Mengenal Arsitektur Multi-Agent, Solusi AI untuk Sistem Kompleks

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) mendorong lahirnya berbagai aplikasi yang semakin kompleks. Di tahap awal, banyak sistem berbasis AI dapat berjalan dengan baik hanya menggunakan satu agen (single agent) yang dilengkapi dengan alat atau tools yang dirancang secara matang. Pendekatan ini menjadi pilihan awal yang ideal karena relatif mudah dibangun, mudah dipahami alurnya, serta lebih sederhana ketika harus dilakukan pengujian dan perbaikan kesalahan (debugging).

Namun, tantangan mulai muncul ketika aplikasi tumbuh dan berevolusi. Fitur bertambah, cakupan tugas meluas, dan kebutuhan pengguna menjadi semakin beragam. Pada kondisi ini, tim pengembang sering menghadapi situasi di mana mereka memiliki banyak kemampuan agen yang berbeda-beda, tetapi ingin menyajikannya dalam satu antarmuka yang terpadu dan konsisten. Sayangnya, semakin banyak kemampuan yang digabungkan, semakin besar pula kompleksitas yang harus dikelola.

Dalam praktiknya, terdapat dua kendala utama yang hampir selalu muncul, yaitu manajemen konteks dan pengembangan terdistribusi.

1. Tantangan Manajemen Konteks
   Setiap kemampuan agen biasanya membutuhkan pengetahuan dan instruksi yang spesifik. Masalahnya, semua pengetahuan ini tidak selalu bisa dimuat secara bersamaan dalam satu prompt. Jika secara hipotetis jendela konteks tidak terbatas dan latensi nol, seluruh informasi bisa dimasukkan sejak awal. Namun di dunia nyata, keterbatasan konteks dan performa sistem membuat pendekatan tersebut tidak memungkinkan.

   Karena itu, pengembang perlu merancang strategi agar agen hanya menerima informasi yang relevan pada saat dibutuhkan. Tanpa pengelolaan konteks yang baik, agen bisa kehilangan fokus, menghasilkan jawaban yang kurang tepat, atau justru memboroskan token dan sumber daya komputasi.

2. Tantangan Pengembangan Terdistribusi
   Kendala berikutnya datang dari cara kerja tim. Dalam organisasi atau proyek berskala menengah hingga besar, setiap kemampuan agen biasanya dikembangkan dan dipelihara oleh tim yang berbeda. Masing-masing tim memiliki ruang lingkup kerja, tanggung jawab, dan jadwal pengembangan sendiri.

   Jika seluruh kemampuan ini dipaksakan masuk ke dalam satu prompt agen yang besar dan monolitik, pengelolaannya menjadi sangat sulit. Perubahan kecil di satu bagian dapat berdampak ke bagian lain, koordinasi lintas tim menjadi lebih rumit, dan risiko kesalahan meningkat. Pada titik ini, pendekatan single agent mulai terasa tidak lagi efisien.

Ketika dua tantangan tersebut—manajemen konteks dan pengembangan terdistribusi—muncul bersamaan, arsitektur multi-agent sering kali menjadi solusi yang paling masuk akal.

 
Mengapa Arsitektur Multi-Agent Lebih Efektif?

Arsitektur multi-agent dianggap lebih efektif karena memungkinkan sistem AI membagi pekerjaan ke beberapa agen dengan peran yang jelas dan terfokus. Alih-alih mengandalkan satu agen untuk mengerjakan semua tugas, pendekatan ini memecah masalah besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan ditangani oleh agen yang memang dirancang untuk bidang tertentu. Dengan cara ini, setiap agen dapat bekerja lebih optimal tanpa harus memproses informasi yang tidak relevan dengan tugasnya.

Pembagian peran ini juga membantu mencegah penumpukan beban kerja pada satu agen. Dalam sistem agen tunggal, semakin banyak tugas yang harus dikerjakan, semakin kompleks pula konteks yang harus dipahami. Akibatnya, agen bisa menjadi kurang efisien, lambat merespons, atau bahkan menghasilkan jawaban yang tidak konsisten. Multi-agent mengatasi masalah ini dengan cara mendistribusikan beban kerja secara merata.

Keunggulan arsitektur multi-agent tidak hanya bersifat teoritis, tetapi juga didukung oleh hasil riset nyata. Dalam sistem riset multi-agent yang dikembangkan Anthropic, misalnya, arsitektur yang menggunakan Claude Opus 4 sebagai agen utama dan Claude Sonnet 4 sebagai subagen terbukti mampu mengungguli agen tunggal Claude Opus 4 hingga 90,2% dalam evaluasi internal. Hasil ini menunjukkan bahwa kolaborasi antar agen mampu menghasilkan kinerja yang jauh lebih baik dibandingkan mengandalkan satu agen saja.

