- Fokus utamanya adalah Gemini 3.5 Flash, Gemini Omni Flash, Antigravity 2.0, Google AI Studio, Gemma 4, Android 17, Chrome/Web, Firebase, Google Play, dan kapabilitas developer di era AI
- Google menekankan bukan hanya pengumuman model, tetapi juga alur pengembangan di mana agen benar-benar mengakses produk, browser, cloud, aplikasi mobile, data, dokumen, dan lingkungan pengujian
- Alat pengembang berkembang melampaui sekadar menulis kode menjadi mencakup perencanaan, eksekusi, verifikasi, debugging, deployment, evaluasi, dan koordinasi banyak agen
- Android, Flutter, Chrome, Firebase, dan Google Play semuanya berkembang dengan cara memasukkan Gemini dan alat agen ke dalam alur pengembangan yang sudah ada
- Dibanding penulisan kode, biaya verifikasi, penyediaan konteks, hak akses alat, observasi runtime, infrastruktur pengujian, serta dokumentasi dan desain sistem organisasi muncul sebagai bottleneck yang lebih besar
- Setiap bulan, lebih dari 8,5 juta orang membuat aplikasi dan pengalaman dengan model Google
- API model Google memproses sekitar 19 miliar token per menit
- Penggunaan AI Search:
- AI Overviews digunakan oleh lebih dari 2,5 miliar orang per bulan
- AI Mode digunakan oleh lebih dari 1 miliar orang per bulan
- Pengguna aktif bulanan aplikasi Gemini meningkat dari 400 juta pada I/O tahun lalu menjadi lebih dari 900 juta
- Gambar yang dihasilkan dengan model Nano Banana mencapai lebih dari 50 miliar
- Gemini 3.5 Flash tersedia di seluruh produk dan API, dengan karakteristik utama eksekusi cepat dan efisiensi biaya
- Gemini Omni Flash adalah model pertama di lini Omni, dengan arah yang menangani input dan output multimodal secara lebih luas
- Antigravity 2.0 adalah aplikasi desktop mandiri yang dapat digunakan secara global, menangani percakapan agen, proyek, dan manajemen tugas dalam satu layar
- Demo besar Antigravity:
- Dengan 93 sub-agen, lebih dari 15.000 permintaan model, dan 2,6 miliar token, sistem ini membuat inti sistem operasi yang berfungsi dari proyek kosong
- Menggunakan performa dan efisiensi biaya Gemini 3.5 Flash, dijalankan dengan kredit API kurang dari 1.000 dolar AS
- Google memaparkan alur untuk developer yang menggabungkan model, alat agen, platform pengguna, dan infrastruktur
- Managed agents masuk ke Gemini API, sehingga harness agen seperti Antigravity bisa digunakan dalam bentuk API
- Google Antigravity 2.0 adalah aplikasi desktop berpusat pada agen, dengan struktur di mana banyak agen menangani tugas pengembangan
- Dengan Antigravity SDK, alur agen bisa dikustomisasi dan di-deploy langsung
- Di Google AI Studio, pengguna baru bisa langsung melakukan deployment ke Cloud Run tanpa kartu kredit
- Integrasi Google Workspace memungkinkan AI Studio menggunakan data Workspace dalam alur pembuatan aplikasi
- Di Google AI Studio, kini dimungkinkan alur untuk langsung mengubah ide menjadi aplikasi Android
- Gemma 4:
- Disediakan dengan lisensi Apache 2
- Mencapai 100 juta unduhan pada bulan pertama
- Total unduhan Gemma meningkat menjadi lebih dari 500 juta
- Chrome DevTools for Agents dapat digunakan di Antigravity dan lebih dari 20 agen coding
- Gemma 4 di-fine-tune dengan LoRA untuk membuat respons perintah bash yang langsung bisa dipakai di pipeline CI, lalu di-deploy ke laptop lokal
- Setelah aplikasi yang dibuat di AI Studio di-deploy dengan Cloud Run dan Firebase, alurnya terhubung ke alur agen hingga debugging dan analisis pada tahap operasional
