- Seiring alat CLI berbasis agen seperti Claude Code, OpenAI Codex, dan Cursor menjadi arus utama, pemanfaatan “agen coding paralel” yang menjalankan beberapa agen AI secara bersamaan untuk bekerja secara paralel semakin meningkat
- Banyak engineer meningkatkan produktivitas dengan cara ini, dan penerapannya melampaui pengembangan sederhana hingga riset, pemeliharaan, dan pekerjaan berbasis instruksi
- Namun, ada juga kekhawatiran bahwa kecepatan review kode bisa menjadi bottleneck, atau alur fokus (flow) bisa terganggu
- Developer yang lebih berpengalaman cenderung lebih terbiasa memanfaatkan agen paralel, berkat kemampuan mereka menangani multitasking dan code review secara bersamaan
- Dalam pekerjaan dengan agen paralel, praktik engineering dasar seperti testing, unit kerja kecil, refactoring, dan code review menjadi faktor kunci untuk menjaga keandalan dan kualitas
Meluasnya agen AI paralel dan perubahan cara pengembangan
- Dengan alat CLI berbasis agen seperti Claude Code, OpenAI Codex, dan Cursor yang makin umum dipakai, muncul tren di mana engineer menjalankan beberapa agen secara bersamaan untuk mengerjakan tugas secara paralel
- Engineer Anthropic, Sid Bidasaria, menyebut dalam percakapan bahwa ia meningkatkan produktivitas dengan menjalankan beberapa agen sekaligus
- Pakar AI engineering Simon Willison menjelaskan hal ini dalam tulisan berjudul "Menerima gaya hidup agen coding paralel"
- Awalnya ia skeptis karena review kode hasil AI menjadi bottleneck, tetapi dalam beberapa minggu terakhir ia mulai secara alami memanfaatkan agen paralel
- Ia hanya bisa mereview dan menerapkan satu perubahan penting pada satu waktu, tetapi jumlah pekerjaan yang bisa dimulai secara paralel tanpa banyak menambah beban kognitif terus bertambah
- Pemanfaatan agen paralel sangat berguna terutama untuk riset, pekerjaan pemeliharaan, dan pekerjaan berbasis instruksi
Dampaknya terhadap praktik software engineering yang ada
- Pekerjaan dengan agen paralel berpotensi membalik praktik software engineering yang telah terbentuk selama puluhan tahun
- Jika engineer yang menjalankan beberapa agen sekaligus lebih produktif daripada rekan kerja "single-threaded" yang fokus pada satu masalah pada satu waktu, hal itu sangat mungkin terjadi
- Pada era sebelum AI, engineering berfokus pada menjaga kondisi flow (fokus mendalam)
- Memahami komponen → membangun, memverifikasi, dan mengiterasi solusi → mengirim pull request atau merge lalu deploy
- Gangguan dalam proses ini menghambat fokus dan butuh waktu untuk masuk kembali. Karena itu banyak developer sangat menghargai waktu kerja tanpa gangguan
- Namun, hal ini tidak berlaku untuk semua engineer yang sangat produktif; sebagian engineer justru mahir dalam multitasking dan perpindahan konteks
- Engineer paling produktif yang dikenal penulis saat menjadi manajer adalah orang yang sering berpindah konteks dan menangani banyak pekerjaan sekaligus
- Rutinitas hariannya: code review → pekerjaan coding → standup → coding
(dalam praktiknya, selalu ada interupsi berkelanjutan seperti permintaan code review, permintaan bantuan, dan pertanyaan dari manajer)
Kecocokan engineer senior dengan agen paralel
- Ada kemungkinan engineer senior ke atas beradaptasi secara alami dengan pekerjaan agen AI paralel
- Mereka bisa menjaga workflow paralel anggota tim di dalam kepala
- Melakukan code review di 2–5 alur kerja sekaligus
- Memiliki kemampuan menangani interupsi untuk tetap membuat kemajuan saat fokus terus-menerus terpecah
- Mampu memberi arahan kepada rekan kerja sehingga bisa mendelegasikan pekerjaan dan menjelaskan tugas mendesak
- Juga memiliki kemampuan menulis yang memungkinkan komunikasi tertulis yang efektif seperti code review, dokumen RFC, penulisan tiket, dan kritik atas pekerjaan rekan
- Dengan memanfaatkan agen AI, engineer yang ingin meningkatkan produktivitas dapat mengembangkan kualitas yang dibutuhkan pemimpin teknis yang hebat
- Hingga saat ini, orang yang berhasil menggunakan agen paralel sebagian besar terlihat berasal dari kalangan engineer senior ke atas
- Namun, pencipta Flask, Armin Ronacher, mengatakan bahwa ia tidak lagi menggunakan agen paralel sebanyak dulu
- "Ada batas pada seberapa banyak yang bisa direview oleh kepala saya"
Masa depan pekerjaan agen paralel dan ketidakpastiannya
- Kini kita memasuki era baru di mana semua developer dapat mulai bekerja paralel dengan agen coding
- Masih belum pasti apakah ini benar-benar membuat engineer lebih produktif, atau hanya membuat mereka merasa produktif
- Bisa jadi engineer yang fokus satu per satu justru akan menghasilkan software yang lebih andal seiring waktu,
- dan pekerjaan agen paralel bisa saja menimbulkan lebih banyak masalah dan kerja ulang hingga menghapus manfaatnya
- Namun, diperkirakan semakin banyak developer akan bereksperimen dengan agen paralel
Pentingnya dasar software engineering dalam bekerja dengan agen AI
- Bahkan saat menggunakan agen AI, pengetahuan dasar software engineering tetap penting
- Testing: menerapkan unit test pada semua side project (tidak mempercayai hasil kerjanya sendiri tanpa verifikasi)
- Pekerjaan kecil yang deskriptif: menjelaskan tugas dalam cakupan kecil dan memberi contoh
- Refactoring: setiap pekerjaan ke-3 atau ke-4, memberi instruksi untuk merapikan kode yang ditulis agen (mengekstrak method, memindahkan ke class baru, dll.)
- Review: melacak pekerjaan agen
- Mengerjakan tugas kecil secara langsung: tetap membuka IDE dan mengubah beberapa baris sendiri agar tetap memahami codebase
- Engineer lain juga menceritakan pengalaman serupa: praktik engineering yang "memaksa" agen untuk meloloskan semua test menghasilkan hasil yang lebih baik
- Karena agen AI bersifat nondeterministik dan sampai tingkat tertentu tidak sepenuhnya dapat diandalkan, praktik-praktik ini memungkinkan pendekatan yang jauh lebih andal dan praktis
Belum ada komentar.