Salah satu faktor utama di balik peningkatan kinerja tersebut adalah kemampuan sistem multi-agent untuk melakukan penalaran secara paralel. Setiap agen memiliki jendela konteksnya sendiri, sehingga dapat memproses informasi secara bersamaan tanpa saling mengganggu. Berbeda dengan agen tunggal yang harus menalar secara berurutan, sistem multi-agent dapat menyelesaikan berbagai aspek masalah pada waktu yang sama, lalu menggabungkan hasilnya menjadi satu keputusan atau jawaban yang lebih akurat.

Dengan kemampuan pembagian tugas, pengelolaan konteks yang lebih baik, serta penalaran paralel, arsitektur multi-agent menjadi pilihan yang semakin relevan untuk membangun sistem AI yang kompleks, skalabel, dan siap digunakan dalam skenario dunia nyata.

 
Empat Pola Utama Arsitektur Multi-Agent

Sebagian besar aplikasi multi-agent modern dibangun berdasarkan empat pola utama, yaitu subagents, skills, handoffs, dan router. Masing-masing pola memiliki karakteristik, keunggulan, dan kompromi yang berbeda.

1. Subagents: Orkestrasi Terpusat
   Pada pola subagents, terdapat satu agen utama yang berperan sebagai supervisor. Agen ini bertugas mengoordinasikan subagen-subagen khusus dengan memanggil mereka sebagai tools. Agen utama menyimpan konteks percakapan, sementara subagen bersifat stateless sehingga tidak menyimpan memori percakapan sebelumnya.

   Pola ini sangat cocok untuk aplikasi dengan banyak domain terpisah yang membutuhkan kontrol terpusat, seperti asisten pribadi yang mengelola kalender, email, dan sistem CRM. Kekurangannya, terdapat tambahan panggilan model karena seluruh hasil harus kembali ke agen utama, yang berdampak pada latensi dan penggunaan token.

2. Skills: Pengungkapan Kemampuan Bertahap
   Dalam pola skills, agen memuat prompt dan pengetahuan khusus hanya ketika dibutuhkan. Konsepnya mirip dengan membuka fitur secara bertahap sesuai konteks.

   Walaupun hanya menggunakan satu agen, pendekatan ini memiliki karakteristik mirip multi-agent karena agen dapat mengadopsi peran yang berbeda secara dinamis. Skills cocok untuk agen dengan banyak spesialisasi, seperti agen pemrograman atau asisten kreatif. Tantangannya adalah akumulasi konteks yang dapat menyebabkan pembengkakan token jika tidak dikelola dengan baik.

3. Handoffs: Transisi Agen Berbasis Status
   Pola handoffs memungkinkan agen yang aktif berubah secara dinamis berdasarkan status percakapan. Agen dapat menyerahkan alur kerja ke agen lain ketika kondisi tertentu terpenuhi.

   Pendekatan ini sangat efektif untuk layanan pelanggan atau proses multi-tahap yang membutuhkan urutan logis. Namun, karena bersifat stateful, pengelolaan status harus dilakukan dengan cermat agar alur percakapan tetap konsisten.

4. Router: Distribusi Paralel dan Sintesis Jawaban
   Pada pola router, sistem melakukan klasifikasi awal terhadap input pengguna, lalu mengarahkan permintaan tersebut ke satu atau lebih agen khusus secara paralel. Hasil dari masing-masing agen kemudian digabungkan menjadi satu jawaban yang utuh.

   Pola ini cocok untuk aplikasi dengan domain yang jelas dan kebutuhan pencarian ke banyak sumber sekaligus, seperti basis pengetahuan perusahaan. Kekurangannya adalah overhead routing yang berulang jika percakapan berlangsung panjang, meskipun hal ini dapat diatasi dengan mengombinasikannya dengan agen stateful.

 
Menyesuaikan Arsitektur dengan Kebutuhan

Tidak semua aplikasi membutuhkan arsitektur multi-agent. Namun, ketika aplikasi AI mulai menangani banyak domain, dikembangkan oleh banyak tim, dan dituntut untuk bekerja secara efisien dalam skala besar, pendekatan ini menjadi sangat relevan. Dengan memahami kebutuhan aplikasi dan karakteristik tiap pola arsitektur, pengembang dapat membangun sistem AI yang lebih terstruktur, fleksibel, dan siap berkembang di masa depan.