AI agent semakin banyak digunakan untuk membantu bisnis mengotomatisasi tugas, menganalisis informasi, dan menjalankan proses operasional. Namun, ketika kebutuhan bisnis semakin kompleks, muncul pertanyaan: apakah satu AI agent sudah cukup, atau bisnis membutuhkan beberapa AI agent yang bekerja bersama?

Jawabannya bergantung pada kompleksitas tugas, jumlah sistem yang terlibat, dan tingkat koordinasi yang dibutuhkan. Itulah mengapa Agentic AI memiliki dua skema sistem, yakni single-agent system dan multi-agent system.

Single-agent system menggunakan satu AI agent untuk menyelesaikan tugas, termasuk dengan memanfaatkan berbagai tools yang tersedia. Sementara itu, multi-agent system melibatkan beberapa AI agent dengan tanggung jawab berbeda yang berkolaborasi untuk mencapai tujuan bersama.

Memahami perbedaan keduanya membantu bisnis memilih arsitektur AI yang sesuai dengan kebutuhan operasional, tanpa menambah kompleksitas yang sebenarnya tidak diperlukan.

Artikel ini membahas perbedaan single-agent dan multi-agent systems, cara kerja masing-masing, contoh penerapan dalam bisnis, serta bagaimana 3Dolphins Forge mendukung implementasi AI agent yang terintegrasi dan terkelola.

Memahami Single-Agent System vs. Multi-Agent System

Single-agent system dan multi-agent system merupakan dua pendekatan dalam merancang sistem AI, utamanya dalam teknologi Agentic AI. Perbedaan utamanya terletak pada bagaimana tanggung jawab dibagi dan bagaimana proses penyelesaian tugas dikelola.

Dalam single-agent system, satu agent menangani seluruh proses yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan. Agent dapat menjalankan beberapa langkah dan menggunakan berbagai tools tanpa harus berkoordinasi dengan agent lain.

Sebaliknya, multi-agent system membagi pekerjaan ke beberapa agent berdasarkan peran atau kemampuan tertentu. Agent-agent tersebut kemudian berkoordinasi melalui mekanisme orchestration agar hasil setiap tugas mendukung tujuan yang sama.

Secara umum, single-agent system lebih sesuai untuk tugas dengan ruang lingkup yang jelas dan dependensi terbatas. Multi-agent system lebih relevan ketika sebuah workflow membutuhkan beberapa tanggung jawab yang berbeda, koordinasi antartugas, atau pengaturan akses yang lebih terstruktur.

Perlu diingat bahwa jumlah agent bukan satu-satunya faktor penentu. Satu agent dengan tools yang tepat juga dapat menangani workflow yang cukup kompleks. Multi-agent architecture menjadi pilihan ketika pembagian tanggung jawab memberikan manfaat yang sebanding dengan tambahan biaya dan kompleksitasnya.

Apa Itu Single-Agent System?

Single-agent system adalah arsitektur AI yang menggunakan satu agent untuk menyelesaikan tugas berdasarkan tujuan, instruksi, konteks, dan tools yang tersedia.

AI agent tidak hanya menghasilkan respons berdasarkan input. Bergantung pada implementasinya, agent juga dapat menganalisis permintaan, mengambil informasi dari sumber tertentu, menggunakan tools, dan menentukan langkah berikutnya untuk menyelesaikan tugas.

Sebagai contoh, perusahaan retail dapat menggunakan satu AI agent untuk menangani pertanyaan pelanggan mengenai status pesanan. Agent memahami pertanyaan, mengambil informasi dari sistem pemesanan melalui API, lalu menyusun jawaban berdasarkan data yang ditemukan.

Seluruh tahapan tersebut dapat dilakukan oleh satu agent karena masih berada dalam satu ruang lingkup tugas dan menggunakan kemampuan yang saling berkaitan.

Pendekatan ini membuat single-agent system relatif mudah dirancang dan dipelihara. Bisnis dapat memulai dengan satu agent, mengevaluasi hasilnya, lalu menambahkan tools atau memperbaiki instruksi sesuai kebutuhan.

