Pemisahan logika dari inferensi merupakan strategi penting untuk meningkatkan skalabilitas agen AI. Pendekatan ini secara fundamental memisahkan alur kerja inti dari strategi eksekusi, sehingga memberikan fleksibilitas dan keandalan yang lebih tinggi.
Transisi dari prototipe AI generatif menuju agen tingkat produksi seringkali dihadapkan pada tantangan rekayasa, terutama terkait keandalan. Model Bahasa Besar (LLM) pada dasarnya bersifat stokastik, artinya perintah yang berhasil dalam satu kesempatan mungkin saja gagal di percobaan berikutnya.
Dengan memisahkan komponen logika (yang menentukan apa yang harus dilakukan agen) dari komponen inferensi atau pencarian (yang menentukan bagaimana agen mencapai tujuan), tim pengembangan dapat:
- Meningkatkan stabilitas dan prediktabilitas.
- Mengelola kompleksitas sistem dengan lebih efektif.
- Memungkinkan adaptasi yang lebih mudah terhadap perubahan lingkungan atau kebutuhan bisnis tanpa mengganggu keseluruhan arsitektur.
Strategi ini membantu mengatasi sifat stokastik LLM dan membangun agen AI yang lebih tangguh dan siap untuk penggunaan skala produksi.
