Pengkodean agen — praktik penggunaan AI otonom agen untuk merencanakan, menulis, menguji, dan mengulangi perangkat lunak — dipindahkan dari demo penelitian ke alur kerja pengembang praktis pada tahun 2024–2025. Dengan kedatangan Oktober 2025 Claude Haiku 4.5Anthropic memberikan model yang dioptimalkan secara eksplisit untuk agen Beban kerja: cepat, hemat biaya, dan disesuaikan untuk orkestrasi sub-agen dan tugas "penggunaan komputer" (misalnya, alat penggerak, editor, CLI). Panduan ini menggabungkan berita terbaru, catatan kapabilitas, resep praktis, dan praktik terbaik tata kelola sehingga pengembang dan pemimpin teknik dapat mengadopsi pengodean agen secara bertanggung jawab dan efektif di tahun 2025.
Apa itu “pengkodean agentik” (Orkestrasi, Subagen)?
Pengkodean agen Mengacu pada pola penggunaan LLM di mana model tidak hanya menulis kode, tetapi juga mengoordinasikan tindakan, memanggil alat, menangani hasil antara, dan mengelola subtugas secara mandiri sebagai bagian dari alur kerja yang lebih besar. Dalam praktiknya, hal ini berarti model dapat bertindak seperti "agen pemrogram" yang merencanakan serangkaian langkah, mendelegasikan pekerjaan kepada subagen/alat, dan menggunakan keluaran mereka untuk menghasilkan artefak akhir. Anthropic dan lainnya secara eksplisit membangun model dan kerangka kerja alat untuk mendukung gaya ini.
Orkestrasi vs Subagen
- Pemimpin orkestra: Pengontrol (bisa manusia, model agen khusus seperti Sonnet 4.5, atau program tipis) yang menguraikan tugas kompleks menjadi subtugas terpisah, menugaskannya ke subagen, dan menggabungkan hasilnya. Orkestrasi mempertahankan status global dan menegakkan kebijakan (keamanan, anggaran).
- Subagen: Pekerja kecil dan terfokus (seringkali model yang lebih ringan seperti Haiku 4.5, atau bahkan modul kode deterministik) yang menangani subtugas individual — misalnya, peringkasan, ekstraksi entitas, pengodean, pemanggilan API, atau validasi keluaran.
Menggunakan Claude Haiku 4.5 sebagai subagen (pengkode) dan model penalaran yang lebih kuat sebagai pengatur merupakan desain yang umum dan hemat biaya: pengatur merencanakan, sementara Haiku mengimplementasikan banyak operasi kecil yang dapat diparalelkan dengan cepat dan murah.
Mengapa hal ini penting sekarang
Beberapa faktor bertemu untuk menjadikan pengkodean agen praktis pada tahun 2025:
- Model yang disetel untuk penggunaan komputer, dengan keandalan yang lebih baik untuk pemanggilan alat, pengujian, dan orkestrasi.
- Peningkatan latensi dan biaya yang memungkinkan menjalankan banyak instansi agen secara paralel.
- Ekosistem perkakas (API, kotak pasir, integrasi CI/CD) yang memungkinkan agen beroperasi dengan cara yang terkendali dan dapat diamati.
Claude Haiku 4.5 secara eksplisit diposisikan untuk memanfaatkan tren ini dengan menawarkan keseimbangan kecepatan, biaya, dan kemampuan pengkodean yang sesuai untuk orkestrasi sub-agen.
Model mental (pola umum): Perencana → Pekerja → Evaluator. Perencana membagi tujuan menjadi beberapa tugas; subagen pekerja menjalankan tugas (seringkali secara paralel); seorang evaluator memverifikasi dan menerima atau meminta penyempurnaan.
Claude Haiku 4.5 — Apa yang baru untuk pengembang
Anthropic merilis Claude Haiku 4.5 pada Oktober 2025 sebagai model berthroughput tinggi dan hemat biaya yang dirancang khusus untuk pengodean, penggunaan komputer, dan tugas-tugas agen. Rilis ini berfokus pada peningkatan kecepatan dan biaya per token sambil mempertahankan performa pengodean dan penalaran multi-langkah yang kuat — fitur-fitur penting untuk alur kerja agen praktis yang sering kali membutuhkan banyak pemanggilan alat dan pengulangan singkat. Haiku 4.5 diposisikan sebagai opsi paling ekonomis di jajaran Haiku Anthropic sekaligus menyamai performa tingkat tugas penting untuk tugas-tugas kode dan agen. Model ini telah tersedia melalui API yang memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikannya ke dalam sistem CI, perkakas dalam IDE, dan orkestrasi sisi server.
