Kompleksitas Rekayasa Agentic AI

Agentic AI yang melonjak pesat sejak tahun lalu kini berada di pusat diskusi teknologi. Konsep seperti MCP, Multi-Agent, dan Agentic Loop terus bermunculan, membentuk paradigma baru dalam rekayasa AI, tetapi di balik itu kompleksitas rekayasa perangkat lunak tradisional tetap ada apa adanya.

Penulis mengembangkan produk yang 99% berbasis LLM, dan menangani isu produksi nyata seperti risiko jaringan pada MCP, pengelolaan server streaming, serta manajemen state pada Agentic Loop.
Inti dari Agentic AI pada akhirnya adalah “masalah lama dengan nama baru” yang berjalan di atas fondasi dasar seperti Retry, Observability, dan Long-running Task Handling.