Apakah Membuat AI Agent Sendiri Harus Menggunakan Enam Lapisan Alat Secara Penuh?

Tidak perlu. Batas minimumnya adalah lapisan kerangka (seperti Pydantic AI) ditambah dengan evaluasi (Promptfoo) dan pengamatan (AgentOps), untuk memastikan bahwa AI Agent dapat diukur dan terlihat. Lapisan RAG, sandbox, dan penerapan dapat ditambahkan nanti jika memang diperlukan, untuk menghindari beban alat yang terlalu berat dari awal.

Pydantic AI atau LangChain, Mana yang Harus Dipilih?

Jika prosesnya sederhana, outputnya harus terstruktur, dan tim Anda terbiasa menulis kode dengan tipe yang jelas, maka Pydantic AI bisa menjadi pilihan pertama, karena membatasi output dengan skema sehingga lebih mudah dipertahankan. Jika Anda perlu mengintegrasikan banyak komponen yang sudah jadi atau tim Anda sudah familiar dengan LangChain, maka LangChain bisa menjadi pilihan, tetapi Anda harus siap untuk menanggung biaya dari lapisan abstraksi yang tebal dan perubahan versi yang cepat.

Kapan AI Agent Memerlukan Eksekusi Sandbox?

Ketika AI Agent akan "menghasilkan kode dan menjalankannya" atau menjalankan perintah sistem yang tidak dapat dikontrol, maka diperlukan sandbox seperti Blaxel untuk melakukan isolasi. Jika AI Agent hanya melakukan pencarian data atau memanggil API yang sudah tetap, maka risikonya relatif rendah, dan sandbox mungkin tidak diperlukan.

Apakah Alat Pengamatan Layak Diterapkan pada Tahap Awal Proyek?

Ya, layak. Ketika AI Agent yang memiliki banyak langkah mengalami kesalahan, tanpa alat seperti AgentOps atau Langfuse yang merekam jejak eksekusi, Anda akan sulit mengetahui langkah mana yang bermasalah. Mengintegrasikan alat pengamatan sejak awal sama dengan membeli asuransi, karena biaya untuk memperbaiki kesalahan setelahnya biasanya lebih besar.

Ingin Membuat AI Agent Sendiri? Ini Alat-Alat yang Perlu Disiapkan, Beserta Penjelasan Lengkap

Demo berjalan dengan lancar, tapi ketika diluncurkan, semuanya menjadi kacau. Masalahnya biasanya terletak pada kurangnya satu lapisan dalam rantai alat. Artikel ini akan membongkar tumpukan pengembangan AI Agent buatan sendiri di tahun 2026 menjadi enam lapisan: kerangka, RAG, sandbox, pengamatan, evaluasi, dan penerapan, serta menjelaskan masalah apa yang dipecahkan oleh masing-masing lapisan dan kapan Anda membutuhkannya.

Jumat sore, seorang teman mengirimkan demonya tentang Agent: pengguna mengetikkan satu kalimat, Agent sendiri mencari data, memanggil tiga API, dan merespons dengan ringkasan yang jelas. Sangat mengesankan. Saya bertanya kepadanya: "Apakah sudah online?" Dia terdiam selama dua detik, lalu menjawab: "Versi yang online kemarin membawa nomor order pelanggan ke proses pengembalian, dan sekarang kami tidak tahu di mana kesalahan itu terjadi."

Ini hampir sama dengan setiap tim yang membangun Agent sendiri. Demo adalah jalan yang mulus, tetapi lingkungan produksi adalah jaring yang kompleks - jika satu node gagal, maka seluruh rantai akan putus, dan Anda sering tidak tahu di mana letak kesalahan. Perbedaan tidak terletak pada seberapa pintar modelnya, melainkan pada seberapa lengkap alat bantu yang Anda miliki.