Karakteristik Single-Agent

Seperti yang disebutkan sebelumnya, single-agent system dirancang untuk penanganan masalah sederhana yang biasanya memerlukan tahapan yang berkaitan. Sistem ini sangat tepat apabila kompleksitas dari workflow yang ingin diautomasi masih berada pada tahap yang sederhana. Berikut adalah karakteristik utama dari single-agent system.

1. Pemusatan Tanggung Jawab pada Satu Agent

Karena dirancang dengan satu tujuan, agen ini bertanggung jawab menyelesaikan tugas hanya berdasarkan tujuan yang ditetapkan. Meskipun hanya satu tujuan, agen tetap dapat menangani beberapa tahapan selama instruksi, konteks, dan kemampuan yang tersedia mencukupi.

Pemusatan tanggung jawab ini membuat alur kerja lebih sederhana karena tidak memerlukan koordinasi antaragen. Inilah mengapa sistem ini sangat cocok apabila automasi tidak melibatkan tahapan yang terlalu kompleks.

2. Arsitektur yang Relatif Sederhana

Single-agent system umumnya membutuhkan lebih sedikit komponen koordinasi dibandingkan multi-agent system. Tim dapat mengelola instruksi, tools, dan alur kerja melalui satu agent. Hal ini memudahkan proses pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan, terutama untuk use case yang memiliki ruang lingkup terbatas.

3. Penggunaan Tools untuk Memperluas Kemampuan

Meskipun hanya bergantung pada satu agen utama untuk menyelesaikan tugas, single-agent system dapat menggunakan beberapa tools untuk menyelesaikan tugas. Misalnya, agent dapat mengambil data dari CRM, mencari informasi dalam knowledge base, atau memeriksa status transaksi melalui API.

Dengan konfigurasi yang tepat, satu agent tidak harus dibatasi pada satu fungsi atau satu sumber informasi. Inilah mengapa jumlah tools yang digunakan tidak berpengaruh pada sistem agen yang ingin dikembangkan.

4. Koordinasi Internal yang Lebih Minim

Karena tidak ada kebutuhan untuk mengoordinasikan beberapa agen, sistem tidak perlu mengelola komunikasi dan handoff antarbeberapa agent. Meskipun agent tetap dapat menjalankan workflow bertahap, mekanisme koordinasinya cenderung lebih sederhana.

5. Mudah Ditelusuri

Dengan adanya dependensi terhadap agen tunggal yang bekerja menyelesaikan tugas, tim dapat lebih mudah menganalisis sebuah masalah. Misalnya, apabila terjadi kesalahan, tim dapat memeriksa instruksi, konteks, penggunaan tools, dan output dari agent yang bertanggung jawab.

Hal ini dapat menyederhanakan troubleshooting, meskipun proses yang menggunakan banyak tools atau memiliki logika kompleks tetap memerlukan pemantauan yang memadai.

Ideal Use Case untuk Single-Agent System

Ketika memiliki orientasi untuk membuat automasi workflow pada tugas-tugas tertentu, bisnis perlu menentukan lebih dulu permasalahan apa yang ingin ditangani. Inilah yang akan memudahkan proses pembuatan agen, entah itu single-agent system ataupun multi-agent system.

Misalnya, untuk menangani kendala pelanggan untuk refund, single-agent system menjadi pilihan yang tepat apabila kendala tersebut bisa ditangani oleh satu tujuan. Beda halnya apabila proses refund memerlukan pengecekan terhadap lebih lanjut dengan koordinasi dengan tim lain.

1. Order Management dan Pemrosesan Permintaan Pelanggan

Single-agent system cocok untuk menangani permintaan pelanggan yang membutuhkan beberapa langkah, tetapi masih dapat diselesaikan oleh satu agent dengan tools dan akses yang sesuai.

Misalnya, pelanggan ingin mengubah jadwal pengiriman pesanan. Agent dapat memahami permintaan, mengambil informasi pesanan dari sistem terkait, memeriksa kelayakan perubahan berdasarkan kebijakan perusahaan, lalu mengajukan perubahan melalui sistem jika diizinkan.

