Pemisahan antara logika dan inferensi merupakan pendekatan krusial untuk meningkatkan skalabilitas agen kecerdasan buatan (AI). Strategi ini memungkinkan pemisahan alur kerja inti dari metode eksekusi, sebuah langkah penting dalam transisi dari prototipe AI generatif menuju agen yang siap digunakan dalam lingkungan produksi.
Transisi ini sering kali menghadapi tantangan rekayasa, terutama terkait keandalan. Model Bahasa Besar (LLM) memiliki sifat stokastik, yang berarti respons yang berhasil pada satu waktu bisa saja berbeda atau gagal pada percobaan berikutnya. Untuk mengatasi ketidakpastian ini dan memastikan konsistensi, tim pengembang umumnya membungkus dan mengisolasi logika bisnis inti dari proses inferensi LLM, sehingga menciptakan sistem yang lebih stabil dan skalabel.