Sebagian besar tim pengembang telah merasakan batasan dari alat AI saat ini.
Asisten pemrograman dapat menghasilkan potongan kode dengan cepat, tetapi mereka tidak mengurangi bottleneck sebenarnya dalam pengiriman perangkat lunak: koordinasi. Menulis kode jarang menjadi bagian yang lambat. Ulasan, pengujian, dokumentasi, deployment, dan sinkronisasi antar tim adalah tempat di mana pekerjaan terhenti.
Koordinasi tersebut masih terjadi di berbagai alat yang terpisah, dimiliki oleh orang yang berbeda, dan disatukan secara manual.
Seiring dengan semakin banyaknya alat AI yang terintegrasi ke dalam alur kerja, masalah seringkali semakin kompleks. Setiap asisten menangani tugas yang spesifik, tetapi pengembang harus mengelola konteks di seluruh editor, pelacak tugas, dokumen, dan obrolan. Beban kerja tetap sepenuhnya ditangani oleh manusia.
Agen AI super dirancang untuk mengatasi kesenjangan tersebut, bukan dengan menjadi pengembang kode yang lebih baik, tetapi dengan mengambil tanggung jawab atas pekerjaan koordinasi yang mengelilingi kode. Mari kita bahas bagaimana mereka mendukung Tim Pengembang!
Apa Itu AI Super Agents dalam Pengembangan Perangkat Lunak?
Agen AI super mewakili model operasional agen yang berbeda.
Alih-alih satu agen merespons perintah, sistem agen super terdiri dari beberapa agen khusus yang bekerja sama dalam alur kerja. Setiap agen memiliki peran yang ditentukan, konteks bersama, dan kemampuan bertindak secara otonom dalam batas yang jelas.
Perbedaan ini penting bagi tim perangkat lunak. Karena fitur tidak gagal diluncurkan karena kode tidak ditulis. Penundaan terjadi karena ketergantungan tidak dilacak, ulasan terhenti, dokumentasi terlambat, atau keputusan hilang antara tim.
Super agents dirancang untuk beroperasi di seluruh siklus hidup. Misalnya, sistem Super Agent dapat mengambil permintaan fitur tunggal dan mengoordinasikan seluruh proses:
- Seorang agen menyusun rencana implementasi
- Seorang agen lain menulis kode awal berdasarkan rencana.
- Agen ketiga menghasilkan uji unit dan integrasi.
- Pembaruan keempat memperbarui dokumentasi pengguna untuk mencerminkan fitur baru.
Seluruh proses ini ditangani oleh seorang pengembang manusia yang bertindak sebagai supervisor, bukan operator manual.
Namun, ini hanya berfungsi jika agen-agen tersebut tidak buta. Mereka gagal jika kode Anda berada di GitHub, tugas-tugas Anda ada di alat lain, dan dokumentasi Anda ada di alat ketiga.
Penelitian mendukung biaya ini. Menurut survei Pryon, 70% pemimpin perusahaan mengatakan karyawan membuang lebih dari satu jam sehari hanya untuk mencari informasi.
Sebuah Ruang Kerja AI Terintegrasi menangani hal ini di tingkat sistem. Ketika tugas, dokumen, percakapan, dan keputusan berada dalam satu sistem, agen dapat beroperasi dengan kesadaran situasional yang sama seperti tim yang mereka dukung.
Mengapa Tim Agen AI Lebih Unggul daripada Solusi Agen Tunggal
Wajar jika bertanya mengapa satu asisten AI yang sangat canggih tidak cukup. Masalahnya, solusi dengan satu agen mencapai batas kemampuan.
Sebuah AI serba bisa yang dipaksa untuk beralih konteks antara menulis kode, meninjau permintaan pull, dan menyusun catatan rilis hanya akan menjadi biasa-biasa saja dalam setiap tugas. Kualitas outputnya menurun seiring meningkatnya kompleksitas permintaan Anda, meninggalkan tim Anda untuk membersihkan kekacauan.
Sistem multi-agen menyelesaikan ini melalui spesialisasi.
Sambil satu agen menulis tes, agen lain dapat memperbarui changelog. Hal ini membebaskan pengembang manusia untuk fokus pada arsitektur tingkat tinggi dan pemecahan masalah, bukan mengeksekusi setiap langkah manual. Kompromi yang diperlukan adalah infrastruktur yang lebih canggih.
