Rekayasa Konteks AI: Apa Itu dan Bagaimana Meningkatkan Akurasi AI

Seiring dengan meningkatnya kekuatan LLMs, prompting tidak lagi menjadi bagian yang sulit. Konteks menjadi batasan.

Pengolahan konteks adalah proses menyajikan informasi yang tepat dalam format yang tepat kepada model bahasa besar (LLMs).

Apa yang membuat engineering konteks sulit?

Anda perlu merancang setiap lapisan tumpukan untuk menangkap konteks dan membuatnya tersedia. Jika Anda mengirim terlalu sedikit konteks, model bahasa besar (LLMs) tidak akan tahu apa yang harus dilakukan. Jika Anda mengirim terlalu banyak konteks, Anda akan kehabisan token. Jadi, bagaimana cara menemukan keseimbangan?

Di bawah ini, kami berbagi semua yang perlu Anda ketahui tentang engineering konteks.

Apa Itu Rekayasa Konteks AI?

Ini melampaui penulisan prompt. Rekayasa konteks menentukan:

🌟 Tujuan: Untuk mengoptimalkan informasi yang Anda berikan di jendela konteks LLM dan menyaring informasi yang tidak relevan.

Bagaimana konteks meningkatkan respons AI?

Tanpa konteks, LLM memprediksi kelanjutan teks yang paling mungkin secara statistik. Di sisi lain, teknik konteks yang baik meningkatkan output dengan:

Ringkasnya, seperti yang dikatakan Tobi Lutke, CEO Shopify:

Saya sangat menyukai istilah "konteks engineering" daripada "prompt engineering". Istilah ini lebih baik menggambarkan keterampilan inti: seni menyediakan semua konteks yang diperlukan agar tugas dapat diselesaikan secara masuk akal oleh model bahasa besar (LLM).

Peran rekayasa konteks dalam alur kerja yang didorong oleh AI

Dalam alur kerja yang didorong oleh AI, LLMs bukanlah alat yang berdiri sendiri. Mereka beroperasi di dalam sistem yang sudah memiliki data, aturan, dan keadaan.

Teknik konteks memungkinkan model untuk memahami di mana posisinya dalam alur kerja dan apa yang diizinkan untuk dilakukan selanjutnya.

Ketika model menyadari keadaan saat ini, tindakan sebelumnya, dan masukan yang hilang, ia dapat merekomendasikan atau melaksanakan langkah berikutnya yang tepat daripada menghasilkan saran generik.

Ini juga berarti secara eksplisit menyediakan logika bisnis seperti aturan persetujuan, batasan kepatuhan, dan jalur eskalasi. Ketika elemen-elemen ini menjadi bagian dari konteks, keputusan AI tetap selaras dengan realitas operasional.

Akhirnya, teknik pengolahan konteks memungkinkan alur kerja multi-langkah dan agen dengan memastikan serah terima yang bersih dari keadaan dan keputusan di setiap langkah.

Hal ini mencegah kesalahan menumpuk saat alur kerja berkembang, sehingga meningkatkan efektivitas konteks.

Bagaimana Cara Kerja Rekayasa Konteks?

Teknik pengolahan konteks bekerja dengan membentuk informasi secara bertahap sebelum informasi tersebut mencapai model.

Anatomi sistem yang dioptimalkan konteks meliputi:

Manfaat Rekayasa Konteks dalam Sistem AI

Inilah mengapa Anda membutuhkan teknik pengolahan konteks saat membangun aplikasi AI:

Output yang lebih akurat

Memberikan konteks yang relevan dengan keputusan dapat mengurangi ambiguitas. Model akan berargumen berdasarkan fakta, batasan, dan keadaan yang diketahui, bukan mengandalkan tebakan probabilistik.

Perilaku konsisten pada skala besar

Struktur konteks yang stabil menghasilkan output yang dapat diulang. Masukan yang serupa menghasilkan keputusan yang serupa—hal ini esensial untuk alur kerja produksi.

Biaya dan latensi yang lebih rendah

Kontekstualisasi yang terarah dan terkompresi menghindari pemborosan token. Sistem merespons lebih cepat tanpa perlu memuat ulang riwayat atau dokumen secara berulang-ulang.

Otomatisasi yang lebih aman

Kontekstualisasi mengenkode aturan bisnis dan izin. Hal ini memungkinkan AI bertindak tanpa melanggar kebijakan atau memicu tindakan berisiko.