Mengapa 2026 adalah "Rantai Alat" dan bukan "Satu Kerangka"

Pada tahun 2023 dan 2024, banyak orang bertanya tentang "kerangka apa yang digunakan untuk membuat Agent". Namun, pada tahun 2026, pertanyaan ini sudah tidak relevan lagi. Kerangka hanya merupakan lapisan teratas. Sebuah Agent yang benar-benar dapat dioperasikan, dipelihara, dan diperbaiki jika terjadi kesalahan, memiliki rantai alat yang jelas dan terstruktur - seperti halnya rekayasa backend yang tidak hanya memerlukan kerangka web, tetapi juga basis data, cache, log, pemantauan, dan CI/CD.

Keunikan Agent terletak pada ketidakpastiannya. Dengan input yang sama, model dapat menghasilkan langkah yang berbeda; ia dapat memutuskan untuk memanggil alat atau tidak. Ketidakpastian ini membuat kebiasaan pengembangan tradisional, seperti "menulis kode yang baik dan menjalankannya", menjadi tidak efektif. Anda memerlukan lapisan alat baru yang dapat menangani masalah "mengapa ia melakukan ini", "apakah ia melakukan kesalahan", dan "apa yang terjadi jika ia gagal".

Fokus: Membagi Rantai Alat menjadi Enam Lapis

Saya biasanya membagi rantai alat untuk membangun Agent menjadi enam lapis, dari atas ke bawah:

Lapisan Kerangka: menentukan bagaimana Agent didefinisikan, bagaimana alat dipanggil, dan bagaimana proses multi-langkah dijalankan.
Lapisan Pencarian (RAG): memungkinkan Agent untuk membaca data pribadi, bukan hanya mengandalkan pengetahuan yang telah dipelajari sebelumnya.
Lapisan Eksekusi Sandbox: memberikan Agent lingkungan yang aman untuk menjalankan kode dan perintah, sehingga jika terjadi kesalahan, tidak akan mempengaruhi sistem utama.
Lapisan Pengamatan: merekam setiap langkah pemikiran dan panggilan alat, sehingga Anda dapat melihat apa yang sedang dipikirkan oleh Agent.
Lapisan Evaluasi dan Keamanan: menggunakan kumpulan pertanyaan tetap untuk menguji kinerja Agent sebelum dioperasikan, serta melakukan pengujian keamanan.
Lapisan Penerapan: memungkinkan Anda untuk menerapkan seluruh sistem dengan stabil dan dapat diskalakan.

Tidak semua proyek memerlukan enam lapis ini. Namun, Anda harus mengetahui bahwa setiap lapisan ini ada dan mana yang Anda butuhkan.

Membongkar Setiap Lapis: Apa yang Dipecahkan dan Kapan Dibutuhkan

Lapisan Kerangka: Pydantic AI dan LangChain

Kerangka membantu Anda untuk mengintegrasikan model, alat, dan proses. Pydantic AI adalah pilihan yang populer di kalangan insinyur Python, karena ia menggunakan skema tipe untuk mengikat output - sehingga Anda dapat menerima objek yang terstruktur dan diverifikasi, bukan string yang perlu di-parse. LangChain adalah pilihan lain yang lebih ekstrem, dengan ekosistem yang lebih besar dan integrasi yang lebih luas, tetapi dengan biaya abstraksi yang lebih tebal dan perubahan versi yang lebih cepat.

Lapisan Pencarian: RAGFlow

Agent yang tidak terhubung dengan RAG hanya dapat menjawab pertanyaan berdasarkan pengetahuan yang telah dipelajari sebelumnya. RAGFlow memecahkan masalah ini dengan memungkinkan Agent untuk membaca data pribadi dan melakukan pencarian yang lebih akurat.

Lapisan Eksekusi Sandbox: Blaxel

Ketika Agent mulai dapat mengeksekusi kode dan perintah, risiko keamanan meningkat. Blaxel memberikan lingkungan yang aman untuk menjalankan kode dan perintah, sehingga jika terjadi kesalahan, tidak akan mempengaruhi sistem utama.