Tingkat eksekusi paralel ini mengurangi waktu siklus proyek, tetapi keuntungan yang lebih besar adalah konsistensi. Agen memerlukan lapisan konteks bersama untuk mencegah duplikasi pekerjaan atau menimpa kemajuan satu sama lain.
Di ClickUp, setiap Super Agent dirancang untuk fungsi yang spesifik. Misalnya, Codegen Agent berfokus secara eksklusif pada implementasi. Ia bekerja berdasarkan tugas yang jelas, memahami dokumen terkait, dan tetap fokus pada penulisan kode. Ia tidak meninjau hasil kerjanya sendiri atau memutuskan kesiapan rilis.
Pemisahan tersebut dilakukan dengan sengaja.
Saat Agen Codegen sedang menerapkan perubahan, agen lain dapat beroperasi secara paralel. Satu agen dapat menghasilkan uji unit dan integrasi. Agen lain dapat memperbarui dokumentasi. Agen lain lagi dapat mengidentifikasi risiko atau hambatan. Semua ini terjadi dalam konteks yang sama.
Manfaat Utama AI Super Agents untuk Tim Pengembangan
Agen AI super memberikan nilai tertinggi ketika beroperasi dalam sistem terpadu daripada sebagai kumpulan alat terpisah. Manfaat ini saling bertumpuk, menghasilkan peningkatan signifikan dalam kecepatan, kualitas, dan kolaborasi untuk tim pengembangan Anda.
Proses pengembangan yang lebih cepat dan pengurangan pekerjaan ulang
Sprint Anda terhambat oleh hambatan yang sudah familiar—ulasan kode kritis tertahan di antrean seseorang selama berhari-hari, atau bug besar ditemukan tepat sebelum rilis, memaksa revisi mendadak. Penundaan ini sangat menjengkelkan dan menunda jadwal Anda. Super Agents menghilangkan waktu tunggu.
Seorang agen dapat melakukan tinjauan kode awal dalam hitungan menit setelah permintaan pull dibuka. Agen lain dapat mengidentifikasi potensi bug atau ketidakjelasan persyaratan sebelum satu baris kode pun ditulis. Pendekatan "shift-left" ini dalam memastikan kualitas memungkinkan masalah terdeteksi lebih awal, saat masih mudah dan murah untuk diperbaiki.
- Ulasan otomatis tahap awal: Agen menandai masalah format dan gaya yang umum, sehingga pengulas manusia dapat fokus pada logika dan arsitektur.
- Eksekusi tugas paralel: Agen pengujian dan agen dokumentasi dapat bekerja pada fitur yang sama secara bersamaan, sehingga mengurangi waktu pengiriman total.
- Pencarian konteks instan: Agen dapat mengakses spesifikasi teknis yang relevan, keputusan sebelumnya dari catatan rapat, dan potongan kode terkait tanpa perlu pencarian manual.
💡Tips Pro: Anda dapat menghentikan pengejaran rekan tim untuk ulasan dan biarkan AI menangani tahap awal. Aktifkan alur kerja agen secara otomatis dengan ClickUp Automations.
Ketika status Tugas berubah menjadi “Siap untuk Ulasan,” agen dapat langsung memulai analisisnya dan memposting temuan langsung di komentar Tugas, menjaga semua konteks di satu tempat.
Peningkatan kualitas dan konsistensi kode
Kualitas kode seringkali menjadi target yang berubah-ubah dan bisa terasa tidak konsisten.
Karya seorang pengembang selalu rapi dan terdokumentasi dengan baik, sementara karya pengembang lain terkadang terburu-buru. Panduan gaya memang ada, tetapi sering terlupakan saat tenggat waktu mendesak, yang mengakibatkan kode yang berantakan dan sulit dipelihara.
Agen AI super bertindak sebagai penegak kualitas yang tak kenal lelah untuk tim Anda. Mereka menerapkan tingkat ketelitian yang sama pada setiap ulasan dan pembaruan dokumen, menciptakan standar kualitas yang secara bertahap meningkatkan kualitas keseluruhan kode Anda.