Alur kerja multi-langkah yang lebih baik

Penerusan konteks yang bersih menjaga keadaan di antara langkah-langkah. Kesalahan tidak menumpuk seiring bertambahnya kompleksitas atau agen dalam alur kerja.

Debugging dan iterasi yang lebih mudah

Kontekstualisasi terstruktur membuat kegagalan terlihat. Anda dapat melacak kesalahan ke input yang hilang, usang, atau peringkat yang salah, daripada menyalahkan model.

Penerapan yang lebih luas di lingkungan perusahaan

Sistem AI yang menghormati konteks alur kerja terasa dapat diandalkan—perbedaan kritis antara prototipe dan alat untuk adopsi skala perusahaan.

Rekayasa Konteks AI vs. Rekayasa Prompt

Prompt engineering: Minta ChatGPT untuk menulis email pengumuman fitur baru. Anda sedang menulis instruksi untuk tugas tunggal.

Pengelolaan konteks: Anda sedang membangun bot layanan pelanggan. Bot tersebut perlu mengingat tiket sebelumnya, mengakses detail akun pengguna, dan menjaga riwayat percakapan.

Seperti yang dijelaskan oleh Peneliti AI, Andrej Karpathy:

Orang-orang mengasosiasikan prompt dengan deskripsi tugas singkat yang Anda berikan kepada LLM dalam penggunaan sehari-hari. Namun, dalam setiap aplikasi LLM berkapasitas industri, rekayasa konteks adalah seni dan ilmu yang halus dalam mengisi jendela konteks dengan informasi yang tepat untuk langkah berikutnya.

+1 untuk "konteks engineering" daripada "prompt engineering".

Orang-orang mengasosiasikan prompt dengan deskripsi tugas singkat yang Anda berikan kepada LLM dalam penggunaan sehari-hari. Namun, dalam setiap aplikasi LLM berkapasitas industri, teknik konteks adalah seni dan ilmu yang halus dalam mengisi jendela konteks… https://t.co/Ne65F6vFcf

— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 Juni 2025

Sebagian besar aplikasi menggunakan kombinasi antara prompt engineering dan engineering konteks. Anda tetap membutuhkan prompt yang ditulis dengan baik dalam sistem engineering konteks Anda.

Perbedaannya adalah prompt-prompt tersebut bekerja dengan informasi latar belakang yang dikelola dengan hati-hati. Anda tidak perlu memulai dari awal setiap kali.

Aplikasi Rekayasa Konteks AI

Area-area kunci di mana rekayasa konteks AI sudah diterapkan adalah 👇

Otomatisasi dukungan pelanggan dan helpdesk

Sebagian besar chatbot memperlakukan setiap pesan sebagai pesan baru, memaksa pengguna untuk mengulang informasi yang sama berulang kali.

Dengan teknik pengolahan konteks, AI dapat merujuk pada riwayat pengguna, interaksi sebelumnya, catatan pembelian, dan dokumentasi produk. Dengan ini, AI merespons seperti rekan tim yang sudah memahami masalah tersebut.

Asisten penulisan AI dan produktivitas di tempat kerja

Alat penulisan AI hanya memberikan nilai tambah ketika mereka memahami apa yang Anda kerjakan, mengapa hal itu penting, dan apa yang sudah ada. Tanpa konteks tersebut, mereka memang menghemat waktu dalam draf awal, tetapi tetap memerlukan revisi besar-besaran dan penyesuaian manual.

Di sinilah rekayasa konteks AI mengubah hasil. Dengan mengakar AI pada status tugas, dokumen, keputusan sebelumnya, dan konvensi tim, asisten penulisan beralih dari generasi teks generik menjadi dukungan yang sadar alur kerja.

📌 Contoh nyata: ClickUp Brain, AI bawaan ClickUp, menerapkan teknik pengolahan konteks di tingkat ruang kerja. Alih-alih meminta pengguna untuk menyalin latar belakang ke dalam prompt, ia mengambil konteks langsung dari Tugas, Dokumen, komentar, prioritas, dan garis waktu.

Kemampuan kunci adalah pengambilan keputusan berbasis konteks. Kemampuan ini mengevaluasi proyek yang sedang berjalan bersama dengan kapasitas tim dan kinerja masa lalu untuk mengidentifikasi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Pertama, Brain dapat mendeteksi kelebihan beban, penundaan, dan titik penyumbatan. Selain merangkum masalah, Brain juga merekomendasikan penyesuaian konkret—dalam bentuk redistribusi tugas, pembaruan jadwal, dan redistribusi prioritas.

