Agent vs workflow: kapan agen benar-benar dibutuhkan

Sebelum membangun agen, jawab dulu: apakah masalahmu butuh agen sama sekali? Banyak "agen" di produksi sebenarnya workflow — dan itu tidak masalah.

Workflow = jalur tetap

Workflow menjalankan langkah yang sudah ditentukan penulis: prompt → ringkas → query → jawab. Urutannya statis, tiap langkah bisa diuji sendiri. Contoh: pipeline RAG klasik.

Agent = jalur ditentukan model

Agent memberi model kendali urutan: read → think → act berulang, model yang memutuskan tool mana dipanggil dan kapan berhenti. Berguna saat:

• Jawaban butuh beberapa sumber/aksi yang tidak bisa diprediksi (mis. riset lintas dokumen).
• Ada percabangan berdasarkan hasil eksekusi (coba X, kalau error coba Y).
• Interaksi multi-putaran dengan pengguna/lingkungan.

Trade-off yang jujur

Agent lebih fleksibel tapi lebih mahal (banyak panggilan model), lebih lambat, dan hasilnya lebih sulit diprediksi. Aturan praktis: mulai sebagai workflow; tambahkan loop hanya bila jalur tetap terbukti gagal.

Tugas: ambil 3 fitur AI yang kamu pakai sehari-hari; klasifikasikan setiap fitur sebagai workflow atau agent, dan jelaskan satu kalimat alasannya.