- Melalui lebih dari 50 server MCP terkelola, agen mengakses alat dan data Google Cloud
- Developer Knowledge MCP memasukkan informasi terbaru berbasis dokumentasi Google ke alat agen untuk mengurangi masalah dokumentasi usang
- Snapshot dokumentasi terbaru masuk ke alat agen kira-kira setiap 8-12 jam
- Dengan Data Agent Kit dan BigQuery MCP, agen menganalisis Firestore, BigQuery, dan data log lalu membuat dashboard
- Antigravity dapat menyelidiki error aplikasi, menemukan file terkait, memperbaikinya, lalu melanjutkan hingga commit GitHub
- Remediation agent dan CI agent yang di-deploy ke Cloud Run terhubung dengan Eventarc, Pub/Sub, dan Gemini untuk menyelidiki dan memperbaiki error
- Banyak agen saling menyerahkan pekerjaan dengan cara A2A(agent-to-agent)
- Pengembangan agen tidak berhenti pada pembuatan prototipe, tetapi meluas hingga deployment, monitoring, analisis data, dan pemulihan otomatis
- Android 17 menambahkan batas memori dan alat terkait agar penggunaan memori aplikasi yang berlebihan tidak merusak pengalaman pengguna
- Android 17 menjadikan kondisi seperti excessive memory, cold start, dan excessive CPU sebagai target analisis otomatis
- Aplikasi yang menargetkan Android 17 memerlukan izin ACCESS_LOCAL_NETWORK untuk menemukan dan terhubung ke perangkat jaringan lokal
- Google memperkuat arah membangun UI Android dengan Jetpack Compose
- Compose 1.10 dan Compose 1.11 mencakup peningkatan performa, hybrid UI, dan API baru
- Integrasi AppFunctions dan Gemini masih dalam tahap private preview, dan aplikasi dapat menjadi target orkestrasi Gemini
- Beberapa fitur baru dapat diuji melalui developer preview ML Kit Prompt API
- Android 17 menghadirkan peningkatan pada Eclipsa Video, kualitas suara HE-AAC, serta kamera dan media berbasis CameraX dan Media3
- Aplikasi layar besar bergerak ke arah yang tidak terlalu terikat pada batasan mobile lama dengan menggunakan Navigation 3 dan library Compose Adaptive
- Compose 1.6 untuk Wear OS mendukung Navigation 3 dan mode manager yang membantu pengelolaan konten dalam status hemat daya
- Chrome berfokus pada memastikan situs web bekerja dengan baik bagi pengguna yang menggunakan agen dan alat bergaya agen
- Chrome ingin menghubungkan Baseline dan fitur web terbaru ke alat pengembang, bukan hanya mengandalkan pengetahuan dasar model
- Sejak tahun lalu, 55 fitur telah mencapai status Baseline Widely Available
- Pada saat pengumuman, 52 fitur berada dalam status Baseline Newly Available
- Karena Chrome diperbarui setiap 4 minggu, agen coding yang tidak mengetahui fitur web terbaru mudah membuat implementasi yang usang
- Prompt API milik Chrome tersedia di Chrome 148
- Navigation API, View Transitions, HTML-in-Canvas, dan declarative partial updates masuk ke dalam alur pengembangan
- Developer ekstensi Chrome kini dapat secara otomatis memeriksa dan melakukan debug pada instalasi, service worker, side panel, dan popup
- Chrome berkembang ke arah menyediakan skill tingkat tinggi seperti performa web, identity, security, serta panduan lebih dari 100 use case umum kepada agen
- Dengan memasukkan fitur web terbaru dan informasi dukungan browser ke agen, pengulangan pola kompatibilitas lama dapat dikurangi
- Keluarga model Gemini adalah keluarga model multimodal yang menangani input teks, gambar, audio, video, dan kode serta berbagai bentuk output
- Peran Gemini 3.5 Pro dan Flash:
- Gemini 3.5 Pro berfokus pada pemecahan masalah yang kompleks