Karena keputusan-keputusan ini didasarkan pada konteks ruang kerja yang aktif, outputnya langsung dapat digunakan. Tidak perlu mengulang latar belakang, menjelaskan prioritas, atau menyelaraskan rekomendasi secara manual dengan kenyataan.

Tim yang menggunakan ClickUp Brain melaporkan tingkat integrasi penuh 2,26 kali lebih tinggi dan skor frustrasi AI terendah (27,1%).

Intelegensi Penjualan dan CRM

Alur kerja penjualan mencakup email, pertemuan, CRM, dan spreadsheet. Tanpa konteks, AI tidak dapat memahami momentum transaksi atau niat pembeli.

Teknik pengolahan konteks memberikan AI wawasan tentang percakapan pembeli, jadwal, nada komunikasi, dan interaksi sebelumnya. Hal ini membantu mengidentifikasi wawasan, mendeteksi transaksi yang terhenti, dan menyarankan tindakan selanjutnya yang tepat.

Asisten AI di bidang kesehatan dan klinis

Keputusan medis bergantung pada riwayat pasien, laporan laboratorium, resep, dan catatan dokter, tetapi informasi ini sering kali tersimpan dalam sistem yang terpisah. Hal ini menyebabkan dokter menghabiskan banyak waktu untuk memasukkan data ulang dan berisiko melewatkan detail kritis. Mereka terkadang menghabiskan hampir 40% waktu mereka untuk pekerjaan administratif.

Teknologi konteks AI menghubungkan titik-titik data ini. Ia membantu tenaga medis dengan ringkasan akurat, draf dokumentasi, menyoroti riwayat yang relevan, dan mengidentifikasi risiko potensial atau langkah selanjutnya.

Asisten HR dan perekrutan

Keputusan perekrutan bergantung pada konteks, seperti keterampilan, umpan balik wawancara, kesesuaian peran, dan data perekrutan sebelumnya. Rekayasa konteks AI memungkinkan Anda menganalisis CV, deskripsi pekerjaan, transkrip wawancara, dan pola historis untuk mengidentifikasi kandidat yang cocok dengan cepat.

Alat dan Platform yang Mendukung Rekayasa Konteks

Alat apa yang membantu Anda menerapkan teknik pengelolaan konteks secara skala besar?

1. LangChain (Pilihan terbaik untuk merakit konteks secara programatik)

LangChain adalah kerangka kerja orkestrasi sumber terbuka untuk membangun sistem AI di mana konteks harus disusun, diperbarui, dan diarahkan secara programatik.

Alat agen AI membantu pengembang menghubungkan LLMs dengan alat, sumber data, memori, dan logika kontrol daripada mengandalkan prompt statis.

Core LangChain menangani rantai dan pengambilan data, sementara LangGraph memfasilitasi alur kerja berbasis graf yang berstatus untuk penalaran kompleks dan multi-langkah.

DeepAgents dibangun di atas fondasi ini untuk mendukung agen otonom yang berjalan lama dengan perencanaan, sub-agen, dan konteks yang persisten.

Bersama-sama, komponen-komponen ini menjadikan LangChain sebagai lapisan pengendali untuk pengolahan konteks, menentukan kapan konteks diambil, bagaimana konteks berkembang, dan di mana konteks mengalir melalui alur kerja agen.

Fitur terbaik LangChain

Batasan LangChain

Harga LangChain

Ulasan dan penilaian LangChain

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang LangChain?

Menurut seorang pengguna di Reddit:

Setelah mencoba beberapa metode berbeda, yang akhirnya saya sukai adalah menggunakan panggilan alat standar dengan alur kerja Langgraph. Jadi, saya membungkus alur kerja deterministik sebagai agen yang dipanggil oleh LLM utama sebagai alat. Dengan cara ini, LLM utama memberikan pengalaman pengguna dinamis yang autentik dan hanya menyerahkan tugas berat kepada alur kerja, yang kemudian mengembalikan outputnya dengan rapi ke LLM utama.

2. OpenAI API (API AI Kontekstual menyediakan konteks terstruktur, panggilan alat, dan kontrol tingkat sistem)

API OpenAI adalah antarmuka serbaguna untuk mengakses model AI generatif canggih yang mendukung berbagai aplikasi.

Pengembang menggunakannya untuk mengintegrasikan pemahaman dan pembangkitan bahasa ke dalam produk. Ini juga mendukung ringkasan, terjemahan, bantuan kode, dan penalaran.