Tolok ukur dan kinerja praktis
Di antara metrik utama: Claude Haiku 4.5 meraih nilai tinggi pada tolok ukur pengkodean seperti SWE-bench Verified (dilaporkan sekitar 73.3% dalam materi Antropik), dan menunjukkan peningkatan yang nyata dalam "penggunaan komputer" (tugas berbasis alat) dibandingkan rilis Haiku sebelumnya. Claude Haiku 4.5 menyamai Sonnet 4 dalam banyak tugas pengembang sekaligus menawarkan tradeoff biaya/kinerja yang membuatnya menarik untuk sistem agensi berskala.
Fitur Utama Claude Haiku 4.5 yang Memungkinkan Pengodean Agensi
Profil kecepatan dan biaya disesuaikan untuk loop dan panggilan alatLoop agen biasanya melibatkan banyak pemanggilan model singkat (perencanaan → pemanggilan alat → evaluasi → perencanaan ulang). Haiku 4.5 menekankan throughput dan biaya token yang lebih rendah, sehingga Anda dapat menjalankan lebih banyak iterasi dengan biaya terjangkau. Hal ini penting ketika orkestrator Anda menelurkan sub-agen untuk pengujian, linting, atau membangun cabang eksperimental.
Pengkodean bentuk pendek yang lebih kuat dan “penggunaan komputer”: Haiku 4.5 dirancang agar berkinerja baik pada benchmark pengkodean dan tugas-tugas yang disimulasikan menggunakan komputer (menjalankan perintah shell, mengedit berkas, menginterpretasi log). Hal ini membuatnya lebih andal untuk skrip otomatisasi di mana LLM membaca keluaran, memutuskan langkah selanjutnya, dan mengeluarkan perintah lanjutan. Manfaatkan kemampuan ini untuk mengotomatiskan siklus triase, scaffolding, dan uji-perbaikan.
Ketersediaan API dan ekosistem: Haiku 4.5 dapat diakses melalui API (seperti API Komet ) dan melalui mitra cloud (misalnya, daftar Vertex AI dan Bedrock), yang menyederhanakan integrasi dengan pipeline CI/CD yang ada, orkestrasi terkontainerisasi, dan layanan cloud. Memiliki antarmuka pemrograman yang stabil mengurangi kode yang rapuh dan memungkinkan pembatasan laju, percobaan ulang, dan observabilitas yang konsisten.
Pola orkestrasi Multi-Agen yang bekerja dengan baik dengan Haiku 4.5
Ketika Haiku 4.5 adalah pekerja Anda yang murah dan cepat, beberapa pola orkestrasi yang terbukti menonjol.
1) Orkestrasi Hirarkis (Master/Pekerja)
Cara mainnya gampang banget: Perencana tingkat tinggi (Sonnet) → operator tingkat menengah (orkestrasi Haiku) → kumpulan pekerja (Haiku + kode deterministik). Orkestrasi berkemampuan lebih tinggi (misalnya, Sonnet 4.5) menghasilkan rencana dan menetapkan langkah-langkah ke banyak pekerja Haiku 4.5. Master mengagregasi hasil dan melakukan penalaran akhir atau pemeriksaan penerimaan.
Kapan harus menggunakan: Tugas-tugas kompleks yang membutuhkan penalaran batas sesekali (desain, keputusan kebijakan) tetapi banyak eksekusi rutin. Hal ini secara eksplisit direkomendasikan oleh Antropik sebagai pola produktif.
2) Task Farm / Kumpulan Pekerja
Cara mainnya gampang banget: Sekelompok pekerja Haiku yang identik mengambil tugas dari antrean dan menjalankannya secara independen. Orkestrasi memantau kemajuan dan menugaskan kembali tugas yang gagal.
Kapan harus menggunakan: Beban kerja berthroughput tinggi seperti peringkasan dokumen batch, pelabelan set data, atau menjalankan pengujian unit di berbagai jalur kode. Pola ini memanfaatkan kecepatan dan biaya rendah Haiku.
3) Pipeline (transformasi bertahap)
Cara mainnya gampang banget: Data mengalir melalui tahapan-tahapan yang berurutan — misalnya, penyerapan → normalisasi (Haiku) → pengayaan (alat eksternal) → sintesis (Soneta). Setiap tahapan berukuran kecil dan terspesialisasi.
Kapan harus menggunakan: ETL atau pembuatan konten multi-langkah di mana model/alat yang berbeda ideal untuk tahap yang berbeda.
4) MapReduce / MapMerge
Cara mainnya gampang banget: Peta: banyak pekerja Haiku memproses pecahan input yang berbeda. Reduksi: orkestrator (atau model yang lebih kuat) menggabungkan dan menyelesaikan konflik.
Kapan harus menggunakan: Analisis korpus teks besar, QA skala besar, atau sintesis multi-dokumen. Berguna ketika Anda ingin enkode lokal dipertahankan untuk ketertelusuran, tetapi membutuhkan ringkasan atau peringkat global yang hanya dihitung sesekali oleh model yang lebih mahal.
5) Evaluator-Loop (QA + revisi)
Cara mainnya gampang banget: Haiku menghasilkan keluaran; pekerja Haiku lain atau evaluator Soneta memeriksanya dengan daftar periksa. Jika keluaran gagal, ia akan mengulang kembali.
Kapan harus menggunakan: Tugas yang peka terhadap kualitas di mana penyempurnaan berulang lebih murah daripada hanya menggunakan model batas.
Arsitektur sistem: sebuah pendekatan pragmatis pengkodean proksi pengaturan dengan Haiku
Arsitektur referensi kompak (komponen):
- Gerbang API / Edge: menerima permintaan pengguna; melakukan pembatasan autentikasi/kecepatan.
- Praprosesor (Haiku): membersihkan, menormalkan, mengekstrak bidang terstruktur, dan mengembalikan objek tugas yang dikodekan (JSON) — pengkodean proksi.
- Orchestrator (Sonnet / model yang lebih tinggi atau mesin aturan yang ringan): mengonsumsi tugas yang dikodekan dan memutuskan subtugas mana yang akan dibuat, atau apakah akan menangani permintaan itu sendiri.
- Kumpulan Pekerja (contoh Haiku): agen Haiku paralel menjalankan subtugas yang ditugaskan (mencari, meringkas, membuat kode, panggilan alat sederhana).
- Evaluator / Gerbang Kualitas (Soneta atau Haiku): memverifikasi keluaran dan meminta penyempurnaan jika diperlukan.
- Lapisan perkakas: konektor ke basis data, pencarian, kotak pasir eksekusi kode, atau API eksternal.
Perilaku "orkestrasi sub-agen" Haiku 4.5 yang ditingkatkan membuatnya sangat cocok untuk komposisi ini: kecepatan respons dan profil biayanya memungkinkan menjalankan beberapa pekerja bersamaan untuk mengeksplorasi beragam implementasi secara paralel. Pengaturan ini memperlakukan Haiku sebagai encoder proxy cepat dan pekerja eksekusi, mengurangi latensi dan biaya sambil tetap menggunakan Sonnet untuk perencanaan/evaluasi yang berat.
Pertimbangan perkakas & komputasi
- Penggunaan komputer dalam kotak pasirBerikan agen shell yang dikontrol atau lingkungan terkontainerisasi untuk menjalankan pengujian dan membangun artefak. Batasi akses jaringan dan pasang repositori yang diperlukan saja.
- Asal:Setiap tindakan agen harus menghasilkan log yang ditandatangani dan diff untuk menjaga penjelasan dan memungkinkan pengembalian.
- Paralelisme: Meluncurkan beberapa pekerja meningkatkan cakupan (implementasi yang berbeda), tetapi memerlukan orkestrasi untuk mendamaikan patch yang saling bertentangan.
- Anggaran sumber daya:Gunakan Haiku 4.5 untuk “loop dalam” (iterasi cepat) dan simpan model yang lebih berat untuk peninjauan kode akhir atau analisis arsitektur jika diperlukan.
Pembungkus alat dan adaptor kemampuan
Jangan pernah mengekspos API sistem mentah langsung ke prompt model. Bungkus alat dalam adaptor yang sempit dan eksplisit yang memvalidasi input dan membersihkan output. Contoh tanggung jawab adaptor:
- Validasi perintah untuk operasi yang diizinkan
- Terapkan batasan sumber daya/waktu
- Terjemahkan kesalahan tingkat rendah ke dalam JSON terstruktur untuk evaluator
Contoh kerja minimal — Python (async)
Di bawah ini adalah minimal, praktis Contoh Python yang menunjukkan pola hierarkis: Soneta sebagai perencana, pekerja Haiku sebagai pelaksana. Ia menggunakan SDK Python Antropik resmi untuk panggilan pesan (lihat dokumen SDK). Ganti ANTHROPIC_API_KEY dengan variabel lingkungan Anda. Anda juga dapat menggunakan API CometAPI: Claude Haiku 4.5 API dan Claude Soneta 4.5 APIHarga pemanggilan API dengan CometAPI diskon 20% dari harga resmi. Harga pemanggilan API melalui CometAPI diskon 20% dari harga resmi. Anda hanya perlu mengganti Kunci dengan CometAPI KEY yang Anda peroleh memanggil.
Catatan: Contoh ini sengaja dibuat kecil dan dicampur secara sinkron/asinkron untuk kejelasan. Dalam produksi, Anda akan menambahkan penanganan kesalahan yang andal, percobaan ulang, manajemen rahasia, dan antrean tugas (misalnya, Redis/RQ, Celery, atau AWS SQS).
# minimal_haiku_orchestrator.py
# Requires: pip install anthropic aiohttp asyncio
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic
ANTHROPIC_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
if not ANTHROPIC_KEY:
raise RuntimeError("Set ANTHROPIC_API_KEY in env")
# Model names (adjust if Anthropic changes exact IDs)
PLANNER_MODEL = "claude-sonnet-4-5-20250929" # high-capability planner
WORKER_MODEL = "claude-haiku-4-5" # fast, cheap worker
client = AsyncAnthropic(api_key=ANTHROPIC_KEY)
async def plan(user_request: str) -> list:
prompt = f"""You are a planner. Break the user's request into an ordered list of small executable steps.
User request: \"\"\"{user_request}\"\"\"
Return JSON array of step objects with "id" and "instruction"."""
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=800,
)
text = resp.content.strip()
# naive parse: planner is expected to return JSON
import json
try:
steps = json.loads(text)
except Exception:
# fallback: ask Haiku to reformat if planner returned text
steps = [{"id": i+1, "instruction": line.strip()}
for i, line in enumerate(text.splitlines()) if line.strip()]
return steps
async def worker_execute(step):
# Haiku-heavy fast worker; returns a dict with result and metadata
system = f"You are a fast worker. Execute this single instruction and return JSON with fields: id, output, status."
prompt = f"Instruction: {step}\nReturn JSON with fields: id, output, status"
resp = await client.messages.create(
model=WORKER_MODEL,
messages=[
{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": prompt},
],
max_tokens=512,
)
# parse one-line JSON or fallback to raw
import json
txt = resp.content.strip()
try:
data = json.loads(txt)
except Exception:
data = {"id": step, "output": txt, "status": "ok"}
return data
async def evaluate_and_merge(results):
# Use Sonnet again to do final synthesis/QA
combined = "\n\n".join(} -> {r.get('output','')}" for r in results])
prompt = f"Given the partial results below, produce a concise final answer and mark pass/fail if any step failed.\n\n{combined}"
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=600,
)
return resp.content.strip()
async def orchestrate(user_request: str):
steps = await plan(user_request)
# run workers in parallel (bounded parallelism recommended)
sem = asyncio.Semaphore(8) # at most 8 concurrent Haiku workers
async def guarded(step):
async with sem:
return await worker_execute(step)
results = await asyncio.gather(*)
final = await evaluate_and_merge(results)
return final
if __name__ == "__main__":
import sys
req = " ".join(sys.argv) or "Summarize the latest design doc and list 5 follow-ups."
out = asyncio.run(orchestrate(req))
print("FINAL OUTPUT:\n", out)
Apa fungsinya, secara singkat:
Soneta merencanakan pekerjaan (langkah-langkah JSON). Haiku menjalankan setiap langkah secara bersamaan. Soneta kemudian mensintesis/memvalidasi hasilnya. Ini adalah kanonik perencana→pekerja→evaluator loop. Kode ini menggunakan Anthropic Python SDK (anthropic), yang contoh dan klien async-nya menunjukkan hal yang sama messages.create Antarmuka.
Cara Mengakses API Claude Haiku 4.5
CometAPI adalah platform API terpadu yang menggabungkan lebih dari 500 model AI dari penyedia terkemuka—seperti seri GPT OpenAI, Gemini Google, Claude Anthropic, Midjourney, Suno, dan lainnya—menjadi satu antarmuka yang ramah bagi pengembang. Dengan menawarkan autentikasi yang konsisten, pemformatan permintaan, dan penanganan respons, CometAPI secara drastis menyederhanakan integrasi kapabilitas AI ke dalam aplikasi Anda. Baik Anda sedang membangun chatbot, generator gambar, komposer musik, atau alur kerja analitik berbasis data, CometAPI memungkinkan Anda melakukan iterasi lebih cepat, mengendalikan biaya, dan tetap tidak bergantung pada vendor—semuanya sambil memanfaatkan terobosan terbaru di seluruh ekosistem AI.
Pengembang dapat mengakses Claude Haiku 4.5 API melalui CometAPI, versi model terbaru selalu diperbarui dengan situs web resmi. Untuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.
Siap untuk berangkat?→ Daftar ke CometAPI hari ini !
Jika Anda ingin mengetahui lebih banyak tips, panduan, dan berita tentang AI, ikuti kami di VK, X dan Discord!
Kesimpulan
Menggunakan Claude Haiku 4.5 Sebagai encoder/pekerja proksi yang cepat, sistem multi-agen dengan latensi rendah dan hemat biaya dapat dibuka. Pola praktisnya adalah membiarkan model berkemampuan lebih tinggi melakukan orkestrasi dan evaluasi sementara ribuan pekerja Haiku melakukan pekerjaan berat rutin secara paralel. Contoh Python minimal di atas akan membantu Anda memulai — sesuaikan dengan antrean produksi, pemantauan, dan perangkat Anda untuk membangun jalur agen yang tangguh, aman, dan skalabel.