- Gemini 3.5 Flash menangani keseimbangan performa, kecepatan, dan biaya
- Fitur Build di AI Studio menggunakan 3.5 Flash sebagai model default
- Nano Banana 2 bisa langsung dicoba di AI Studio
- Gemini Omni Flash adalah model yang dapat membuat output termasuk video dari input
- Gemini Live dan Live API mendukung interaksi berbasis suara
- Interactions API adalah fitur untuk berinteraksi dengan agen di dalam AI Studio
- Aksesibilitas Gemma 4:
- Bisa diuji di playground AI Studio
- Beberapa panggilan gratis juga tersedia di Gemini API
- Memiliki jendela konteks 256.000 token dan dapat ditemukan di Hugging Face
- Gemini Robotics 1.6, Genie 3, Antigravity 2.0, serta strategi mengurangi biaya dengan mencampur model terbuka dan model proprietary juga ikut diperkenalkan
- Google AI Studio meluas dari sekadar model playground menjadi ruang untuk mengubah ide menjadi aplikasi dan mendistribusikannya
- Model, agen, pembuatan aplikasi, integrasi Workspace, dan deployment Cloud Run masuk dalam satu alur
- Bagian aplikasi di AI Studio akan segera hadir dan akan menangani pembuatan serta deployment aplikasi dengan lebih langsung
- Ditambahkan fitur untuk mengekspor kode yang dibuat di AI Studio ke Antigravity sekaligus
- Antigravity 2.0 tidak hanya menulis kode, tetapi juga berperan sebagai mission control yang mengoordinasikan berbagai tugas lewat agen
- Antigravity 2.0 menjadikan task list, implementation plan, dan peninjauan file yang diubah sebagai alur inti
- Code review dan peninjauan perubahan bisa ditangani langsung di dalam Antigravity 2.0
- Strukturnya adalah menyerahkan tugas berat seperti pengujian browser, perencanaan, penulisan fitur multi-file, dan verifikasi end-to-end kepada agen
- Dengan Google AI Studio, aplikasi bisnis baru dapat dibuat dalam sekitar 20 menit, lalu dikembangkan lebih lanjut dengan Antigravity
- Google AI Studio adalah titik awal cepat untuk “prompt to app”, dan Antigravity adalah alat untuk mengembangkan aplikasi menjadi pekerjaan pengembangan nyata
- Jika agen coding tidak mengetahui kemampuan web modern, mereka mudah membuat kode berdasarkan standar kompatibilitas browser yang sudah usang
- Chrome merilis 50 fitur baru selama setahun terakhir, tetapi karena knowledge cutoff model, banyak fitur itu tidak sampai ke model
- Dalam contoh Interest Invokers API, muncul masalah ketika agen menggunakan nama properti lama
interesttarget
- Modern Web Guidance adalah paket pengetahuan yang membantu agen menemukan fitur web terbaru dan implementasi yang direkomendasikan
- Agen melakukan pencarian berbasis makna di dalam paket lokal sebelum menjawab
- Skala dan struktur panduan:
- Saat ini ada lebih dari 100 panduan
- Semua skill per fitur tidak diekspos sebagai alat tingkat atas, melainkan dicari dan digunakan saat diperlukan
- Panduan menyediakan implementasi modern yang ideal sekaligus rekomendasi fallback
- Jika tidak ada persyaratan dukungan browser, agen akan menggunakan Baseline Widely Available sebagai asumsi default
- Jika kondisi seperti “hanya mendukung Chrome 144 ke atas” ditulis di
AGENTS.md, agen dapat menghindari fallback yang tidak perlu
- Tim Chrome menjalankan evaluasi harian terhadap model seperti Gemini 3.1, Claude Opus 4.7, dan GPT 5.5
- Firebase bergerak menjadi agent-native platform tempat manusia dan agen sama-sama bisa membuat dan memperluas aplikasi