API ini mendukung obrolan, embedding, panggilan fungsi, moderasi, dan masukan multimodal, memungkinkan interaksi terstruktur dengan model. OpenAI sangat cocok untuk prototipe cepat, karena menangani otentikasi, skalabilitas, dan versi.

Kemudahan penggunaan ini disebabkan oleh cara API mengabstraksi perilaku model yang kompleks menjadi endpoint yang sederhana dan andal.

Fitur terbaik API OpenAI

Batasan API OpenAI

Harga API OpenAI

GPT-5. 2

GPT-5.2 Pro

GPT-5 Mini

Ulasan dan penilaian API OpenAI

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang API OpenAI?

Menurut seorang pengguna di Reddit:

API OpenAI sama seperti API lainnya, jadi dari segi teknis, tidak ada kurva pembelajaran. Semua endpoint, parameter, dan respons contoh telah didokumentasikan dengan baik. Jika Anda memiliki pengalaman pengembangan dasar, Anda tidak perlu mengikuti kursus. Saya setuju dengan poin di atas untuk belajar Python. Perpustakaan Python memiliki semua informasi relevan untuk memudahkan pekerjaan. Ada juga perpustakaan Node jika Anda ingin tetap menggunakan JS. Kurva pembelajaran terbesar akan berada pada cara menggunakan mereka secara strategis. Luangkan waktu untuk mencoba pesan sistem, prompt pengguna, dan parameter di Playground sebelum mencoba membangunnya dengan kode. (Saya yakin Anda bisa mendapatkan kode contoh dari Playground setelah menemukan sesuatu yang berfungsi.)

3. LlamaIndex (Terbaik untuk sistem augmentasi pengambilan dan generasi)

LlamaIndex adalah kerangka kerja data sumber terbuka yang dirancang untuk membuat data eksternal dapat diakses dan digunakan oleh model bahasa besar.

Ini menyediakan konektor, indeks, dan antarmuka kueri yang mengubah data terstruktur dan tidak terstruktur menjadi representasi yang dapat diproses secara efisien oleh LLMs.

Anda dapat membangun sistem RAG tanpa infrastruktur kustom yang kompleks. Sistem ini mengabstraksi proses pengambilan data, vektorisasi, dan peringkat relevansi.

Teknik ini sering digunakan untuk kasus penggunaan seperti pencarian semantik, ringkasan, dan jawaban pertanyaan, yang didasarkan pada data nyata.

Fitur terbaik LlamaIndex

Harga LlamaIndex

Peringkat dan ulasan LlamaIndex

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang LlamaIndex?

Seorang pengguna berbagi di Reddit:

Jujur saja, menurut saya sebagian besar kerangka kerja genAi seperti LangChain dan LlamaIndex tidak terlalu baik dan membuat kode menjadi lebih rumit. Lebih baik menggunakan Python murni.

4. ClickUp BrainGPT (Pilihan terbaik sebagai asisten AI di ruang kerja Anda)

Sebagian besar alat dalam daftar ini membantu Anda dengan aspek-aspek spesifik dari engineering konteks. Mereka merangkai prompt, mengambil data, atau mengoordinasikan alur kerja.

ClickUp Brain mengambil pendekatan yang berbeda. Sebagai ruang kerja AI terintegrasi pertama di dunia, ClickUp menggabungkan proyek, tugas, dokumen, dan komunikasi Anda ke dalam satu platform, dengan AI yang sadar konteks tertanam di dalamnya.

Begini caranya 👇

Bekerja dengan AI yang memahami Anda dan pekerjaan Anda

ClickUp Brain memahami konteks pekerjaan Anda.

Sistem ini mengambil konteks dari tugas-tugas ClickUp Anda, dokumen, komentar, ketergantungan, status, garis waktu, dan kepemilikan. Anda tidak perlu menyalin latar belakang atau menjelaskan sejarah proyek setiap kali Anda mengajukan pertanyaan berdasarkan data ruang kerja.

📌 Misalnya, ketika seorang manajer bertanya, “Apa yang menghambat kampanye kuartal ketiga?” Sistem akan memindai ruang kerja dan menampilkan hambatan konkret seperti:

Anda mendapatkan laporan penghalang yang menunjukkan pemilik tindakan dan dampak waktu.

Penulisan AI yang sudah selaras dengan eksekusi

ClickUp Brain bertindak sebagai asisten penulisan AI, tetapi dengan perbedaan kritis: ia menulis dengan kesadaran tentang apa yang sedang dibangun oleh tim.