Lapisan Pengamatan: AgentOps dan Langfuse

Ini adalah lapisan yang paling dibutuhkan oleh teman saya yang saya sebutkan di awal. AgentOps merekam setiap langkah pemikiran dan panggilan alat, sehingga Anda dapat melihat apa yang sedang dipikirkan oleh Agent. Langfuse lebih fokus pada pemantauan dan analisis online, sehingga Anda dapat melacak setiap percakapan dan biaya yang terkait dengan Agent.

Lapisan Evaluasi dan Keamanan: Promptfoo

Agent yang paling berbahaya bukanlah yang gagal, melainkan yang "diam-diam melakukan kesalahan" - ia menjawab pertanyaan dengan jawaban yang masuk akal, tetapi sebenarnya salah. Promptfoo memungkinkan Anda untuk menguji kinerja Agent dengan menggunakan kumpulan pertanyaan tetap, sehingga Anda dapat memastikan bahwa Agent tidak melakukan kesalahan.

Lapisan Penerapan: Northflank

Terakhir, Anda perlu menerapkan seluruh sistem dengan stabil dan dapat diskalakan. Northflank memungkinkan Anda untuk melakukan ini dengan menggunakan platform yang dapat mengelola kontainer, skala, dan CI/CD.

Tiga Jenis Tim, Tiga Jenis Strategi

Pengembang Perorangan Taiwan: Jangan mencoba untuk menerapkan semua lapisan sekaligus. Mulailah dengan Pydantic AI, lalu tambahkan Promptfoo untuk memastikan bahwa Agent tidak melakukan kesalahan. Lapisan lainnya dapat ditambahkan kemudian jika diperlukan.

Tim Startup: Pengamatan adalah kunci. Saya telah melihat banyak tim yang meninggalkan AgentOps dan Langfuse sampai terlambat, sehingga mereka harus menghabiskan waktu berjam-jam untuk mencari kesalahan. Tambahkan lapisan pengamatan sejak awal, sehingga Anda dapat memantau kinerja Agent dengan lebih baik.

Perusahaan: RAG dan keamanan adalah prioritas utama. Data perusahaan sangat sensitif, sehingga Anda perlu memastikan bahwa Agent dapat membaca data pribadi dengan aman. Gunakan RAGFlow, Promptfoo, dan Blaxel untuk memastikan bahwa Agent dapat menjawab pertanyaan dengan akurat dan aman.

Praktik yang Baik: Dari Mana untuk Memulai

Jika Anda baru saja memulai, saya sarankan untuk memulai dengan Pydantic AI, lalu menambahkan Promptfoo, AgentOps, dan lapisan lainnya jika diperlukan. Perlu diingat bahwa evaluasi dan pengamatan adalah kunci untuk memastikan bahwa Agent dapat menjawab pertanyaan dengan akurat dan aman.

Akademi TheAI Ringkasan dan Evaluasi

Pada tahun 2026, kompetisi membangun Agent sendiri tidak lagi tentang "siapa yang memiliki model yang paling pintar", melainkan tentang "siapa yang memiliki rantai alat yang paling lengkap". Demo dapat dilakukan oleh siapa saja, tetapi membuat Agent yang dapat dioperasikan, dipelihara, dan diperbaiki jika terjadi kesalahan adalah kemampuan yang sangat berharga.

"Banyak orang yang dapat membuat Agent, tetapi hanya sedikit yang dapat membuat Agent yang aman dan dapat dioperasikan dengan baik - itulah kemampuan yang paling berharga pada tahun 2026."

Saran khusus untuk pembaca Taiwan: Jangan takut untuk memulai dengan langkah kecil. Pilih satu lapisan yang paling dibutuhkan, lalu tambahkan lapisan lainnya jika diperlukan. Dengan demikian, Anda dapat membangun Agent yang dapat dioperasikan dengan baik dan aman.