Internet sedang berkembang. Kita bergerak melampaui jaringan yang dirancang untuk penjelajahan web manusia menuju infrastruktur yang mendukung agen otonom yang berkolaborasi lintas sistem. Paradigma baru ini membutuhkan stack yang secara fundamental berbeda, yang dibangun di atas komponen terbuka yang memfasilitasi komunikasi tanpa hambatan, pemanfaatan alat, dan pemrosesan real-time.
Inti dari stack yang muncul ini adalah empat teknologi utama:
- Agent2Agent (A2A): Dikembangkan oleh Google, A2A adalah protokol yang memungkinkan agen untuk saling menemukan dan berkomunikasi. Ini menyediakan cara standar bagi agen untuk mengumumkan kemampuan mereka, bertukar tugas, dan melakukan streaming pembaruan.
- Model Context Protocol (MCP): Dipelopori oleh Anthropic, MCP adalah standar untuk penggunaan alat dan konteks eksternal. Ini mendefinisikan bagaimana agen dapat mengakses dan memanfaatkan API dan alat eksternal, memungkinkan mereka untuk berinteraksi dengan dunia nyata.
- Apache Kafka: Platform streaming peristiwa terdistribusi yang bertindak sebagai sistem saraf pusat untuk komunikasi agen. Kafka menyediakan cara yang andal dan terukur untuk mengoordinasikan interaksi antar agen.
- Apache Flink: Mesin pemrosesan real-time yang memperkaya, memantau, dan bertindak berdasarkan aliran aktivitas agen. Flink memungkinkan agen untuk bereaksi secara real time terhadap peristiwa, membuat keputusan, dan mengoordinasikan alur kerja yang kompleks.
Tantangan Ekosistem Agen yang Terfragmentasi
Saat ini, pengembangan agen AI menghadapi tantangan signifikan terkait dengan fragmentasi dan kurangnya interoperabilitas. Tantangan-tantangan ini menghambat penciptaan sistem AI yang kuat dan terukur:
- Agen Terisolasi: Agen sering beroperasi dalam silo, tidak dapat berkomunikasi atau berbagi informasi. Agen CRM, misalnya, mungkin tidak menyadari wawasan yang ditemukan oleh agen gudang data, yang menyebabkan hilangnya peluang dan inefisiensi.
- Penggunaan Alat yang Rapuh: Tanpa protokol standar untuk memanggil alat dan API, agen bergantung pada integrasi hardcoded yang sulit dipelihara dan digunakan kembali. Ini membatasi kemampuan mereka untuk beradaptasi dengan lingkungan yang berubah dan berintegrasi dengan sistem baru.
- Kerangka Kerja yang Tidak Konsisten: Runtime agen yang berbeda menggunakan model yang bervariasi, memperlakukan agen sebagai chatbot, directed acyclic graphs (DAGs), atau perencana rekursif. Kurangnya konsistensi ini mempersulit pembuatan agen yang portabel dan interoperable.
- Pengembangan Berpusat pada Prototipe: Banyak agen dirancang sebagai prototipe satu kali, tidak memiliki ketahanan dan skalabilitas yang diperlukan untuk penerapan dunia nyata. Mereka sering gagal mengatasi masalah kritis seperti percobaan ulang, kegagalan, koordinasi, pencatatan, dan penskalaan.
- Kurangnya Tulang Punggung Kolaborasi: Tidak adanya bus peristiwa pusat, memori bersama, atau riwayat tindakan agen yang dapat dilacak menghambat kolaborasi dan koordinasi. Informasi sering terjebak dalam panggilan HTTP langsung atau terkubur dalam log, sehingga sulit untuk memahami dan men-debug perilaku agen.
Solusinya terletak bukan pada penggabungan semua agen ke dalam platform monolitik, tetapi pada pembangunan stack bersama berdasarkan protokol terbuka, arsitektur berbasis peristiwa, dan pemrosesan real-time. Pendekatan ini mendorong interoperabilitas, skalabilitas, dan ketahanan.
Agent2Agent: Standarisasi Komunikasi Agen
Protokol A2A Google adalah langkah signifikan menuju mengatasi masalah interoperabilitas agen. Ini menyediakan protokol universal untuk menghubungkan agen, terlepas dari asal atau lingkungan runtime mereka. Dengan mendefinisikan bahasa bersama untuk agen, A2A memungkinkan mereka untuk:
- Mengiklankan Kemampuan: Agen dapat mengumumkan kemampuan mereka melalui
AgentCard, deskriptor JSON yang menentukan apa yang dapat dilakukan agen dan bagaimana berinteraksi dengannya. Ini memungkinkan agen lain untuk menemukan dan memanfaatkan layanan mereka. - Bertukar Tugas: A2A memfasilitasi interaksi terstruktur antar agen melalui JSON-RPC, di mana satu agen meminta bantuan dari agen lain dan menerima hasil atau artefak sebagai tanggapan. Ini memungkinkan agen untuk berkolaborasi dalam tugas-tugas kompleks.