- Firebase Data Connect berevolusi menjadi Firebase SQL Connect yang mendukung pengembangan aplikasi berbasis SQL
- Dengan custom resolver di Firebase SQL Connect, layanan Google Cloud seperti Cloud Functions dan BigQuery dapat dihubungkan
- Firestore mendukung geo search, native full text search, dan semantic match
- Firebase AI Logic mendukung model terbaru dan dapat membuat fitur AI sadar lokasi dengan Maps grounding
- Fitur kontrol pembuatan gambar Nano Banana juga bisa digunakan di Firebase AI Logic
- Firebase AI Logic mendukung inferensi lokal dan hybrid di iOS, Chrome, dan Android, serta melakukan fallback ke cloud-hosted model saat tidak ada model lokal
- Dart support for Cloud Functions in Firebase tersedia sebagai experimental preview
- AI Studio terhubung dengan Google Workspace sehingga data Sheets, Docs, Gmail, dan Calendar bisa digunakan di aplikasi
- Firebase agent skills dapat digunakan di Android, iOS, web, dan Flutter, serta dukungan Crashlytics juga diperluas
- Play Billing mendukung lebih dari 300 metode pembayaran lokal di lebih dari 65 pasar
- Google Play memiliki lebih dari 890 juta pengguna yang siap berbelanja
- Pilihan untuk menyediakan Google Play Billing bersama pembayaran alternatif diperluas, dan biaya layanan yang lebih rendah juga diumumkan
- Penemuan aplikasi meluas ke aplikasi Gemini, Android, dan web sehingga pengguna dapat menemukan aplikasi dan game di dalam Gemini
- Gemini merekomendasikan aplikasi dengan memanfaatkan fungsi nyata aplikasi dan informasi store listing, bukan daftar tautan statis
- Pada beberapa topik, pengguna Gemini dan Play dapat menjelajahi lebih dari 450.000 konten film dan TV
- Di Play Console, jika file terstruktur seperti Eclipsa Video atau Google Sheets diunggah, Gemini akan mengisi listing terlebih dahulu
- Gemini akan membantu tugas Play Console seperti bulk price changes, import skills, dan metadata configuration
- Dengan in-app subscription management API, pengguna dapat dengan mudah mengganti paket langganan di dalam aplikasi
- Tahun lalu Google Play Billing mencegah 3,4 miliar dolar AS penipuan yang dicoba dan 130 juta dolar AS abusive refunds
- Gemini, Search, aplikasi Gemini, dan Google DeepMind sama-sama membahas AI agentic dari arah yang sejalan
- Gemini 3.5 Flash juga bisa digunakan di dalam Search
- Search perlu menemukan keseimbangan antara jawaban cepat dan tugas agentic yang lebih panjang
- Gemini Spark berperan sebagai always-on agent yang menangani pekerjaan yang dititipkan pengguna di belakang layar
- Model harus melampaui jawaban chat sederhana dan dapat berjalan di seluruh produk Google serta ekosistem eksternal
- Alat internal yang diterjemahkan dari Python ke Go:
- Menerjemahkan program yang sudah ada beserta pengujiannya ke bahasa lain adalah masalah yang lebih jelas bagi model
- Beberapa alat internal menjadi 10-20x lebih cepat hanya dalam semalam
- Infrastruktur perangkat lunak internal Google juga bisa berubah lebih cepat agar sesuai dengan dunia agentic yang baru
- Hardware, skala model, penerapan produk, dan feedback loop harus saling selaras agar Gemini bisa masuk ke seluruh produk Google
- Fokus pertanyaan bergeser dari “apa yang bisa dilakukan model” ke “bagaimana menempatkan model ke dalam produk dan alur kerja”
- Alat pengembangan Android dirancang dengan mempertimbangkan bukan hanya developer manusia, tetapi juga AI agent yang ditempatkan di codebase
- Android Studio Otter mendukung akun Gemini Enterprise dan Google One
- Android Studio dapat mengambil dan menggunakan model lokal maupun model jarak jauh
- Android Bench menjadi tolok ukur untuk menentukan model mana yang akan digunakan untuk tugas pengembangan Android
- Dari Compose Preview, pengguna bisa langsung meminta transformasi UI agar agen dapat bekerja dengan konteks yang lebih baik
- Tersedia agent-based new project wizard yang dapat membuat adaptive Android app hanya dari prompt
- Android Studio menyertakan sekitar 10 skill yang membantu pekerjaan seperti integrasi adaptive API dan konversi dari XML ke Compose
- Android CLI baru mendukung workflow LLM, dan saat membuat proyek baru menggunakan token lebih dari 70% lebih sedikit dibanding alat Gradle LLM lainnya
- Antigravity CLI, Android CLI, dan Android skill bisa digabungkan sehingga pengembangan aplikasi Android juga bisa dimulai dari Antigravity
- Di Android Studio Quail dan perangkat Android 17, koneksi perangkat tetap terjaga meski jaringan berubah atau laptop di-restart
- Flutter 3.44 dan Dart 3.12 dirilis bersama
- Tahun ini, proyek Flutter melibatkan lebih dari 1.700 contributor
- Setiap bulan, lebih dari 1,5 juta developer membangun dengan Flutter
- Di Flutter 3.44, mode rendering baru dapat dicoba pada perangkat Android API 34 ke atas yang mendukung Vulkan
- Flutter digunakan pada infotainment system Toyota 2026 RAV4
- Cloud Functions for Firebase berbasis Dart memiliki kasus cold start serendah 10ms berkat kompilasi AOT
- Firebase AI Logic menambahkan server prompt template, sehingga prompt tidak perlu dimasukkan langsung ke dalam aplikasi
- Firebase Agent Skills for Flutter memberi agen panduan untuk membangun aplikasi Flutter dan Firebase full-stack
- Dukungan LiteRT-LM akan segera hadir di paket
flutter_gemma
- Di Flutter desktop, Canonical berperan sebagai lead maintainer sekaligus strategic steward
- Gemma 4 menjadi model terbuka paling kuat di lini Gemma
- Tersedia dalam berbagai ukuran, dari 2B hingga 31B, untuk digunakan di mobile, laptop, dan cloud
- Gemma dimulai pada 2024 sebagai keluarga model dari 1B hingga 27B
- Gemma 4 adalah model open weight dan kompatibel dengan ekosistem open-source
- Melalui MTP dan speculative decoding, decode speed bisa meningkat hingga 3x
- Ekosistem Android sudah menyiapkan implementasi day-zero untuk Gemma 4
- Melalui Android API, model Gemma kecil bisa dijalankan langsung di ponsel, atau aplikasi Android bisa dikodekan dengan model Gemma lokal di lingkungan yang sulit mengakses Gemini API
- Dengan ADK(agent development kit) di atas Cloud Run dan Gemma 31B, dibuat agen yang memahami database dan menemukan jawaban
- Gemma 4 dapat dijalankan di browser atau lingkungan lokal melalui antarmuka kompatibel OpenAI milik Transformers.js, Ollama, dan LM Studio
- Cloud perusahaan, mesin lokal, browser, dan mobile semuanya menjadi lingkungan untuk menjalankan Gemma
- Pembaruan Web UI 2026 membahas fitur-fitur utama beserta status Baseline-nya
- Semua fitur diberi penanda kompatibilitas seperti Baseline Widely Available, Newly Available, dan Limited Available
- Dengan contrast-color API, pemilihan warna dengan kontras yang sesuai di CSS menjadi lebih mudah
- Fitur
meta name="text-scale" di Chrome 146 merespons pengaturan ukuran teks sistem
- Lebih dari 30% pengguna Android dan iOS mengubah ukuran teks default
- Sejak Chrome 134, elemen dialog menerima fitur seperti declarative light dismiss dari popover
- two-phase View Transitions dapat diuji di Chrome Canary
