Selasa Teknis:Mengapa Orkestrasi Adalah Kunci Penerapan Agen AI yang Efektif

Baru mengenal orkestrasi agen? Mulai dari sini .

Jujur saja—agen AI tidak mudah untuk dibuat atau diterapkan. Namun begitu tertanam, dampaknya luar biasa. Saya senang mendengar pendapat pelanggan UiPath seperti Ainara Etxeandia Sagasti, Kepala Layanan Digital di Lantik, yang "menggabungkan RPA, AI generatif, dan teknologi agen [untuk menjadikan] layanan publik lebih mudah diakses, efisien, dan berfokus pada masyarakat dibandingkan sebelumnya." Saat ini, lebih dari 10.000 agen AI telah dibangun di UiPath Platform™. Agen dapat mengubah efisiensi proses dan profitabilitas, namun mereka memerlukan orkestrasi yang kuat dan bantuan dari otomatisasi dan manusia yang terlibat.

Dalam postingan blog ini, saya akan membahas masalah paling umum saat membangun, menguji, atau menerapkan agen AI dalam skala besar. Saya juga akan menjelaskan bagaimana pendekatan yang terorganisir—yang dibangun berdasarkan keagenan yang terkendali dan interoperabilitas—dapat memitigasi hal tersebut.

1. Performa dan keandalan agen

Pengembang dan pengguna sering menyebut tidak dapat diandalkannya agen AI sebagai hambatan produksi. Model bahasa besar (LLM) membuat agen fleksibel dan mudah beradaptasi, namun hal ini juga menyebabkan keluaran yang tidak konsisten. Hal ini dapat menggagalkan pengembangan dan pengujian. Seperti yang diungkapkan oleh seorang insinyur, "Agen saya terkadang bekerja dengan sempurna, lalu gagal total pada input serupa. Kita memerlukan cara yang lebih baik untuk menyimulasikan kasus-kasus edge dan mereproduksi kegagalan secara konsisten... memantau agen yang 'melayang' seiring berjalannya waktu benar-benar memusingkan."

Tantangan lainnya adalah halusinasi—agen yang mengarang fakta atau memberikan masukan—yang dapat menghentikan proses. Seorang pengguna yang membangun alur kerja AI mengatakan:“Masalah terbesar yang kami temukan adalah keterulangan dan halusinasi… memastikan bahwa untuk pertanyaan yang sama atau serupa, agen LLM tidak keluar jalur dan berhalusinasi masukan ke alat lain.” Ketidakpastian ini memerlukan pengujian dan validasi ekstensif, namun alat pengujian agen masih belum matang. Ketika kesalahan terjadi, kesalahan tersebut mungkin sulit didiagnosis karena alasan model yang tidak jelas. Hal ini menyebabkan tim menjadi sangat berhati-hati terhadap perubahan:“Kami sangat waspada terhadap perubahan yang terjadi pada sistem pada saat ini karena kami telah dibuat kewalahan dengan memberi tahu agen untuk tidak melakukan sesuatu dan kemudian mulai berperilaku aneh… berkali-kali.”

Performa model AI yang mendasarinya juga merupakan masalah lain. Model yang besar mungkin membutuhkan banyak sumber daya atau lambat, sedangkan model yang lebih kecil mungkin tidak memiliki performa yang baik. Menemukan keseimbangan yang tepat merupakan suatu tantangan.

Kurangnya hasil yang konsisten dan andal membuat agen AI sulit dipercaya untuk melakukan tugas-tugas penting atau tugas yang berhubungan dengan pelanggan tanpa perlindungan yang ekstensif. Dalam praktiknya, untuk mencapai keandalan yang tinggi sering kali memerlukan penyederhanaan perilaku agen, menerapkan batasan yang ketat, atau melakukan fallback (seperti intervensi manusia yang terus-menerus). Namun, langkah-langkah ini cenderung mengkompromikan otonomi agen, efisiensi, dan utilitas dalam skenario perusahaan yang memberikan nilai tambah.

