Mengapa orkestrasi multi-agent sering tidak berjalan baik?

Belakangan ini, proyek ‘Paperclip’ yang memungkinkan pengoperasian “zero human company” dengan AI menjadi topik hangat. Dengan menyusun agen seperti bagan organisasi perusahaan, lalu memberi mereka peran CEO, manajer tim, dan pelaksana, serta mendefinisikan misi perusahaan dan proyek-proyek rinci, mereka mulai bekerja secara otonom. Hanya dalam sebulan, proyek ini menembus 40 ribu bintang di GitHub.

Sebelumnya juga ada Gastown yang memakai pendekatan serupa dengan memetaforakan agen sebagai sebuah "kota", lalu ada Claude Code Agent Teams dari Anthropic hingga cloud agent dari Cursor — tren “menjalankan banyak agen seperti sebuah organisasi” terlihat jelas di seluruh industri.

Saya pun tidak bisa menahan rasa penasaran terhadap tren ini dan mencoba Gastown serta Paperclip. Jika dihitung dari biaya token API, saya menghabiskan sekitar $5.000. 🫠
Kesimpulannya, memang ada beberapa area yang jelas efektif, tetapi keterbatasannya jauh lebih menonjol.

Biaya token yang dikonsumsi mencapai 5–10 kali lipat dibanding agen tunggal, tetapi produktivitasnya tidak sebanding. Selain itu, masalah seperti agen kehilangan konteks, serah terima tugas terputus di tengah jalan, atau hasil yang salah ditandai sendiri sebagai "selesai" terus berulang. Karena itu, saya merangkum masalah-masalah yang saya alami dan insight yang saya peroleh darinya:

→ Tiga hambatan struktural dalam orkestrasi multi-agent
→ Mengapa metafora "kota" atau "perusahaan" tidak terlalu efektif
→ Struktur seperti apa yang tangguh dalam praktik nyata
→ Lima kriteria dan skor untuk menilai area pekerjaan mana yang bisa didelegasikan ke agen dalam pekerjaan saya

Semoga ini bermanfaat bagi siapa pun yang sedang memikirkan “apa yang sebaiknya didelegasikan, dan apa yang sebaiknya tidak didelegasikan” di era agen.