FLUX 3 and Gemini 3.7 Flash are now live on CometAPI →
Rekayasa agen

Pengembangan Agen AI

Bangun agen yang menggunakan tool dengan MCP, function calling, retrieval, memory, dan pola eksekusi multi-langkah yang andal.

Beralih dari demo prompt ke alur kerja agen yang dapat diamati.
Jalur belajar terstruktur

Belajar sesuai urutan kerja developer.

Mulai dari keputusan, lanjut ke implementasi, dan akhiri dengan pengecekan produksi.

1

Definisikan tugas

Tetapkan batasan, kriteria penyelesaian, dan titik pengecekan manusia.

2

Hubungkan tool

Gunakan tool calling atau MCP dengan skema dan izin yang ketat.

3

Tambahkan konteks

Gabungkan retrieval, memory, dan instruksi cache yang stabil.

4

Evaluasi run

Ukur penyelesaian, koreksi, latensi, dan biaya per tugas.

Kasus penggunaan

Bangun agen repositori

Berikan agen tujuan yang terbatas, tool repositori, dan langkah verifikasi yang eksplisit sebelum agen melaporkan penyelesaian.

Discovery read-only terlebih dahulu
Izin write yang terbatasi
Validasi hasil tool
Bukti build dan test
Jawaban siap AEO

Pertanyaan umum

Apa perbedaan AI agent dengan chatbot?

Agen dapat memilih dan mengeksekusi tool melalui beberapa langkah sambil melacak state menuju hasil yang ditentukan.

Kapan agen harus menggunakan memory?

Gunakan memory hanya saat informasi harus bertahan lintas langkah atau sesi; pisahkan penalaran sementara dan fakta pengguna yang persisten.