2. Agensi yang terkendali dan human-in-the-loop

Meskipun agen AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas kompleks, pengembang menyadari bahwa pengawasan dan kolaborasi manusia sangatlah penting—dan sulit untuk mencapai keseimbangan yang tepat. Otonomi yang sepenuhnya lepas tangan sering kali tidak praktis karena agen dapat membuat kesalahan atau keputusan yang tidak jelas. Perusahaan memerlukan kendali atas tingkat keagenan, yang dapat meningkat seiring waktu seiring dengan semakin akurat dan andalnya agen.

Pendekatan yang umum dilakukan adalah dengan tetap melibatkan manusia dalam proses persetujuan tertentu atau untuk menangani kasus-kasus yang sulit, namun hal ini dapat memperlambat proses jika tidak diatur dengan baik. Kemudian, “manusia yang terlibat” dipanggil untuk memberikan persetujuan tertentu, mengambil keputusan penting, dan menangani pengecualian. Seorang insinyur AI mencatat bahwa membatasi agen dan melibatkan manusia akan memberikan hasil yang lebih baik:“LLM yang dibatasi secara ketat dengan pengawasan manusia dapat mencapai hasil yang baik untuk tugas-tugas menengah-kompleks… Agen yang sepenuhnya otonom dan bertujuan umum [dalam skala besar]” belum realistis.

Di sisi lain, jika AI dikontrol terlalu ketat atau memerlukan pemeriksaan terus-menerus, AI tidak menghasilkan ROI. Terkadang, agen dapat mengganggu alur kerja atau melakukan lebih banyak upaya daripada penghematannya. Misalnya, salah satu pengembang menjelaskan bagaimana pengkodean Copilot mengganggu produktivitas dengan memaksakan koreksi manual:“Ini memulai sesuatu tetapi gagal menyelesaikannya… Saya harus mengalihkan perhatian saya untuk memeriksa dan menutup tag, tanda kurung, dll. Ini mengganggu aliran saya, memperlambat saya.”

Tantangannya adalah merancang alur kerja hibrid di mana agen menangani pekerjaan namun menyerahkannya secara lancar kepada manusia untuk mengambil keputusan—tanpa menimbulkan gesekan tambahan.

3. Masalah biaya dan ROI

ROI agen AI selalu menjadi perhatian, terutama seiring dengan meningkatnya skala penggunaan. API model bahasa yang besar (dan infrastruktur untuk menjalankannya) bisa jadi mahal. Tim khawatir akan membengkaknya biaya jika agen tidak dioptimalkan. Salah satu pengguna mengklaim bahwa agen yang ada saat ini “terlalu mahal” untuk apa yang mereka capai. ROI mungkin sulit diukur ketika keandalannya rendah. Jika agen hanya berhasil pada sebagian waktu saja, kerugian akibat kegagalannya (dan perbaikan manual) bisa lebih besar daripada manfaatnya.

Perusahaan mencoba mengendalikan biaya melalui metode seperti pengoptimalan model dan kebijakan penggunaan. Seorang pengguna menjelaskan penerapan caching untuk mengurangi panggilan berulang dan secara hati-hati mencari data berkualitas tinggi untuk meningkatkan efisiensi keluaran. Yang lain berfokus pada pemilihan model yang tepat untuk pekerjaan tersebut:"Saya ingin [menyukai] sebuah kerangka kerja yang memungkinkan saya mendapatkan prompt saya... menjalankannya di semua model yang berbeda, [dan] menemukan yang terbaik dan termurah. Saat ini agen AI saya menggunakan lebih dari 200 templat prompt, dan pengujian serta pengujian ulang semuanya memerlukan biaya yang mahal." Pada akhirnya, rekayasa yang cepat dan eksperimen model memerlukan biaya yang nyata.