- Streaming Pembaruan: Agen dapat melakukan streaming umpan balik real-time selama tugas jangka panjang atau kolaboratif menggunakan server-sent events (SSEs). Ini memberikan transparansi dan memungkinkan agen untuk memantau kemajuan dan bereaksi terhadap perubahan.
- Bertukar Konten Kaya: A2A mendukung pertukaran file, data terstruktur, dan formulir, bukan hanya teks biasa. Ini memungkinkan agen untuk berbagi informasi kompleks dan berkolaborasi dalam berbagai tugas yang lebih luas.
- Memastikan Keamanan: A2A menggabungkan dukungan bawaan untuk HTTPS, otentikasi, dan izin, memastikan komunikasi yang aman antar agen. Ini sangat penting untuk melindungi data sensitif dan mencegah akses yang tidak sah.
Model Context Protocol: Memungkinkan Penggunaan Alat dan Kesadaran Kontekstual
MCP Anthropic melengkapi A2A dengan menstandarisasi bagaimana agen menggunakan alat dan mengakses konteks eksternal. Ini mendefinisikan bagaimana agen dapat memanggil API, memanggil fungsi, dan berintegrasi dengan sistem eksternal, memungkinkan mereka untuk berinteraksi dengan dunia nyata.
Sementara A2A berfokus pada bagaimana agen berkomunikasi satu sama lain, MCP berfokus pada bagaimana agen berinteraksi dengan lingkungan mereka. Bersama-sama, kedua protokol ini memberikan cetak biru komprehensif untuk ekosistem agen yang terhubung:
- MCP memberdayakan kecerdasan agen individu dengan menyediakan akses ke alat dan informasi.
- A2A memungkinkan kecerdasan kolektif dengan memfasilitasi komunikasi dan kolaborasi antar agen.
Kebutuhan akan Infrastruktur Komunikasi yang Kuat
Bayangkan sebuah perusahaan di mana karyawan hanya dapat berkomunikasi melalui pesan langsung, satu lawan satu. Berbagi pembaruan akan membutuhkan pengiriman pesan ke setiap orang secara individual, dan mengoordinasikan proyek di beberapa tim akan melibatkan penyampaian informasi secara manual antar kelompok. Seiring pertumbuhan perusahaan, pendekatan ini menjadi semakin kacau dan tidak berkelanjutan.
Demikian pula, ekosistem agen yang dibangun di atas koneksi langsung menjadi rapuh dan sulit untuk ditingkatkan. Setiap agen harus tahu siapa yang harus diajak bicara, bagaimana cara menghubungi mereka, dan kapan mereka tersedia. Seiring bertambahnya jumlah agen, jumlah koneksi yang diperlukan tumbuh secara eksponensial, membuat sistem tidak dapat dikelola.
A2A dan MCP memberi agen bahasa dan struktur untuk berkomunikasi dan bertindak, tetapi bahasa saja tidak cukup. Untuk mengoordinasikan sejumlah besar agen di seluruh perusahaan, infrastruktur yang kuat diperlukan untuk mengelola aliran pesan dan reaksi agen.
Apache Kafka dan Apache Flink: Tulang Punggung Koordinasi Agen
Apache Kafka dan Apache Flink menyediakan infrastruktur yang dibutuhkan untuk mendukung komunikasi dan komputasi agen yang terukur. Kafka bertindak sebagai platform streaming peristiwa terdistribusi, sedangkan Flink adalah mesin pemrosesan streaming real-time.
Kafka, yang awalnya dikembangkan di LinkedIn, berfungsi sebagai bus pesan yang tahan lama dan berthroughput tinggi, memungkinkan sistem untuk mempublikasikan dan berlangganan aliran peristiwa secara real time. Ini memisahkan produsen dari konsumen dan memastikan bahwa data tahan lama, dapat diputar ulang, dan terukur. Kafka banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, dari sistem keuangan hingga deteksi penipuan hingga saluran telemetri.
Flink, juga sebuah proyek Apache, dirancang untuk pemrosesan peristiwa stateful, berthroughput tinggi, latensi rendah. Sementara Kafka menangani perpindahan data, Flink menangani transformasi, pengayaan, pemantauan, dan orkestrasi data tersebut saat mengalir melalui sistem.
Bersama-sama, Kafka dan Flink membentuk kombinasi yang kuat: Kafka adalah aliran darah, dan Flink adalah sistem refleks. Mereka menyediakan fondasi untuk membangun ekosistem agen yang terukur dan tangguh.
