diramal, yang mentakrifkan agen sebenar. Corak yang diterangkan memberi tumpuan kepada hasil yang boleh diramal dan deterministik - bertentangan dengan apa yang menjadikan agen berkuasa untuk tugas kompleks dan terbuka.
Corak Seni Bina Utama yang Dibincangkan:
- Sequential Pipeline: Satu titik masuk yang menguruskan saluran paip lain
- Fanout/Fanin Pattern: Membahagikan tugas merentas berbilang ejen, menggabungkan hasil
- Sub-agent Architecture: Pengatur utama dengan komponen alat khusus
- Stateless Functions: Input yang sama menghasilkan output yang sama, tiada memori dikongsi
Corak Seni Bina Praktikal Muncul
Walaupun terdapat perdebatan terminologi, pembangun mendapati nilai dalam corak seni bina khusus yang dibincangkan. Komuniti telah mengenal pasti beberapa pendekatan berkesan, termasuk saluran paip berurutan di mana satu titik masuk mengurus proses lain, dan corak fanout/fanin yang membahagikan tugas merentasi pelbagai komponen khusus sebelum menggabungkan hasil.
Ramai pembangun melaporkan kejayaan dengan seni bina sub-agen yang serupa, di mana orkestrator utama mengurus komponen yang lebih kecil dan berfokus. Sub-agen ini sering berfungsi sebagai alat berbanding entiti autonomi, mengendalikan tugas khusus seperti pertanyaan pangkalan data, panggilan API, atau operasi pemprosesan teks.
Konsensus dalam kalangan pengamal adalah bahawa pendekatan yang lebih mudah sering mengatasi sistem multi-agen yang kompleks. Beberapa pembangun menyatakan bahawa mereka telah beralih daripada rangka kerja agen yang canggih kepada pelaksanaan yang lebih mudah menggunakan panggilan HTTP asas dan API panggilan alat.
Teknologi Pelaksanaan yang Disebut:
- AI SDK untuk integrasi TypeScript
- OpenRouter untuk akses API model
- Claude Code untuk pembangunan agen
- AWS Lambda + Step Functions untuk orkestrasi
- Rangka kerja Spring AI untuk aplikasi Java
- FastAPI untuk pelaksanaan aplikasi tunggal
 |
|---|
| Papan Pemuka UserJot : Memvisualisasikan corak seni bina yang berkesan untuk pembangunan sistem AI |
Cabaran Konteks dan Kos
Tema penting dalam perbincangan berkisar tentang mengurus konteks dan kos pengiraan. Pembangun sedang bereksperimen dengan strategi berbeza untuk mengimbangi prestasi dan perbelanjaan, terutamanya sekitar caching dan pengurusan konteks.
Saya sering berdebat sama ada untuk menjalankan sub agen dengan 'konteks sedikit' kemudian saya sedar saya boleh cache prompt besar yang disertakan dengan agen utama dan saya tidak mendapat faedah daripada menjalankan subagen dengan konteks yang dikurangkan.
Komuniti berpecah mengenai sama ada menggunakan model yang lebih murah dan pantas untuk tugas rutin sambil menyimpan model yang lebih berkuasa untuk penaakulan kompleks. Sesetengah pembangun melaporkan kejayaan dengan pendekatan berperingkat ini, manakala yang lain mendapati bahawa kejuruteraan konteks - menyediakan hanya maklumat yang berkaitan berbanding konteks menyeluruh - meningkatkan kedua-dua kualiti dan keberkesanan kos.
Strategi Pengoptimuman Kos:
- Gunakan model yang lebih murah/pantas untuk tugas rutin (3/4 daripada operasi)
- Cache keputusan daripada alat fungsi tulen
- Tetapkan suhu hampir kepada 0 untuk konsistensi
- Laksanakan kejuruteraan konteks (konteks yang relevan sahaja)
- Pertimbangkan caching prompt dengan penyedia seperti Anthropic
Semakan Realiti Pelaksanaan
Perbincangan mendedahkan kontras yang ketara antara keupayaan agen teori dan cabaran pelaksanaan praktikal. Ramai pembangun menyatakan kekecewaan dengan jurang antara janji pemasaran dan prestasi sebenar, terutamanya sekitar pembuatan keputusan autonomi dan pengendalian ralat.
Beberapa penyumbang menekankan kepentingan arahan eksplisit berbanding agen pintar yang cuba memahami sesuatu secara bebas. Pendekatan pragmatik ini mengutamakan kebolehpercayaan dan kebolehramalan berbanding tingkah laku autonomi yang canggih.
Perbualan ini juga menyerlahkan populariti yang semakin meningkat bagi pelaksanaan agen Claude sebagai titik rujukan, dengan pelbagai pembangun memetiknya sebagai contoh berkesan corak seni bina yang dibincangkan.
Melihat Melampaui Gembar-gembur
Walaupun artikel asal mencetuskan kritikan kerana penggunaan gaya penulisan yang dijana AI dan kekurangan bukti empirikal, perbincangan komuniti telah berkembang menjadi pertukaran pandangan praktikal yang berharga. Pembangun berkongsi pengalaman dunia sebenar dengan rangka kerja berbeza, strategi penggunaan, dan keputusan seni bina.
Perdebatan ini akhirnya mencerminkan cabaran yang lebih luas yang dihadapi komuniti pembangunan AI: memisahkan teknik berguna daripada gembar-gembur pemasaran sambil membina sistem yang benar-benar berfungsi dalam persekitaran produksi. Seperti yang dinyatakan oleh seorang pembangun, tumpuan harus kepada membina sistem berfungsi berbanding mengejar trend terminologi terkini.
Perbincangan berterusan menunjukkan bahawa walaupun agen autonomi sebenar masih sukar dicapai untuk kebanyakan aplikasi praktikal, corak asas penguraian tugas, orkestrasi, dan integrasi alat khusus terbukti berharga untuk pembangunan sistem AI dunia sebenar.
Rujukan: Best Practices for Building Agentic AI Systems, What Actually Matters in Production