Model penetapan harga vendor (per token, per panggilan, dll.) juga berperan. Misalnya, menggunakan GPT-4 untuk segala hal mungkin berlebihan, namun menggunakan model yang lebih murah dapat menurunkan kualitas. Tim harus mencapai keseimbangan untuk membenarkan ROI. Selain itu, manajemen mungkin mempertanyakan nilai bisnis proyek agen jika proyek tersebut memerlukan pengeluaran berkelanjutan yang signifikan untuk layanan cloud AI atau infrastruktur khusus. Tanpa keuntungan yang jelas (baik dalam perolehan pendapatan atau penghematan biaya dari otomatisasi), investasi akan sulit dipertahankan. Oleh karena itu, mengoptimalkan biaya dan menunjukkan ROI adalah hal yang utama—tim ingin “mendapatkan keuntungan termurah” dengan agen AI dengan memadukan dan mencocokkan model sambil berfokus pada kasus penggunaan bernilai tinggi.

4. Masalah tata kelola, keamanan, dan privasi

Organisasi harus menegakkan pedoman keamanan, kepatuhan, dan etika pada agen AI, namun hal ini lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Privasi data menjadi perhatian utama—banyak perusahaan melarang atau membatasi layanan cloud AI sampai mereka yakin bahwa data sensitif tidak akan bocor. Salah satu pengembang menyampaikan bahwa tempat kerja mereka melarang alat seperti ChatGPT karena risiko kekayaan intelektual:"Tidak. Ini dianggap terlalu berisiko terhadap kekayaan intelektual, [khawatir] alat tersebut dapat membocorkan rahasia kami atau melanggar hak cipta orang lain." Saat menggunakan AI API pihak ketiga, praktisi khawatir tentang data pelanggan yang dikirim ke layanan tersebut secara tidak sengaja.

Masalah lainnya adalah keamanan:agen otonom menimbulkan risiko jika tidak di-sandbox dengan benar. Ada laporan tentang tim yang menambahkan perlindungan ekstra di atas platform agen—misalnya, “kami harus menambahkan [a] lapisan keamanan di atas… [dan] menggunakan caching (Redis) untuk optimalisasi biaya” saat menerapkan agen penghasil prospek. Solusi out-of-the-box sering kali tidak memiliki kontrol keamanan atau manajemen biaya tingkat perusahaan, dan perusahaan harus menerapkan tata kelola mereka sendiri. Selain itu, memastikan agen mematuhi peraturan (GDPR, HIPAA, dll.) dan mengikuti kebijakan organisasi sulit dilakukan jika kerangka kerja agen tidak memberikan kaitan untuk pengawasan.

Kekhawatiran ini membuat para pemangku kepentingan berhati-hati:mereka ingin agen AI menjadi kuat, namun transparan dan terkendali “dengan protokol yang netral dan diterima secara universal, bukan sistem kepemilikan” yang menyembunyikan cara data digunakan. Singkatnya, tanpa fitur tata kelola yang kuat (log audit, kontrol izin, penggantian oleh manusia, dll.), banyak organisasi mengalami hambatan dalam penerapan agen yang lebih luas.

5. Kesulitan penerapan dan penskalaan

Memindahkan agen AI dari pembuktian konsep ke produksi dapat menimbulkan sejumlah masalah. Pengguna melaporkan bahwa apa yang berhasil dalam demo terkontrol sering kali tidak sesuai dengan skala, volume, dan kompleksitas dunia nyata. Kekhawatiran umum mencakup latensi dan throughput (agen yang didukung LLM bisa jadi terlalu lambat untuk aplikasi dengan lalu lintas tinggi atau waktu nyata) dan overhead operasional dalam menjalankan sistem dengan andal. Seperti yang dikatakan Adrian Krebs, Salah Satu Pendiri &CEO Kadoa, “Tidak masalah jika Anda menggunakan kerangka orkestrasi jika masalah utamanya adalah agen AI terlalu lambat, terlalu mahal, dan terlalu tidak dapat diandalkan.” Tim sering kali perlu merancang ulang demi efisiensi—menggunakan caching, model swapping, atau menyederhanakan logika agen—hanya untuk memenuhi persyaratan performa.