Ini tidak berarti Anda bisa memecat pengembang senior Anda. Agen sangat ahli dalam pencocokan pola dan penegakan aturan, tetapi mereka kekurangan kemampuan pemecahan masalah kreatif dan kebijaksanaan arsitektur yang dimiliki oleh manusia berpengalaman. Hasil terbaik diperoleh dengan menggabungkan konsistensi agen dengan keahlian manusia.
📖 Baca Lebih Lanjut: Bagaimana Anda Berkomunikasi dan Berbagi Ide dengan Anggota Tim?
Komunikasi dan koordinasi antar tim yang lebih baik
Apakah pengembang Anda terus-menerus terganggu dari pekerjaan mendalam?
Ini mungkin karena:
- Manajer produk memerlukan pembaruan status
- Desainer ingin melihat bagaimana mockup mereka diimplementasikan
- Tim QA meminta konteks tentang perubahan terbaru.
Beban komunikasi ini merupakan sumber utama penyebaran konteks. Ini adalah situasi di mana tim menghabiskan berjam-jam mencari informasi yang mereka butuhkan untuk bekerja, berpindah antar aplikasi, mencari berkas, dan mengulang pembaruan di berbagai platform—dan menghambat produktivitas, dengan pekerja pengetahuan menghabiskan dua jam per minggu untuk email yang dapat dihilangkan oleh alat AI.
Super Agents dapat bertindak sebagai penerjemah antara tim yang berbeda. Mereka dapat merangkum kemajuan teknis untuk pemangku kepentingan non-teknis, menandai perubahan antarmuka pengguna yang memengaruhi tim desain, dan menghasilkan skenario pengujian yang mudah dipahami untuk QA. Hal ini memastikan semua pihak tetap sejalan tanpa mengganggu para pengembang.
Ini hanya berfungsi jika agen memiliki akses ke percakapan. Jika keputusan dibuat di saluran Slack, status dilacak di alat proyek, dan persyaratan disimpan di dokumen terpisah, agen tidak dapat membentuk gambaran lengkap. Akibatnya, agen harus meminta informasi yang tersebar di seluruh organisasi.
🚀 Keunggulan ClickUp: Hentikan pencarian tak berujung untuk konteks. Agen memiliki akses ke riwayat komunikasi lengkap di Komentar dan ClickUp Chat tepat di samping Tugas dan Dokumen yang terkait di ClickUp. Saat agen membuat pembaruan proyek, mereka tahu apa yang dibahas, hambatan apa yang diangkat, dan keputusan apa yang diambil, tanpa Anda perlu menjelaskan ulang apa pun.
Bagaimana Tim Pengembangan Menggunakan AI Super Agents dalam Praktik
Inilah cara tim pengembangan Anda dapat memanfaatkan agen AI super dalam alur kerja sehari-hari.
Inilah cara tim pengembangan Anda dapat memanfaatkan agen AI super dalam alur kerja sehari-hari. 🛠️
Otomatisasi ulasan kode dan pengujian
Saat seorang pengembang membuka pull request, alur kerja Anda seringkali terhenti menunggu peninjau manusia. Proses serah terima manual ini lambat dan seringkali fokus pada hal-hal sepele seperti format daripada logika yang kompleks. Ini adalah tugas yang sempurna untuk agen perangkat lunak AI.
Ketika permintaan pull dibuka, agen dapat secara otomatis menganalisis kode berdasarkan daftar periksa ulasan kode tim Anda, memeriksa kerentanan keamanan umum, dan memastikan bahwa cakupan pengujian tidak berkurang. Agen kemudian memposting temuan tersebut sebagai ulasan awal, memungkinkan pengulas manusia untuk fokus pada aspek kode yang lebih kompleks.
Anda juga dapat meminta agen untuk membuat draf kasus uji berdasarkan perubahan kode, mencakup perilaku yang diharapkan dan kasus tepi yang potensial. Pengembang Anda kemudian dapat meninjau dan menyempurnakan tes-tes ini daripada menulisnya dari awal.
📮 ClickUp Insight: 24% pekerja mengatakan tugas-tugas berulang menghalangi mereka untuk melakukan pekerjaan yang lebih bermakna, dan 24% lainnya merasa keterampilan mereka tidak dimanfaatkan sepenuhnya. Itu hampir setengah dari tenaga kerja yang merasa terhambat secara kreatif dan tidak dihargai. 💔
ClickUp membantu mengalihkan fokus kembali ke pekerjaan yang berdampak tinggi dengan agen AI yang mudah diatur, mengotomatisasi tugas berulang berdasarkan pemicu. Misalnya, ketika suatu tugas ditandai sebagai selesai, Agen AI ClickUp dapat secara otomatis menugaskan langkah berikutnya, mengirim pengingat, atau memperbarui status proyek, sehingga Anda terbebas dari tindak lanjut manual.
💫 Hasil Nyata: STANLEY Security mengurangi waktu yang dihabiskan untuk membuat laporan hingga 50% atau lebih dengan alat pelaporan yang dapat disesuaikan dari ClickUp—membebaskan tim mereka untuk fokus kurang pada format dan lebih pada peramalan.
📮 ClickUp Insight: 24% pekerja mengatakan tugas-tugas berulang menghalangi mereka untuk melakukan pekerjaan yang lebih bermakna, dan 24% lainnya merasa keterampilan mereka tidak dimanfaatkan sepenuhnya. Itu hampir setengah dari tenaga kerja yang merasa terhambat secara kreatif dan tidak dihargai. 💔
ClickUp membantu mengalihkan fokus kembali ke pekerjaan yang berdampak tinggi dengan agen AI yang mudah diatur, mengotomatisasi tugas berulang berdasarkan pemicu. Misalnya, ketika suatu tugas ditandai sebagai selesai, Agen AI ClickUp dapat secara otomatis menugaskan langkah berikutnya, mengirim pengingat, atau memperbarui status proyek, sehingga Anda terbebas dari tindak lanjut manual.
💫 Hasil Nyata: STANLEY Security mengurangi waktu yang dihabiskan untuk membuat laporan hingga 50% atau lebih dengan alat pelaporan yang dapat disesuaikan dari ClickUp—membebaskan tim mereka untuk fokus kurang pada format dan lebih pada peramalan.
Mengelola dokumentasi dan berbagi pengetahuan
Anda tahu betapa menyebalkannya dokumentasi yang sudah usang. Seorang anggota tim baru mencoba mengikuti panduan pengaturan, hanya untuk menemukan bahwa panduan tersebut sudah setahun lamanya dan menyesatkan.
Alasan di balik keputusan arsitektur kritis seringkali hilang selamanya ketika orang yang membuatnya meninggalkan perusahaan.
Pengembangan perangkat lunak berbasis agen membantu mengatasi hal ini. Super Agents dapat memantau perubahan kode dan secara otomatis menandai dokumentasi yang perlu diperbarui. Mereka bahkan dapat menyusun pembaruan untuk Anda, memastikan dokumentasi API dan panduan pengguna selalu sinkron dengan produk Anda.
Yang lebih penting, agen dapat menangkap "mengapa." Mereka dapat menyintesis keputusan yang dibuat dalam Komentar Tugas, catatan rapat, dan thread ulasan kode menjadi basis pengetahuan yang dapat dicari.
💡Tips Pro: Berikan tim Anda satu sumber kebenaran dengan ClickUp Docs dan ClickUp Brain. Karena semua pekerjaan, percakapan, dan pengetahuan Anda berada di satu tempat, ClickUp Brain dapat langsung menemukan jawaban saat seorang pengembang bertanya, “Mengapa kita memilih teknologi database ini?” Ia dapat menampilkan diskusi asli, dokumen pengambilan keputusan, dan tugas-tugas yang terkait dengan implementasi.
Mempermudah alur kerja DevOps dan deployment
Pipeline deployment Anda adalah mesin yang kompleks dengan banyak komponen yang bergerak.
Memantau status pembangunan, menyiapkan lingkungan pengujian, dan mengelola rollback seringkali memerlukan intervensi manual, yang lambat dan rentan terhadap kesalahan. Ini adalah area lain di mana agen AI untuk pengembangan perangkat lunak dapat memberikan keuntungan besar.
Super Agents dapat mengelola seluruh pipeline deployment DevOps Anda. Mereka dapat memantau status build, secara otomatis menyiapkan lingkungan baru untuk pengujian, dan bahkan mengelola rollback jika pemantauan pasca-deployment mendeteksi masalah.
Selama gangguan, agen dapat membantu mengurangi metrik DevOps seperti Waktu Rata-Rata Penyelesaian (MTTR) dengan mengumpulkan informasi diagnostik, memberitahu insinyur piket, dan membuat laporan insiden draf. Ini mengotomatiskan fase pengumpulan informasi yang kacau dalam tanggapan insiden, memungkinkan tim Anda fokus pada perbaikan.
💡Tips Pro: Berikan visibilitas penuh kepada seluruh organisasi Anda terhadap proses-proses ini melalui Dashboard ClickUp. Agen AI Anda dapat memantau dan mengumpulkan informasi dari dashboard-dashboard ini secara otomatis, memastikan semua pemangku kepentingan tetap terinformasi tanpa mengganggu satu pun pengembang.
Cara Mengintegrasikan AI Super Agents ke dalam Alur Kerja Pengembangan Anda
Langkah pertama dan paling penting adalah mengintegrasikan pekerjaan Anda ke dalam sistem terpadu.
Terapkan pendekatan bertahap (crawl-walk-run) dalam integrasi:
- Crawl: Mulailah dengan agen berfokus tunggal untuk tugas bervolume tinggi dan berisiko rendah seperti pemformatan kode atau memeriksa tautan yang rusak dalam dokumentasi.
- Walk: Perkenalkan koordinasi antara dua agen dalam alur kerja terkait, seperti agen ulasan yang menyerahkan hasilnya kepada agen pembuat tes.
- Run: Deploy sistem agen yang sepenuhnya terorkestrasi yang dapat menangani proses end-to-end, seperti mengelola permintaan fitur dari ide hingga deployment.
Kedengarannya cukup sederhana, bukan? Dan memang sesederhana itu selama agen Anda memiliki konteks.
Untuk bekerja secara efektif dalam alur kerja mereka, agen memerlukan akses ke pengetahuan kolektif tim Anda—standar pemrograman, prinsip arsitektur, dan riwayat pengambilan keputusan. Hal ini memerlukan Anda untuk secara sengaja mengelola pengetahuan.
Anda dapat menghindari pekerjaan integrasi yang rumit dengan mengadopsi ruang kerja AI terintegrasi yang dirancang untuk alur kerja agen yang terhubung.
Inilah tepatnya yang dirancang untuk ClickUp’s Accelerator for Product & Engineering .
Alih-alih meminta tim untuk mengonfigurasi semuanya dari awal, Accelerator memberikan pengaturan siap pakai yang dirancang khusus untuk alur kerja produk dan teknik. Anda memulai dengan ruang kerja AI yang sepenuhnya terintegrasi, di mana dokumen, tugas, obrolan, dasbor, dan data sprint Anda sudah terhubung. Di atas itu terdapat ClickUp Brain, lapisan kecerdasan yang memahami bagaimana pekerjaan Anda saling terhubung.
Dari sana, Anda akan mendapatkan serangkaian agen super yang sudah siap pakai yang dirancang untuk pekerjaan produk dan teknik yang sebenarnya, bukan demo.
- Agen yang dapat mengubah tugas sprint yang telah diselesaikan menjadi catatan rilis yang terstruktur
- Agen yang merangkum kemajuan sprint, hambatan, dan risiko untuk pemangku kepentingan tanpa perlu rapat status tambahan.
- Agen yang mengambil permintaan fitur mentah dan menyintesisnya menjadi ringkasan fitur yang jelas dan terarah menggunakan konteks tugas yang ada.
Karena agen-agen ini berjalan di dalam ClickUp, mereka bekerja berdasarkan data sprint real-time, diskusi nyata, dan tanggung jawab yang sebenarnya. Tidak perlu mengekspor data. Tidak perlu meminta ulang. Tidak perlu menjelaskan ulang bagaimana tim Anda bekerja.
Tujuannya bukan untuk menambahkan lebih banyak AI. Tujuannya adalah untuk menghilangkan hambatan dalam pekerjaan yang sudah Anda lakukan. ClickUp Accelerator memastikan sistem Anda dapat mengikuti perkembangan.
Mari kita lihat bagaimana Anda dapat membangun alur kerja crawl-walk-run dengan ClickUp!
Langkah 1: Bersihkan pekerjaan masuk secara otomatis
Sebagian besar gesekan terjadi sebelum seorang pengembang menulis kode. Tiket yang tidak jelas. Konteks yang hilang. Rantai komentar yang panjang yang menjelaskan "mengapa" tetapi tidak pernah dirangkum.
Di ClickUp, alur kerja tersebut biasanya dimulai dengan tugas.
Sebuah permintaan fitur masuk. Permintaan tersebut menjadi Tugas ClickUp dengan deskripsi, kriteria penerimaan, dan thread diskusi yang terhubung dengannya. Tugas tunggal ini adalah unit kerja yang digunakan oleh agen.
Di sini, agen dapat melakukan satu tugas sederhana: menormalisasi permintaan.
Saat tugas fitur baru dibuat, agen memeriksa bidang yang hilang, merangkum diskusi sejauh ini, dan menandai celah dalam kriteria penerimaan. Jika ada hal kritis yang hilang, hal itu akan terdeteksi sebelum tugas mencapai status "Dalam Proses". Pengembang berhenti bertindak sebagai penerjemah dan mulai bekerja dengan masukan yang lebih jelas.
Langkah 2: Pastikan pekerjaan terus berjalan melalui ulasan dan serah terima.
Setelah tugas masuk ke tahap pengembangan, penundaan biasanya terjadi akibat proses serah terima. Ulasan Anda mungkin belum ditugaskan, atau konteks hilang saat perubahan status.
Di ClickUp, agen dapat merespons transisi tersebut.
Ketika suatu tugas berpindah ke status “Siap untuk Ulasan”, agen akan menugaskan pengulas yang tepat berdasarkan aturan kepemilikan, menambahkan daftar periksa yang diambil dari standar tim Anda, dan memberitahu saluran yang tepat. Jika suatu tugas terlalu lama berada dalam tahap ulasan, tugas tersebut akan ditandai sebelum menjadi penghalang.
Langkah 3: Identifikasi risiko sebelum menjadi masalah
Seiring berjalannya pekerjaan, masalah jarang muncul secara bersamaan. Mereka menumpuk secara diam-diam. Terlalu banyak tugas untuk satu insinyur. Perdebatan berulang-ulang pada jenis tiket yang sama. Fitur yang terus tertunda, satu sprint demi satu.
Karena ClickUp menghubungkan tugas, status, garis waktu, dan kepemilikan, agen dapat memantau sistem secara keseluruhan, bukan hanya item individu.
Daripada seseorang memeriksa dashboard, Anda bisa bertanya:
- Apa yang masih tertahan dalam proses ulasan minggu ini?
- Fitur mana yang sedang tren belakangan ini?
- Di mana kita membebani orang yang sama?
Jawaban-jawaban ini berasal dari data alur kerja real-time, bukan laporan manual.
Langkah 4: Tutup lingkaran setelah pekerjaan selesai dikirimkan
Setelah deployment, pelajaran yang dipetik tidak pernah kembali ke sistem.
Agen seperti Sprint Review Summarizer atau Release Note Writer juga dapat membantu di sini.
Mereka mengumpulkan perubahan yang terjadi, mencatat keputusan dari diskusi rilis, dan mengaitkan konteks tersebut kembali ke tugas atau dokumen. Saat fitur serupa muncul lagi, alasan di baliknya sudah tersedia.
Begitulah cara sistem menjadi lebih cerdas seiring waktu daripada harus mereset setiap sprint.
Mengapa ini bekerja di ClickUp secara khusus
Agen hanya berfungsi ketika mereka dapat melihat gambaran lengkap.
Di ClickUp, tugas, dokumen, komentar, garis waktu, dan izin sudah terhubung. Agen mewarisi aturan akses yang sama dengan tim Anda dan beroperasi dalam struktur yang sama. Tidak perlu menyatukan konteks secara paksa atau memelihara integrasi yang rapuh.
Hasilnya halus namun bermakna:
- Lebih sedikit pesan "Bisakah Anda memperbarui ini?"
- Tiket yang lebih rapi
- Ulasan yang lebih lancar
- Kurangi beban mental
AI tidak lagi terasa seperti inisiatif terpisah dan mulai terasa seperti alur kerja itu sendiri menjadi lebih ringan. Lihat alur kerja end-to-end di sini. 👇🏼
Kesalahan Umum Saat Mengadopsi Agen AI untuk Pengembangan Perangkat Lunak
Mengadopsi agen AI dapat mengubah alur kerja Anda, tetapi banyak tim mengalami kesulitan di awal.