Ketika seorang PM atau pemasar menyusun pesan peluncuran di dalam dokumen ClickUp, Brain dapat:

Yang lebih penting, penulisan tetap terhubung dengan tugas, jadwal, dan persetujuan. Tidak ada ketidakcocokan antara dokumentasi dan pekerjaan. Ini menghemat waktu secara signifikan karena konten tidak perlu diinterpretasi ulang nanti.

💡 Tips Pro: Pilih di antara berbagai model AI dari keluarga ChatGPT, Claude, dan Gemini langsung di dalam ClickUp Brain!

• Gunakan model yang cepat dan ringan untuk merangkum catatan rapat di dalam tugas.
• Beralihlah ke model yang lebih berfokus pada penalaran saat menganalisis kinerja kampanye di seluruh dokumen, tugas, dan dasbor.

Langkah strategis yang sesungguhnya? Padukan pemilihan model dengan konteks terhubung ClickUp—Tugas, komentar, Dokumen, dan Bidang Kustom —sehingga model tidak hanya "cerdas," tetapi beroperasi di dalam realitas ruang kerja Anda yang sebenarnya.

Otomatisasi tugas berbasis konteks yang mengurangi beban kerja manual

Dengan Tugas Bertenaga AI, ClickUp mengubah konteks menjadi tindakan. Fitur utama meliputi:

Begini cara Anda dapat menggunakan otomatisasi tugas berbasis AI di ClickUp untuk mengurangi pekerjaan rutin 👇

Karena otomatisasi didorong oleh konteks real-time, tim menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menerjemahkan niat menjadi struktur. Pekerjaan berjalan lancar tanpa intervensi manual yang konstan.

Biarkan agen AI yang menangani tugas beratnya.

ClickUp Super Agents memperluas kecerdasan buatan kontekstual ClickUp dari pertanyaan tunggal menjadi eksekusi otonom multi-langkah.

Alih-alih menunggu prompt spesifik, agen AI untuk otomatisasi ini bertindak atas nama Anda di dalam ruang kerja, menyelesaikan tugas, aturan, dan hasil berdasarkan konteks dan tujuan yang Anda tentukan.

Apa yang membedakan mereka dari agen biasa:

Fitur terbaik ClickUp

Batasan ClickUp

Harga ClickUp

Ulasan dan penilaian ClickUp

Apa yang dikatakan pengguna nyata tentang ClickUp AI?

Seorang pengguna ClickUp juga berbagi pengalamannya di G2:

ClickUp Brain MAX telah menjadi tambahan yang luar biasa dalam alur kerja saya. Cara menggabungkan beberapa LLMs dalam satu platform membuat respons lebih cepat dan andal, dan fitur speech-to-text di seluruh platform sangat menghemat waktu. Saya juga sangat menghargai keamanan tingkat perusahaan, yang memberikan ketenangan pikiran saat menangani informasi sensitif. […] Yang paling menonjol adalah bagaimana ia membantu saya menyaring kebisingan dan berpikir lebih jernih — baik saat merangkum pertemuan, menyusun konten, atau brainstorming ide baru. Rasanya seperti memiliki asisten AI all-in-one yang beradaptasi dengan apa pun yang saya butuhkan.

Tantangan dan Pertimbangan saat Bekerja dengan Rekayasa Konteks AI

Berikut adalah tantangan utama yang harus Anda ketahui. Konteks bisa menjadi tidak terkendali, bahkan ketika model mendukung jendela konteks 1 juta token. Berikut adalah tantangan utama yang harus Anda ketahui 👇

Keracunan konteks

Jika halusinasi atau kesimpulan yang salah masuk ke dalam konteks dan terus-menerus dirujuk, model akan menganggapnya sebagai fakta. Konteks yang terkontaminasi ini dapat mengunci alur kerja pada asumsi yang tidak valid, yang bertahan seiring waktu dan menurunkan kualitas output.

Gangguan konteks

Kontekstual yang lebih besar memang menggoda, tetapi ketika konteks menjadi terlalu besar, model mulai terlalu fokus pada sejarah yang terakumulasi dan kurang memanfaatkan apa yang mereka pelajari selama pelatihan. Hal ini dapat menyebabkan AI terjebak pada detail masa lalu daripada mensintesis langkah terbaik berikutnya.

👀 Tahukah Anda? Sebuah studi Databricks menemukan bahwa akurasi model untuk Llama 3.1 405B mulai menurun sekitar 32.000 token, jauh sebelum jendela konteks terisi penuh. Model yang lebih kecil mengalami penurunan lebih awal.