Ada juga tantangan dalam penerapan di seluruh lingkungan (cloud, lokal, perangkat edge) sambil menjaga konsistensi. Di lingkungan perusahaan, tidak semua departemen ingin menggunakan alat yang sama, sehingga penerapan standar menjadi lebih sulit. Masalah penskalaan operasional seperti pemantauan, pencatatan, dan pemutakhiran agen di lapangan juga masih belum berkembang. Salah satu pengguna Reddit mencatat bahwa proses debug dasar pun bisa menjadi “mimpi buruk… log kesalahan sering kali tidak jelas, tanpa panduan pemecahan masalah yang jelas.” Hal ini menjadi lebih sulit ketika banyak agen dikerahkan. Semua ini dapat memperlambat adopsi agen. Bahkan vendor besar pun mengakui bahwa pelanggan “baru memulai” dan hasil dalam skala besar masih terus bermunculan.

6. Kompleksitas orkestrasi multi-agen

Membangun sistem yang memungkinkan banyak agen AI berkolaborasi adalah hal yang rumit. Pengembang kesulitan mengoordinasikan peran agen, mengelola status bersama, dan mencegah agen terjebak dalam lingkaran atau konflik satu sama lain. Bahkan dengan kerangka orkestrasi, kesalahan langkah dalam keluaran satu agen dapat menggagalkan keseluruhan alur kerja. Seperti yang diklaim oleh salah satu pengembang, "Orang-orang hanya bereksperimen. Ketidakandalan masih menjadi masalah besar:kegagalan apa pun dalam proses pembuatan regresi otomatis dapat berakibat fatal bagi agen." Yang lain menekankan sulitnya menciptakan alur kerja yang mampu memulihkan diri atau tangguh—misalnya, menambahkan logika untuk mencoba kembali langkah-langkah yang gagal atau campur tangan manusia.

Tantangan orkestrasi ini berarti bahwa tim sering kali harus memperbaiki satu masalah dan hanya masalah lain yang muncul:"Terkadang rasanya seperti sebuah pukulan telak. Perbaiki satu masalah dengan rekayasa yang cepat, lalu buat tiga masalah lagi."

7. Tantangan kompatibilitas dan integrasi model

Tidak ada satu pun agen AI yang dominan di pasar. Organisasi mungkin menggunakan OpenAI suatu hari nanti, beralih ke model sumber terbuka di hari berikutnya, dan mengintegrasikan berbagai alat pihak ketiga. Namun kompatibilitas dan integrasi yang lancar merupakan tantangan besar. Integrasi alat dan model sering kali memerlukan adaptor khusus atau kode lem. Misalnya, menghubungkan agen ke database kepemilikan atau API internal dapat memerlukan upaya yang signifikan jika kerangka kerja tidak dirancang dengan mempertimbangkan hal tersebut. Pengembang berpendapat bahwa banyak kerangka kerja yang “berat” dan memiliki asumsi yang tidak cocok untuk semua kasus penggunaan:“Sayangnya banyak dari kerangka kerja ini cukup berat jika Anda hanya memerlukan dasar-dasarnya.”

Sebaliknya, menjadi “framework-agnostic” sering kali berarti menulis banyak boilerplate dari awal. Pengguna ingin menghindari menciptakan kembali roda tanpa menjadi terkunci. Salah satu pengembang menjelaskan tentang memilih perpustakaan yang lebih fleksibel secara khusus untuk memaksimalkan kompatibilitas:“Saya mencoba banyak… Akhirnya saya memutuskan untuk menggunakan [Instruktur], karena saya dapat dengan cepat beralih antar LLM – baik lokal/OS maupun kepemilikan – dan saya dapat memiliki input/output terstruktur yang sama di mana saja.” Hal ini menyoroti kebutuhan akan agen yang memungkinkan pertukaran model atau layanan AI dengan mudah untuk memenuhi kebutuhan yang terus berkembang.

