Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Pengiriman perangkat lunak yang berkembang untuk AI agen
Pengiriman perangkat lunak modern telah dibentuk oleh asumsi sederhana — bahwa Anda mengontrol sistem yang Anda kirimkan. Anda menentukan persyaratan, menulis logika, menguji hasil yang diharapkan, dan menerapkan layanan yang dapat diprediksi. Bahkan Agile dan DevOps pendekatan masih mengandalkan prinsip bahwa setiap sprint memberikan sesuatu yang deterministik, dapat diverifikasi, dan sebagian besar dalam pengawasan manusia.
Agentic AI menjungkirbalikkan fondasi itu. Sistem agen menafsirkan, bernalar, dan beradaptasi daripada mengikuti skrip. Perilaku mereka bergantung pada kode yang Anda tulis, konteks tempat mereka beroperasi, input yang diberikan, alat yang dapat mereka akses, dan tujuan yang ditetapkan. Singkatnya, mereka tidak mengikuti perintah; mereka mengejar hasil.
Ini membuat pengiriman lebih sedikit tentang kontrol dan lebih banyak tentang penyelarasan. Daripada memberikan instruksi, Anda harus membentuk bagaimana perilakunya. Ini berarti bahwa siklus hidup pengembangan perangkat lunak tradisional (SDLC) tidak lagi cocok karena dirancang untuk sistem berbasis logika yang dikendalikan manusia.
Bagian ini berisi topik berikut:
Zona niat untuk AI agen
Alih-alih tahapan kaku, seperti mendefinisikan, membangun, menguji, dan melepaskan, kita membutuhkan model yang mencakup otonomi, ketidakpastian, dan kemunculan. Sebagai gantinya, Anda menggunakan zona niat. A z one of intent mendefinisikan ruang terbatas di mana agen dapat beroperasi dengan otonomi, dalam batasan. Tujuannya adalah untuk beralih dari micromanaging setiap tugas ke merancang lingkungan di mana agen dapat bertindak, belajar, dan berkolaborasi dengan aman. Anda menentukan apa (hasil yang diinginkan), mengapa (maksud), dan pagar pembatas (batasan, kebijakan, dan batas kepercayaan). Mengingat batas-batas dan informasi ini, agen mencari tahu caranya.
Alih-alih jalur perakitan, pikirkan lingkungan sebagai wilayah udara. Anda mengontrol siapa yang bisa masuk, apa yang bisa mereka lakukan, dan ke mana mereka bisa pergi. Tapi begitu masuk, mereka bebas menavigasi sesuai kebutuhan. Begitulah skala sistem agen tanpa kekacauan.
Ini bukan hanya pergeseran filosofis; itu praktis. Output non-deterministik dari sistem berbasis agen tidak dapat sepenuhnya diuji melalui pengujian unit. Itu tidak dapat diversikan seperti binari statis. Agen berubah seiring waktu, beradaptasi dengan data baru, dan berinteraksi dengan sistem lain dengan cara yang tidak terduga. Mencoba mengirimkannya menggunakan model tradisional mengarah ke arsitektur yang rapuh dan tidak dapat diskalakan. Paling buruk, itu mengarah pada kepercayaan palsu pada sistem yang sebenarnya tidak dapat Anda atur.
Ketika tim merangkul pengiriman berbasis niat, mereka mendapatkan dua keuntungan:
-
Kontrol di mana yang paling penting — Mereka mendefinisikan batas, bukan output.
-
Skalabilitas melalui delegasi — Mereka memungkinkan agen untuk menangani kompleksitas manusia tidak dapat melakukan hardcode.
Ini adalah bagaimana Anda beralih dari prototipe terisolasi ke sistem agen tingkat produksi nyata yang dapat berulang kali dan andal memberikan nilai.
Mengembangkan siklus hidup pengiriman untuk AI agen
Untuk mendukung perilaku adaptif yang cerdas, SDLC harus dibingkai ulang dari kontrol deterministik ke niat adaptif. Berikut ini adalah perubahan yang diperlukan untuk mengembangkan SDLC tradisional untuk AI agen:
-
Perencanaan menjadi desain niat. Tim menentukan tujuan, kendala, dan perilaku agen yang diharapkan. Kebijakan dan kriteria keberhasilan dibingkai dalam hal keselarasan, bukan logika.
-
Arsitektur menjadi perancah. Tim fokus pada mendefinisikan peran, antarmuka, pagar pembatas, mekanisme mundur, dan pengamatan daripada membuat skrip setiap jalur keputusan.
-
Pengujian menjadi evaluasi perilaku. Alih-alih menegaskan output tertentu, tim memvalidasi apakah agen tetap dalam batas yang dapat diterima dan memenuhi niat di bawah masukan yang bervariasi.
-
Deployment menjadi orkestrasi berkelanjutan. Sistem agen digunakan dengan kontrol runtime, pemantauan langsung, dan saluran umpan balik yang memungkinkan penyetelan waktu nyata.
-
Iterasi menjadi umpan balik dan adaptasi. Alih-alih siklus patch perubahan kode tradisional, tim mengamati bagaimana agen berevolusi, di mana mereka berhasil, atau ketika mereka melayang. Jika perlu, tim melakukan intervensi melalui kendala yang diperbarui, pelatihan ulang, dan penambahan atau modifikasi mekanisme kontrol.
