1
Definisikan tugas
Tetapkan batasan, kriteria penyelesaian, dan titik pengecekan manusia.
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.
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.
Panduan inti
Bangun otoritas topikal, bukan pulau artikel.
Dasar01
Dasar-dasar API Agen AI
Siklus permintaan di balik perencanaan, tool, dan penyelesaian.
Buka panduanProtokol02
Panduan Integrasi MCP
Hubungkan agen ke tool dan data dengan Model Context Protocol.
Buka panduanTool03
Pola Tool Calling
Skema, validasi, percobaan ulang, dan eksekusi aman.
Buka panduanKonteks04
RAG untuk Agen
Ambil konteks minimum yang berguna untuk setiap langkah.
Buka panduanMemory05
Desain Memory Agen
Pisahkan memory kerja, memory pengguna, dan state persisten.
Buka panduan 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
Terbaru dari hub
Lanjutkan dengan artikel saat ini.
Panduan
Bagaimana Cara Menggunakan Gemini 4 Carbon API? Panduan Lengkap untuk Pengembang
Siapkan Gemini 4 Carbon API dengan CometAPI. Ikuti contoh Python dan REST, validasi respons, analisis PDF dan gambar, serta tangani streaming.
Panduan
Cara menggunakan FLUX 3 Image API dengan CometAPI
Gunakan FLUX 3 Image di CometAPI untuk generasi dan pengeditan. Pelajari parameter gambar, penanganan tugas asinkron, contoh prompt, dan harga.
Panduan
Cara Menggunakan Claude Fable 5.2 API: Panduan Lengkap 2026
Pelajari Claude Fable 5.2 API dengan penyiapan resmi Anthropic dan CometAPI, contoh Python, streaming, input gambar, harga, dan praktik terbaik produksi
Jelajahi semua topik growth.
Panduan API AI
Beralih dari shortlist model ke request produksi yang berfungsi.
Infrastruktur LLM
Bangun lapisan permintaan AI yang tetap bertahan saat provider dan model berubah.
Agen AI
Beralih dari demo prompt ke alur kerja agen yang dapat diamati.
Optimasi Biaya
Menurunkan biaya tanpa menutupi trade-off kualitas atau keandalan.
Perbandingan Model
Pilih model berdasarkan tugas, bukan judul papan peringkat.
Tutorial
Salin pola yang berfungsi, pahami, lalu sesuaikan dengan aplikasi Anda.
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.