Kebutuhan umum lainnya adalah mengintegrasikan agen dengan tumpukan perangkat lunak dan alur kerja yang ada. Kurangnya antarmuka standar berarti setiap agen baru mungkin memerlukan upaya integrasi baru. Seperti disebutkan, contoh yang hilang dan pengaturan lanjutan dapat menghambat hal ini. Selain itu, masalah kompatibilitas muncul ketika pembaruan pada satu komponen (misalnya perubahan API LLM) merusak logika agen—sesuatu yang harus dikelola secara aktif oleh tim. Singkatnya, para praktisi menginginkan interoperabilitas plug-and-play:agen AI yang terhubung dengan berbagai model, sumber data, dan sistem tanpa rekayasa khusus yang ekstensif.

8. Masalah penguncian vendor dan interoperabilitas

Model dan kerangka kerja AI berubah dengan cepat. Banyak tim menginginkan yang terbaik dan khawatir bahwa memilih solusi agen AI dari satu vendor dapat membuat mereka menjadi tidak fleksibel. Terdapat ledakan kerangka kerja agen, yang masing-masing memiliki API dan pertimbangannya sendiri. Salah satu pengembang membandingkannya dengan kegilaan kerangka kerja JavaScript:“Dalam beberapa bulan kami mungkin akan memiliki versi 'aplikasi TODO dalam 100 kerangka web JS yang berbeda'… Bahkan memahami semuanya saja sudah merupakan tugas yang sangat besar.”

Berkomitmen pada satu ekosistem dapat berarti fleksibilitas yang terbatas. Perpustakaan tertentu mendukung penyedia tertentu. Misalnya, pengguna yang frustrasi memperingatkan pilihan kerangka kerja mereka “sebagian besar rusak”, menyoroti bagaimana beberapa alat secara implisit mengunci Anda pada model atau layanan tertentu. Risiko ini berkembang di sekitar visi vendor dan kemudian menjadi “terkunci – bergantung pada pembaruan, harga, dan kebijakannya, tanpa alternatif yang layak.” Interoperabilitas juga menjadi perhatian untuk mengintegrasikan agen ke dalam tumpukan perangkat lunak yang ada. Developer sering kali menemukan “tidak ada contoh yang jelas” untuk menghubungkan agen dengan bahasa dan layanan cloud yang sudah mereka gunakan, sehingga mempersulit penerapan alat ini di berbagai tim.

Peluang dengan orkestrasi agen

Banyak dari tantangan ini menunjukkan perlunya solusi orkestrasi agen yang fleksibel, dapat dioperasikan, dan berpusat pada manusia. Orkestrasi agen secara efektif mengelola, menetapkan tugas, dan tanggung jawab di antara manusia, robot, dan agen AI bergantung pada kemampuan mereka, memastikan operasi berjalan lancar, efisien, dan selaras dengan hasil strategis bisnis.

Lapisan orkestrasi yang secara efektif mengintegrasikan agen AI yang andal, otomatisasi deterministik, dan masukan manusia menawarkan beberapa keuntungan:

• Peningkatan keandalan melalui hambatan deterministik:keadaan akhir yang ideal dari pendekatan yang diatur adalah keagenan yang terkendali, yang memungkinkan efisiensi optimal tanpa intervensi manual yang berlebihan. Hal ini bergantung pada orkestrasi agen AI khusus yang prosesnya dibatasi secara hati-hati oleh alat tingkat perusahaan, robot deterministik, dan tingkat tinjauan manusia yang nyaman. Dengan menggabungkan agen AI dengan skrip atau aturan otomatisasi deterministik, lapisan orkestrasi memastikan selalu ada jalur mundur. Misalnya, jika keluaran agen AI tidak memenuhi ambang akurasi tertentu, aturan yang telah ditentukan mungkin akan menangani kasus tersebut (atau setidaknya menandainya). Pendekatan hibrid ini memanfaatkan kreativitas AI namun masih dalam batasan. Seiring waktu, platform orkestrasi bahkan dapat mempelajari agen mana yang paling dapat diandalkan untuk suatu tugas (melalui pemantauan hasil) dan mengarahkan tugas yang sesuai, sehingga mengoptimalkan tingkat keberhasilan. Efek bersihnya adalah keandalan keseluruhan alur kerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan agen kotak hitam tunggal. Seperti yang dinyatakan oleh salah satu developer, “[agen] yang dibatasi secara ketat dengan pengawasan manusia” dan proses yang terdefinisi dengan baik dapat memberikan hasil yang baik dan dapat diandalkan—persis seperti yang dimungkinkan oleh orkestrasi.

• Integrasi manusia dalam lingkaran:manfaat utama dari lapisan orkestrasi yang dirancang dengan baik adalah kemudahan dalam menjalin pos pemeriksaan manusia. Misalnya, lapisan orkestrasi dapat dikonfigurasi untuk menjeda dan meminta persetujuan manusia jika kepercayaan agen rendah atau keputusannya mempunyai risiko tinggi. Hal ini memberikan 'jaring pengaman' yang diperlukan untuk menyebarkan agen dalam alur kerja penting. Daripada melakukan hard coding pengawasan manusia secara terpisah untuk setiap agen, platform umum dapat menawarkan antarmuka yang konsisten untuk eskalasi ke manusia, dan bahkan belajar dari koreksi manusia dari waktu ke waktu. Penyelarasan alur kerja AI + manusia ini membantu memanfaatkan kecepatan AI jika diperlukan, namun selalu dengan dukungan manusia untuk memastikan keandalan dan kepercayaan.

• Tata kelola dan keamanan terpusat:lapisan orkestrasi vendor-agnostik dapat menegakkan keamanan dan kepatuhan secara seragam di seluruh aktivitas AI. Ini dapat berfungsi sebagai gerbang yang memantau data apa yang dikirim ke setiap agen, menghapus atau menganonimkan informasi sensitif, dan mencatat semua keputusan agen untuk tujuan audit. Hal ini mengatasi masalah tata kelola dengan memberikan organisasi satu titik kendali:misalnya, administrator dapat mengonfigurasi model AI mana yang diizinkan untuk menangani data tertentu, atau mengharuskan kueri tertentu selalu ditangani oleh model lokal karena kebijakan privasi. Sistem seperti itu juga dapat berintegrasi dengan manajemen identitas dan akses (IAM) untuk kontrol berbasis peran atas tindakan agen. Kebijakan (seperti batasan tarif atau anggaran biaya) dapat diterapkan secara global. Semua kemampuan ini berarti perusahaan dapat mengadopsi agen AI dengan lebih percaya diri, karena mengetahui adanya lapisan pengawasan untuk mencegah kebocoran data yang tidak diinginkan atau perilaku jahat.

• Interoperabilitas dan menghindari lock-in:Lapisan orkestrasi netral memungkinkan tim menyambungkan model atau layanan AI yang berbeda sesuai kebutuhan, tanpa terikat pada satu ekosistem vendor. Hal ini mengurangi rasa takut harus membangun kembali segalanya jika Anda berpindah penyedia. Seperti yang dianjurkan oleh seorang insinyur, tujuannya adalah agar pengguna akhir “tidak perlu khawatir tentang vendor lock-in… memastikan sistem AI bekerja dengan lancar di seluruh platform, bukannya menjebak pengguna dalam satu ekosistem vendor.” Dengan menggunakan “bahasa umum” ke beberapa backend AI (OpenAI, Anthropic, model sumber terbuka, dll.), lapisan orkestrasi memastikan Anda selalu dapat memilih alat terbaik untuk pekerjaan dan melakukan pivot ketika teknologi atau harga berubah.