- scroll-driven animations masuk ke Chrome pada 2023, dan interoperabilitasnya ditingkatkan melalui Interop 2026
- HTML-in-Canvas API memungkinkan konten DOM nyata dimasukkan ke dalam Canvas
- Di Chrome 149, ditambahkan cara penggunaan baru untuk gap decorations dan shape outside
- Android bukan lagi ekosistem yang hanya untuk ponsel, dan lebih dari 580 juta perangkat layar besar aktif mendapat manfaat dari investasi pada adaptive app
- Pengguna foldable diklasifikasikan sebagai kelompok pengguna bernilai lebih tinggi di adaptive app
- Di Android 17, arah perubahannya adalah penghapusan opt-out orientation dan resizability untuk target SDK 37
- Desktop emulator di Android Studio Quail Canary mendukung pengujian aplikasi Android dalam bentuk desktop
- Dengan Continue On API di Android 17, pengguna dapat melanjutkan aktivitas dari satu perangkat ke perangkat kedua
- Google memperkuat arus pengembangan aplikasi Android dengan pendekatan Compose-first
- Compose 1.11 meningkatkan dukungan trackpad ke tingkat mouse dan pointer, serta menambahkan API pengujian non-touch input
- Compose menambahkan API eksperimental untuk state-based styling
- Connected Displays tersedia secara publik melalui Android Feature Drop
- Compose, Navigation 3, dan library Compose Adaptive mendukung berbagai layar seperti foldable, desktop, mobil, TV, dan XR
- Arus percepatan timbal balik antara komputasi kuantum dan AI menjadi tema utama
- Hartmut Neven memulai tim Quantum AI Google pada 2012
- superposition dan qubit menjadi dasar komputasi kuantum
- Jumlah bit string yang mungkin pada chip 105 qubit adalah 2 pangkat 105
- Algoritme dan masalah yang dapat diselesaikan secara berguna oleh komputer kuantum saat ini telah diidentifikasi komunitas sebanyak lebih dari 70
- Ke depan, jumlah itu dapat meningkat lebih dari 10 kali lipat
- quantum error correction adalah teknologi inti yang diperlukan untuk mempertahankan keadaan superposition
- Google berhasil mengurangi error pada mesin nyata dengan quantum error correction pada 2022
- Quantum Echoes terhubung dengan cara mempelajari data yang dihasilkan dari NMR atau MRI
- Google menyampaikan pandangan bahwa transisi ke post-quantum cryptography perlu dilakukan dengan lebih kuat hingga 2029
- Membahas stack software open source untuk melatih, fine-tuning, dan inferensi model di atas TPU
- Alur pengembangan model dibagi menjadi pre-training, post-training, dan serving/inference
- Post-training dan inference bisa dicoba dengan TPU gratis di Kaggle dan Colab
- Demo vLLM on TPU menjalankan model Gemma 4 31B di TPU dan merangkum informasi nutrisi dari gambar makanan
- Gemma 4 adalah model multimodal yang cocok untuk menerima gambar, memahami isinya, dan merangkumnya
- Dengan menambahkan MTP ke inferensi vLLM TPU, diperoleh peningkatan kecepatan sekitar 3x di berbagai tugas
- Tunix adalah framework ringan untuk post-training
- Alih-alih model besar, model 4B di-fine-tune agar dapat melakukan tugas yang sama, lalu dijalankan pada satu chip Trillium
- MaxText, Tunix, vLLM, JAX, PyTorch, dan TPU ditempatkan sebagai alat untuk tiap tahap siklus hidup model
- Chrome DevTools for agents adalah alat yang memungkinkan coding agent mengamati runtime browser secara langsung melalui DevTools
- Seperti developer manusia belajar dan melakukan debugging dengan DevTools, coding agent juga perlu memiliki loop umpan balik tertutup yang sama