Berikut adalah beberapa kesalahan umum yang perlu dihindari. 👀
- Deploying agents across fragmented toolchains: Ini adalah alasan utama mengapa inisiatif AI berbasis agen gagal. Jika agen Anda harus mencari konteks di berbagai sistem yang terputus, mereka akan menimbulkan lebih banyak kekacauan daripada nilai. Anda harus menyelesaikan masalah penyebaran kerja terlebih dahulu.
- Mengharapkan agen untuk mengambil keputusan atau menggantikan penilaian manusia: Agen sangat powerful dalam menangani pekerjaan berulang dan berbasis pola, tetapi mereka bukan pengganti kreativitas dan pengalaman manusia. Jangan meminta agen untuk menyelesaikan masalah bisnis yang baru atau menginterpretasikan arsitektur pengembangan perangkat lunak yang kompleks.
- Melewati fase pembentukan konteks: Anda tidak bisa mengharapkan agen untuk secara otomatis mengetahui konvensi pemrograman atau preferensi arsitektur tim Anda. Anda harus menyediakan konteks ini dengan mendokumentasikan standar Anda di tempat yang dapat diakses oleh agen.
- Mengotomatisasi semuanya sekaligus: Jangan mencoba mengotomatisasi semuanya sekaligus. Mulailah dengan alur kerja yang kecil, terdefinisi dengan baik, dan berisiko rendah. Ini memungkinkan Anda untuk belajar dan melakukan iterasi tanpa risiko kegagalan besar yang dapat membuat organisasi Anda menolak teknologi tersebut.
- Mengabaikan output agen: Agen belajar dan berkembang melalui umpan balik. Jika tim Anda hanya menyetujui semua yang dihasilkan agen tanpa pertimbangan, Anda melewatkan kesempatan kritis untuk memperbaiki kinerjanya dan mendeteksi kesalahan sebelum menjadi masalah yang lebih besar.
📖 Baca Lebih Lanjut: Pengembangan Perangkat Lunak Kolaboratif untuk Meningkatkan Pengiriman
Gunakan Super Agents dengan ClickUp!
Agen AI super mengotomatisasi beban koordinasi yang saat ini menghambat tim Anda. Mereka dapat menangani ulasan, mengelola dokumentasi, dan memperlancar komunikasi, tetapi hanya jika mereka memiliki akses ke sumber kebenaran yang terpadu.
Jadi, platform yang Anda gunakan lebih penting daripada agen individu yang Anda deploy.
Agen Super yang dimasukkan ke dalam ekosistem yang terfragmentasi dengan alat-alat yang terputus-putus hanya akan memperburuk kekacauan yang sudah ada. Tim yang berhasil adalah mereka yang pertama kali menyelesaikan masalah penyebaran konteks dengan mengonsolidasikan pekerjaan mereka ke dalam satu ruang kerja yang terintegrasi.
Dengan berinvestasi pada platform yang tepat hari ini, Anda sedang mempersiapkan diri untuk memanfaatkan sistem AI agen yang semakin canggih. Siap memberikan konteks yang dibutuhkan oleh agen AI Anda untuk berhasil?
Mulai secara gratis dengan ClickUp dan lihat bagaimana ruang kerja terintegrasi dapat mengubah apa yang mungkin dilakukan dengan pengembangan berbasis agen.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Asisten pemrograman tradisional seperti kalkulator untuk kode; mereka merespons perintah tunggal secara terpisah. Super Agents lebih mirip manajer proyek virtual, mengoordinasikan tim kemampuan AI khusus untuk menjalankan alur kerja kompleks dan multi-langkah secara otomatis.
Tidak, agen mendukung tim Anda, bukan menggantikannya. Mereka unggul dalam menangani tugas-tugas berulang dan berbasis aturan, tetapi kurang memiliki penilaian kreatif dan pemikiran strategis yang diperlukan untuk pemecahan masalah kompleks dan desain arsitektur.
Anda perlu memperhatikan akses agen ke kode sensitif dan kredensial, cara model AI yang mendasari menangani data Anda, serta kemampuan untuk mengaudit tindakan agen. Sangat penting untuk mengevaluasi praktik keamanan dan privasi platform sebelum mengimplementasikan agen pada sistem produksi.