• Koordinasi dan spesialisasi multi-agen:Platform orkestrasi dapat mengelola tim agen, yang masing-masing dikhususkan untuk suatu subtugas, dan mengoordinasikan interaksi mereka secara deterministik. Hal ini mengurangi kompleksitas bagi praktisi—lapisan orkestrasi dapat menangani perutean tugas, pengelolaan status, dan pemulihan kesalahan di seluruh agen. Daripada menggunakan satu agen monolitik yang mencoba segalanya (dan sering kali gagal secara tak terduga), Anda dapat memiliki agen yang lebih sederhana yang berfokus pada peran tertentu, dengan lapisan orkestrasi yang menghubungkannya. Pengaturan tersebut juga dapat mencakup otomatisasi berbasis aturan atau komponen perangkat lunak tradisional untuk tugas-tugas yang tidak memerlukan AI, sehingga memastikan bahwa AI hanya digunakan jika AI memberikan nilai tambah. Hasilnya adalah sistem yang lebih tangguh. Jika salah satu komponen gagal atau menghasilkan keluaran yang tidak pasti, platform orkestrasi dapat menangkapnya (misalnya melalui validasi, percobaan ulang, atau fallback).

• Optimalisasi biaya dan fleksibilitas sumber daya:Platform vendor-agnostic dapat secara dinamis memilih antara model atau rute yang berbeda untuk meminimalkan biaya sekaligus memenuhi kebutuhan kinerja. Misalnya, ia mungkin menggunakan model lokal yang lebih murah untuk kueri sederhana dan memanggil API yang lebih mahal hanya untuk kasus yang kompleks—secara transparan kepada pengguna akhir. Itu juga dapat mengelompokkan permintaan, menyimpan hasil cache, atau menyesuaikan frekuensi pengoperasian agen. Satu tim melaporkan melakukan hal ini secara manual (menambahkan caching dan menggunakan model yang lebih murah untuk tugas-tugas tertentu); platform orkestrasi cerdas dapat menangani pengoptimalan tersebut secara otomatis. Selain itu, dengan tidak terikat pada satu vendor, organisasi dapat memanfaatkan persaingan harga—beralih ke layanan yang lebih hemat biaya jika ada yang menaikkan harga. Fleksibilitas ini meningkatkan ROI, karena orkestrasi memastikan Anda menggunakan sumber daya dengan cara yang paling efisien (model “terbaik dan termurah” untuk setiap pekerjaan, sesuai keinginan pengguna).

Baca "Panduan Definitif untuk Orkestrasi Agen".

Singkatnya, lapisan orkestrasi agen yang terbukti dan tepercaya secara langsung mengatasi banyak masalah:

• Ini memberikan keagenan yang terkendali dengan meningkatkan keandalan agen tanpa mengorbankan otonomi atau utilitas

• Memadukan AI dengan manusia dan robot untuk hasil yang lebih baik

• Mengabstraksi kompleksitas multi-agen ke dalam kerangka kerja yang dapat dikelola

• Menghindari batasan vendor tunggal

• Memberikan tata kelola yang diperlukan untuk penerapan skala perusahaan

Dengan belajar dari permasalahan yang ada di dunia nyata—masalah keterulangan, masalah integrasi, ketakutan akan keamanan, pembengkakan biaya—solusi seperti ini dapat memberdayakan para praktisi untuk memanfaatkan agen AI dengan lebih sedikit gesekan dan risiko. Hasilnya adalah ekosistem agen AI yang lebih andal, mudah beradaptasi, dan selaras dengan kebutuhan bisnis, sehingga tim dapat fokus pada penyelesaian masalah dibandingkan memerangi infrastruktur.

Selanjutnya: