AI Agenik: Tumpukan Teknologi untuk Insinyur Agen

Penulis, seorang pengguna Habr, memperhatikan bahwa banyak kandidat untuk posisi insinyur Python agen kesulitan dengan konsep dan alat umum di bidang ini. Untuk membantu, ia memberikan gambaran praktis. Ia mendefinisikan agen sebagai entitas dengan prompt, LLM, dan alat, tetapi yang penting dengan loop dan umpan balik: model memutuskan setiap langkah berikutnya, bertindak dan mengamati hasil, tidak seperti rantai yang telah ditentukan sebelumnya. Ia mencatat bahwa meskipun rantai memiliki rute tetap, agen memiliki serangkaian kemampuan dan tujuan, dengan rute yang muncul secara dinamis. Loop melibatkan deklarasi alat melalui skema API (JSON Schema), model meminta pemanggilan alat, dan runtime mengeksekusinya dan mengembalikan hasil ke konteks. Kondisi berhenti, seperti model memutuskan tugas selesai atau batas iterasi, penting. PydanticAI disorot sebagai kerangka kerja yang aman tipe untuk membangun agen, menggunakan model Pydantic untuk validasi keluaran, alat dengan anotasi tipe dan docstring, injeksi ketergantungan melalui RunContext, dan validator keluaran. LangGraph disajikan sebagai pendekatan berbasis graf untuk alur kerja stateful, memungkinkan persetujuan manusia dan checkpoint. smolagents dari Hugging Face menggunakan agen kode yang menulis kode Python untuk dieksekusi. CrewAI menawarkan pendekatan berbasis peran dengan agen yang memiliki peran, tujuan, dan biografi, yang diorkestrasi dalam kru. Artikel ini juga menyebutkan MCP (Model Context Protocol), standar terbuka oleh Anthropic untuk menghubungkan alat, digambarkan sebagai USB-C untuk AI, memungkinkan interoperabilitas. Materi ini ditujukan untuk membantu pembaca lulus wawancara, mengakui bahwa bidang ini berkembang dengan cepat.