Anatomi agen: model, tools, memory, orchestrator
A0 — Fondasi Agent & Lingkungan
Semua agent — dari script minimal tanpa framework sampai sistem multi-agent di production — tersusun dari empat komponen dasar yang sama.
1. Model (Otak Keputusan)
Model bertugas memahami konteks bahasa alami, memilih alat (Tool Selection), merumuskan argumen eksekusi, dan memutuskan kapan tugas telah selesai.
Ingat: Parameter besar belum tentu menentukan performa agent! Kualitas agentik sangat bergantung pada post-training (RLHF/DPO, dataset penalaran CoT, dan fine-tuning pemanggilan fungsi).
Rekomendasi Model Berdasarkan Kebutuhan (Tier & Use Case):
1. Model Free Terbaik (So Far)
- Longcat 2.0 di Nous
- GLM 5.2 di NVIDIA NIM
- Kimi K2.7 di OpenCode Zen
- CodeBuddy CN / Global (via 9Router)
2. Butuh Respon Cepat (Fast Latency / High tok/s)
- GPT 5.6 Luna
- DeepSeek V4 Flash ("Dipsik") — Jagoan konsisten ~2 bulan, output selalu on-point dan minim halusinasi.
- Gemini Flash Family (Gemini 2.5 / 3.7 Flash)
- Grok 4.6
3. Butuh Advanced Task (Deep Reasoning & Complex Workflows)
- Qwen 3.8 Max — Jauh lebih stabil dibanding Fable (Fable sering auto-fallback ke 4.8 saat deep reasoning).
- DeepSeek V4 Pro
- 5.6 Sol
- Claude Fable
- GLM 5.3
- Kimi K3
- Claude Opus 5 — Standar emas untuk reasoning kompleks dan coding agent.
4. Rekomendasi per Domain Spesifik
- Frontend Development: Kimi K3, Fable 5, Claude Opus 5, GLM 5.3, Qwen 3.8, Gemini Flash 3.7.
- Game Development: Qwen 3.8, GLM 5.3, Claude Opus / Fable 5.
- Bot NFT / Automated Minting:
- Saat Menyusun Strategi & Logika (Advanced Task): Gunakan model penalaran mendalam.
- Saat Eksekusi / Minting Cepat (Fast Response): Wajib model ultra-cepat Rekomendasi: Longcat 2.0, Gemini 3.7 Flash, atau DeepSeek V4 Flash.
- Bug Hunting & Security Audit: GLM 5.2 – 5.3, Kimi K3, Qwen (jika ada filter keamanan berlebih, coba varian uncensored).
5. Best Subscription (So Far) & Penggunaan Sehari-Hari
- OpenCode Go: ~$5 / bulan.
- GPT Plus: 0.7) — "Untuk kebutuhan harian? GPT Plus gak usah mikir."
- Claude Max: Skema langganan yang membuat cost-average pemakaian Claude Opus menjadi semurah DeepSeek.
2. Tools (Aksi Dunia Nyata)
Tool adalah efek samping nyata: fungsi Python/TS lokal, query database, pemanggilan API HTTP, kalkulator, atau shell command. Model hanya meminta pemanggilan dalam format teks/JSON; kodemu yang mengeksekusinya.
3. Memory (Konteks Kerja)
Semua yang diingat agent melewati jendela konteks:
- Short-term: Riwayat percakapan dan output eksekusi tool putaran sebelumnya.
- Long-term: Fakta persisten di SQLite/JSON atau semantic memory di Vector Database.
4. Orchestrator / Harness (Loop Eksekusi)
Kode pengatur (harness, misal OMP atau while-loop sendiri) yang mengulang siklus Read → Think → Act → Observe sampai kondisi berhenti tercapai (jawaban final atau batas MAX_STEPS).