Praktik yang ada yang berfokus pada iterasi, eksperimen, dan umpan balik cepat ada di tengah jalan. Pergeseran ke sistem agen bukanlah penolakan terhadap prinsip-prinsip Agile. Faktanya, ini adalah evolusi alami dari mereka. Pemikiran tangkas menekankan kemampuan beradaptasi, umpan balik, dan solusi kerja di atas rencana yang kaku. Itu selaras sempurna dengan sifat sistem agen, yang belajar, beradaptasi, dan merespons konteks secara real time. Jika Anda sudah menjalankan siklus pendek, memvalidasi asumsi dengan cepat, dan mengelola ketidakpastian melalui pengiriman berkelanjutan, Anda diperlengkapi dengan baik untuk memimpin transisi ini.
Tetapi ada perbedaan utama. Pendekatan Agile tradisional mengasumsikan bahwa hal yang disampaikan adalah deterministik. Ini mengasumsikan bahwa, setelah dibangun, benda itu akan berperilaku konsisten dan dapat diprediksi, dengan hasil berulang untuk input yang sama. Pengulangan ini membantu Anda men-debug, menguji, dan mengulangi dengan percaya diri. Sistem agen merusak model itu. Mereka probabilistik, peka konteks, dan mampu berkembang secara independen. Itu berarti beberapa praktik Agile menjadi kurang berguna, seperti pelacakan kecepatan berdasarkan penyelesaian cerita, kriteria penerimaan yang ketat, atau perencanaan sprint deterministik.
Aspek SDLC tradisional berikut berlaku untuk AI agen:
-
Pengembangan dan pengiriman berulang
-
Umpan balik pelanggan sebagai sinyal utama
-
Kolaborasi lintas fungsi
-
Integrasi dan penyebaran berkelanjutan
Aspek SDLC tradisional berikut harus berkembang untuk AI agen:
-
Mendefinisikan ulang dilakukan sebagai selaras dengan maksud. Fokus pada apakah perilaku agen memenuhi tujuan yang dimaksudkan dalam batasan yang ditentukan.
-
Beralih dari kriteria penerimaan ke pagar perilaku.
-
Perluas definisi done untuk memasukkan kesiapan runtime, yang mencakup observabilitas, penjelasan, dan mekanisme umpan balik yang mendukung pembelajaran dan kepercayaan berkelanjutan.
-
Prioritaskan loop umpan balik waktu nyata dan pelacakan perilaku di atas perencanaan di muka
Kabar baiknya adalah Anda tidak perlu membuang buku pedoman SDLC. Anda hanya perlu mengembangkannya dari mengelola kode hingga membentuk perilaku. Dalam sistem agen, kesuksesan bukan hanya tentang apakah perangkat lunak berjalan, tetapi bagaimana perilakunya.
Mempersiapkan tim untuk AI agen
Rekayasa perangkat lunak tidak akan hilang. Ini berkembang. Pekerjaan bergeser dari fungsi menulis ke membentuk kerangka kerja dan mekanisme kontrol untuk perilaku cerdas. Dalam dunia AI agen, membangun bukan lagi bagian yang sulit — mengelola kemunculan adalah. Bagi sebagian besar tim teknik, evolusi terasa seperti pergeseran pola pikir daripada lompatan teknis. Alih-alih bertanya “Apa yang akan dilakukan sistem?” pertanyaannya menjadi “Apa yang telah kita berdayakan untuk dikejar, dan bagaimana kita akan tahu jika itu tetap di jalur?”
Untuk tim teknik, evolusi menuju agen AI memerlukan perubahan berikut:
-
Pergeseran budaya — Tim harus merasa nyaman dengan ketidakpastian dan otonomi dalam sistem yang tidak mereka kendalikan sepenuhnya.
-
Peran baru - Desainer niat, penguji perilaku, dan insinyur observabilitas menjadi inti pengiriman.
-
Bahasa bersama — Tim membutuhkan pemahaman yang jelas dan bersama tentang tujuan, pagar pembatas, dan sinyal keberhasilan, seperti bagaimana mereka membutuhkan spesifikasi dan kasus uji.
Saat AI generatif matang, kita akan melihat lebih banyak sistem agen berinteraksi dengan pelanggan, produk, dan operasi. Organisasi yang sukses tidak akan menjadi orang-orang dengan model terbaik. Ini akan menjadi orang-orang yang dapat mengintegrasikan agen ke dalam alur kerja dunia nyata dengan kepercayaan diri, kontrol, dan kecepatan. Itu berarti bahwa model pengiriman dan tim teknik harus berkembang bersama. Zona niat memberi Anda abstraksi untuk melakukan itu. Mereka membantu Anda mengoperasionalkan otonomi tanpa menyerahkan akuntabilitas. Mereka juga menawarkan kerangka kerja bersama di seluruh tim untuk membantu mengatur sistem yang tidak dapat dikodekan dengan keras.
Untuk informasi lebih lanjut tentang mempersiapkan tim untuk AI agen, lihat bagian Mempersiapkan bisnis untuk AI agen pada skala besar dari panduan ini.