Model sering kehilangan kualitas penalaran jauh sebelum mereka "kehabisan" konteks, sehingga pemilihan dan kompresi konteks menjadi lebih berharga daripada ukuran konteks mentah.

Kebingungan konteks

Informasi yang tidak relevan atau berisiko rendah dalam konteks bersaing untuk mendapatkan perhatian dengan data kritis. Ketika model merasa terpaksa menggunakan setiap token konteks, keputusan menjadi kabur dan akurasi menurun—meskipun secara teknis ada "lebih banyak" informasi.

Konflik konteks

Seiring dengan penumpukan informasi, fakta baru atau deskripsi alat dapat bertentangan dengan konten sebelumnya. Ketika konteks yang bertentangan ada, model kesulitan untuk menyeimbangkan sinyal yang bertentangan, yang mengakibatkan output yang tidak konsisten atau tidak koheren.

Kelebihan alat dan masalah pemilihan

Ketika terlalu banyak definisi alat dimasukkan ke dalam konteks tanpa penyaringan, model dapat memanggil alat yang tidak relevan atau memprioritaskan alat yang kurang optimal. Pemuatan selektif hanya alat yang relevan dapat mengurangi kebingungan dan meningkatkan kualitas keputusan.

Kompleksitas rekayasa dan pemeliharaan

Pengelolaan konteks yang efektif memerlukan pemangkasan berkelanjutan, ringkasan, pemindahan, dan isolasi konteks. Sistem harus memutuskan kapan harus mengompres riwayat dan kapan harus mengambil informasi baru, yang membutuhkan infrastruktur yang dirancang dengan baik daripada trik prompt yang sembarangan.

Disiplin anggaran token

Setiap token memengaruhi perilaku; jendela konteks yang lebih besar tidak menjamin hasil yang lebih baik. Anda perlu memperlakukan konteks sebagai sumber daya yang dikelola, mempertimbangkan relevansi dan keaktualan terhadap biaya token dan anggaran perhatian model.

Masa Depan Rekayasa Konteks

Ini menandai transisi dari eksperimen ke skala. Konteks tidak lagi dikelola oleh manusia, tetapi dihasilkan dan dikelola oleh kode. Ini akan menjadi fungsi dari struktur sistem itu sendiri.

Kami akan merangkum ini menggunakan artikel yang sangat baik oleh Serge Liatko di komunitas pengembang OpenAI sebagai dasar:

Rekayasa konteks berkembang menjadi arsitektur alur kerja

Pengelolaan konteks akan semakin digantikan oleh arsitektur alur kerja otomatis. Tugasnya tidak akan terbatas pada memberikan token yang tepat.

Pengelolaan konteks yang efektif akan melibatkan pengaturan urutan lengkap proses penalaran, alat, dan aliran data yang beradaptasi secara otomatis dengan kebutuhan yang berubah.

Ini berarti membangun sistem dinamis yang akan mengelola konteks yang tepat secara mandiri dalam alur kerja holistik.

Orkestrasi otomatis menggantikan prompting manual

Frontier berikutnya adalah AI yang mengatur dirinya sendiri. Ia akan menghubungkan pengambilan data, alat, memori, dan logika bisnis tanpa manusia harus membuat setiap prompt atau paket konteks secara manual. Alih-alih menyediakan setiap potongan data secara eksplisit, sistem akan menyimpulkan konteks mana yang relevan dan mengelolanya secara otomatis berdasarkan tujuan dan riwayat.

Otomatisasi end-to-end menjadi kunci produktivitas yang sesungguhnya.

Seiring perkembangan teknik pengolahan konteks, peningkatan produktivitas berasal dari alur kerja otomatis. Model bahasa besar (LLMs) bertindak sebagai agen, mengoordinasikan alat, memantau status, dan menjalankan logika multi-langkah tanpa campur tangan pengguna.

Anda tidak perlu memasukkan konteks yang hilang secara manual. Sistem akan mengkurasi konteks untuk mendukung memori jangka panjang dan penalaran.

Unified Context Membuat AI Bekerja Lebih Baik

Ketepatan AI terganggu ketika konteks terpecah-pecah di antara alat, alur kerja, dan orang. Ketika informasi tersebar, model terpaksa menebak.

Lingkungan kerja AI terintegrasi seperti ClickUp unggul dalam hal ini—mengintegrasikan pekerjaan, data, dan AI dalam strategi konteks Anda.

Siap mencobanya? Daftar di ClickUp secara gratis.