- Agent dapat membuka instance Chrome nyata, menavigasi halaman, mengisi formulir, dan mengumpulkan console log serta network request
- Melalui akses source map, agent dapat berpindah dari masalah runtime ke file sumber yang terkait
- Alat ini disediakan sebagai NPM package, lengkap dengan MCP server dan CLI
- 6 skill yang disediakan:
- troubleshooting, Chrome DevTools, dan Chrome DevTools CLI skill membantu penggunaan umum dan konsep
- accessibility debugging, memory leak debugging, dan optimized LCP skill memasukkan pengetahuan domain khusus ke dalam agent
- Implementasinya berbasis Puppeteer, dan agent memakai wrapper alat ini alih-alih menggunakan Puppeteer secara langsung
- Secara default menggunakan profil browser anonim terpisah, dan tidak mengakses Chrome password manager
- CyberAgent mengaudit 236 Storybook story dari 32 komponen dalam waktu kurang dari 1 jam dengan DevTools for agents
- Demis Hassabis menetapkan tujuan awal DeepMind sebagai “solve intelligence”
- Arus perubahan AI terhadap penemuan ilmiah, produk, dan alat riset menjadi tema utama
- AlphaFold kembali disebut sebagai contoh pemecahan masalah sulit 50 tahun berupa struktur protein
- Gemini for Science terhubung dengan arus model untuk sains yang diumumkan dalam keynote
- Demis Hassabis menggambarkan masa kini sebagai periode di “foothills of the singularity”, dan melihat titik saat intelligence terselesaikan berada di sekitar 2030 ± 1 tahun
- Keluarga model Genie digunakan Waymo untuk menguji situasi 1 in a billion yang sulit dilihat di dunia nyata
- Kemajuan drug discovery dari Isomorphic Labs digunakan sebagai contoh AI yang mempercepat sains
- Aplikasi Gemini memiliki 900 juta pengguna per bulan, dan AI Mode in Search juga menjadi permukaan produk yang penting
- AI digunakan bukan hanya untuk fitur produk, tetapi juga sebagai alat pemecahan masalah sains dan riset
- Pekerjaan developer di era AI bergeser dari menulis kode ke perancangan sistem, dokumentasi, dan orkestrasi
- Alat dan model baru terus bermunculan, tetapi tidak perlu langsung mengikuti semua tren; perlu memilih alat yang ingin dipelajari secara sengaja
- Memasukkan agent ke dalam tim mirip seperti merekrut banyak engineer junior, sehingga dokumentasi internal dan catatan keputusan desain menjadi makin penting
- Untuk membangun agentic workflow yang baik, perlu ditentukan tanggung jawab satu agent, cara beberapa agent saling berdialog, dan posisi pengawasan manusia
- UX berbagai alat coding makin mirip, sehingga pola yang dipelajari di satu alat bisa dipindahkan ke alat lain
- Saat bekerja dengan agent, perlu melepaskan sebagian kontrol atas jalur kerja, lalu menyelaraskan hasil dan niat desain
- technical debt, cognitive debt, dan intent debt bisa membaik lebih cepat atau memburuk lebih cepat dengan AI
- Menjalankan 20 agent secara bersamaan dapat melampaui kapasitas kognitif manusia, sehingga perlu dikelola dengan sengaja
- Kebiasaan prompt yang baik berubah dari sekadar potongan kata kunci pencarian menjadi penyampaian tujuan lengkap dan konteks
- Yang makin penting bukan “apakah semua kode ditulis sendiri”, melainkan “apakah sudah ada konteks dan sistem verifikasi agar agent bisa bekerja”
- Bahkan di era AI, kapabilitas dasar rekayasa perangkat lunak menjadi semakin penting
- AI bisa menjadi force multiplier, tetapi untuk mengevaluasi, mengintegrasikan, dan memelihara hasil keluarannya dibutuhkan keahlian yang mendalam