Sama seperti A2A yang muncul sebagai HTTP dunia agen, Kafka dan Flink membentuk fondasi berbasis peristiwa yang dapat mendukung komunikasi dan komputasi agen yang terukur. Mereka memecahkan masalah yang tidak dapat dipecahkan oleh komunikasi langsung, point-to-point:
- Decoupling: Dengan Kafka, agen tidak perlu tahu siapa yang akan mengonsumsi output mereka. Mereka mempublikasikan peristiwa (misalnya,
"TaskCompleted","InsightGenerated") ke topik, dan agen atau sistem yang tertarik dapat berlangganan. - Observabilitas dan Replayability: Kafka memelihara log setiap peristiwa yang tahan lama dan berurutan waktu, membuat perilaku agen sepenuhnya dapat dilacak, diaudit, dan diputar ulang.
- Pengambilan Keputusan Real-time: Flink memungkinkan agen untuk bereaksi secara real time terhadap aliran peristiwa, memfilter, memperkaya, menggabungkan, atau memicu tindakan berdasarkan kondisi dinamis.
- Ketahanan dan Penskalaan: Pekerjaan Flink dapat menskalakan secara independen, pulih dari kegagalan, dan mempertahankan status di seluruh alur kerja jangka panjang. Ini penting untuk agen yang melakukan tugas-tugas kompleks dan multi-langkah.
- Koordinasi Asli Aliran: Alih-alih menunggu respons sinkron, agen dapat berkoordinasi melalui aliran peristiwa, mempublikasikan pembaruan, berlangganan alur kerja, dan memajukan status secara kolaboratif.
Singkatnya:
- A2A mendefinisikan bagaimana agen berbicara.
- MCP mendefinisikan bagaimana mereka bertindak pada alat eksternal.
- Kafka mendefinisikan bagaimana pesan mereka mengalir.
- Flink mendefinisikan bagaimana aliran tersebut diproses, ditransformasikan, dan diubah menjadi keputusan.
Stack Empat Lapis untuk Agen AI Tingkat Perusahaan
Protokol seperti A2A dan MCP sangat penting untuk menstandarisasi perilaku dan komunikasi agen. Namun, tanpa substrat berbasis peristiwa seperti Kafka dan runtime asli aliran seperti Flink, agen-agen ini tetap terisolasi, tidak dapat berkoordinasi secara fleksibel, menskalakan dengan baik, atau bernalar dari waktu ke waktu.
Untuk sepenuhnya mewujudkan visi agen AI tingkat perusahaan yang interoperable, kita membutuhkan stack empat lapis:
- Protokol: A2A dan MCP mendefinisikan apa dari komunikasi agen dan penggunaan alat.
- Kerangka Kerja: LangGraph, CrewAI, dan ADK mendefinisikan bagaimana dari implementasi agen dan manajemen alur kerja.
- Infrastruktur Pesan: Apache Kafka mendukung aliran pesan dan peristiwa antar agen.
- Komputasi Real-Time: Apache Flink mendukung pemikiran dengan memproses dan mengubah aliran data secara real time.
Stack empat lapis ini mewakili stack internet baru untuk agen AI, menyediakan fondasi untuk membangun sistem yang tidak hanya cerdas tetapi juga kolaboratif, dapat diamati, dan siap produksi.
Bergerak Menuju Ekosistem Agen yang Terhubung
Kita berada pada momen penting dalam evolusi perangkat lunak. Sama seperti stack internet asli membuka era baru konektivitas global, stack baru muncul untuk agen AI. Stack ini dibangun untuk sistem otonom yang bekerja bersama untuk bernalar, memutuskan, dan bertindak.
A2A dan MCP menyediakan protokol untuk komunikasi agen dan penggunaan alat, sementara Kafka dan Flink menyediakan infrastruktur untuk koordinasi real-time, observabilitas, dan ketahanan. Bersama-sama, mereka memungkinkan untuk beralih dari demo agen yang terputus ke ekosistem tingkat produksi yang terukur dan cerdas.
Ini bukan hanya tentang memecahkan tantangan rekayasa; ini tentang memungkinkan jenis perangkat lunak baru di mana agen berkolaborasi lintas batas, memberikan wawasan dan aliran tindakan secara real time, dan memungkinkan kecerdasan menjadi sistem terdistribusi.
Untuk mewujudkan visi ini, kita perlu membangun secara terbuka, interoperable, dan dengan pelajaran dari revolusi internet terakhir dalam pikiran. Lain kali Anda membangun agen, jangan hanya bertanya apa yang dapat dilakukannya. Tanyakan bagaimana ia cocok dengan sistem yang lebih besar:
- Dapatkah ia berkomunikasi dengan agen lain?
- Dapatkah ia mengoordinasikan tindakannya dengan orang lain?
- Dapatkah ia berevolusi dan beradaptasi dengan perubahan keadaan?
Masa depan bukan hanya bertenaga agen; itu terhubung dengan agen.