- Semakin otonom agen bekerja, semakin dibutuhkan shift-left untuk memperjelas intent lebih awal
- System Design meluas menjadi konsep yang mencakup lingkungan, manusia, agen, alat, hingga budaya
- Tim perlu membuat dan memelihara sendiri agent role, profile, recipe, rule, dan skill, alih-alih memakai agen secara out-of-box
- Specs, agent rules, dan skills menjadi source of truth yang menyampaikan what dan why dari sistem kepada agen
- Untuk membuat realistic eval, dibutuhkan kapabilitas AI, rekayasa perangkat lunak, pengguna, dan bisnis secara bersamaan
- Perlu dibuat feedback loop yang menganalisis agent trace untuk meningkatkan kegunaan alat, agent skill, dan desain sistem
- Engineer manusia bergeser dari conductor untuk agen individual menjadi orchestrator bagi beberapa tim agen asinkron
- Untuk melihat sistem dari sudut pandang pelaku jahat, red team agent bisa ditempatkan secara eksplisit
- Jika AI mempercepat penulisan kode, seluruh ekosistem pengembangan akan menerima tekanan pada tingkat software ecology
- Google memiliki struktur di mana semua kode, termasuk Android dan Chrome, berada dalam monorepo bersama dan dikomit ke trunk
- Google telah lama menggunakan alat internal yang memungkinkan satu developer mengubah jutaan baris kode
- Besar kemungkinan ekosistem pengembangan saat ini tidak mampu menanggung kecepatan 10x
- Jika agen menghasilkan lebih banyak kompilasi, pengujian, commit, dan penggunaan token, biaya infrastruktur dan bottleneck akan membesar
- Agen dapat membuat kode yang mudah ditulis, tetapi belum tentu membuat kode yang mudah dipelihara oleh manusia
- Dibutuhkan agentic skill component reuse dan component isolation yang memaksa penggunaan ulang dan isolasi
- API dan akses data harus dilindungi dengan ketat seolah-olah pada dasarnya terbuka bagi agen
- Kalimat “agents will find things you probably didn't want them to” menunjukkan risiko dalam desain perizinan
- Dalam ekosistem pengembangan tahun 2030, cara saat ini bisa terlihat usang seperti era CD-ROM tahun 2001
- Dengan menggunakan Antigravity dan Flutter bersama, ide yang dibuat sekali dapat diperluas ke berbagai platform
- Sejak peluncuran Gemini 3, kemampuan model meningkat besar, dan Antigravity mendukung kemampuan itu sejak awal
- Antigravity menempatkan feedback loop yang rapat antara perencanaan, eksekusi, dan verifikasi sebagai inti
- Antigravity membuat task list dan implementation plan, meninggalkan screenshot dan video selama eksekusi, lalu setelah selesai menulis laporan yang memuat implementasi dan alasannya
- Pada tahap verifikasi, eksekusi aplikasi, pengambilan screenshot, klik tombol Chrome, dan menjalankan pengujian dilakukan secara berurutan
- Di Flutter, strong typing Dart dan analysis server memberi LLM sinyal kesalahan objektif seperti function signature dan bentuk class
- Flutter adalah cross-platform UI toolkit yang menyediakan piksel dan fungsi yang sama di banyak layar
- Stateful hot reload Flutter memberikan pengalaman pengembangan dengan membangun ulang aplikasi dalam kurang dari 1 detik saat sedang berjalan
- Semakin banyak kode yang dibuat agen, manusia perlu menetapkan tujuan desain dan arah produk serta meninjau hasil keluaran agen
- Antigravity menyediakan loop eksekusi agen, dan Flutter memberikan hasil yang konsisten di berbagai platform sehingga membentuk alur “vibe once, run anywhere”
1 komentar
Flash terlalu mahal, mulai sekarang saya akan tinggal selamanya di hosting gemma OpenRouter