Jika perubahan membutuhkan persetujuan atau informasi tambahan, agent dapat meminta konfirmasi atau meneruskan kasus sesuai aturan yang berlaku. Berbeda dari chatbot yang hanya memberikan informasi mengenai prosedur perubahan jadwal, agent yang dikonfigurasi dengan kemampuan dan akses yang tepat dapat membantu menjalankan proses tersebut hingga tahap tindakan.

2. Pemrosesan Refund dan Pengembalian Dana

Single-agent system dapat digunakan untuk menangani permintaan refund yang mengikuti kebijakan dan prosedur tertentu. Agen dapat mengambil detail transaksi, memeriksa status pesanan, mengevaluasi apakah permintaan memenuhi syarat refund, dan memproses pengajuan melalui sistem pembayaran jika memiliki akses serta otorisasi yang sesuai.

Use case ini cocok ketika proses refund memiliki aturan yang jelas dan tidak membutuhkan koordinasi kompleks antarspesialis. Untuk kasus yang memerlukan persetujuan khusus atau investigasi lebih lanjut, agent dapat meneruskan permintaan kepada tim terkait.

3. Penjadwalan dan Pengelolaan Janji Temu

Untuk bisnis yang mengelola jadwal dan janji temu, seperti klinik, rumah sakit, dan hotel, proses perubahan perlu melibatkan beberapa langkah. Automasi dapat dilakukan dengan memahami preferensi pengguna, memeriksa ketersediaan jadwal, memilih slot yang sesuai, dan membuat atau mengubah reservasi.

Single-agent system dapat menjalankan rangkaian tersebut dengan mengakses kalender atau sistem reservasi yang relevan. Pendekatan ini efektif ketika proses penjadwalan memiliki aturan yang konsisten dan tidak memerlukan banyak agent dengan tanggung jawab berbeda.

3. Pembuatan Laporan Berdasarkan Data Bisnis

Single-agent system dapat membantu pengguna mendapatkan laporan berdasarkan data dari sistem bisnis. Misalnya, seorang sales manager meminta ringkasan performa penjualan bulanan berdasarkan wilayah dan produk.

Agent dapat mengambil data yang relevan dari sumber yang tersedia, melakukan analisis sesuai instruksi, membandingkan hasil, lalu menyusun laporan dalam format yang mudah dipahami. Use case ini cocok ketika proses analisis masih berada dalam satu lingkup pekerjaan dan tidak membutuhkan beberapa agent spesialis yang bekerja secara terpisah.

4. Pemantauan dan Penanganan Insiden IT

Dalam operasional IT, single-agent system dapat membantu menganalisis alert, memeriksa log, mengidentifikasi kemungkinan penyebab gangguan, dan merekomendasikan langkah penanganan.

Jika memiliki integrasi dan izin yang sesuai, agent juga dapat menjalankan tindakan yang telah diotorisasi, seperti memulai ulang layanan tertentu atau menjalankan prosedur pemulihan yang sudah ditetapkan. Untuk tindakan berisiko tinggi, sistem tetap dapat meminta persetujuan manusia sebelum eksekusi.

Pendekatan single-agent cocok untuk insiden dengan ruang lingkup terbatas dan prosedur penanganan yang relatif terdefinisi. Insiden kompleks yang membutuhkan investigasi paralel dari berbagai spesialis mungkin lebih sesuai untuk arsitektur multi-agent.

5. Pemrosesan Dokumen dan Ekstraksi Informasi

Single-agent system dapat digunakan untuk memproses dokumen yang membutuhkan lebih dari sekadar pencarian kata kunci. Contohnya, agent menerima dokumen pengajuan, mengekstrak informasi penting, memeriksa kelengkapan data, membandingkannya dengan kriteria yang ditentukan, dan menyusun ringkasan untuk ditinjau.

Use case ini sesuai ketika dokumen dapat diproses melalui satu alur kerja dengan instruksi, sumber data, dan kriteria evaluasi yang jelas. Jika proses melibatkan analisis hukum, keuangan, dan kepatuhan yang membutuhkan pendekatan spesialis secara bersamaan, pembagian tugas ke beberapa agent dapat menjadi pilihan yang lebih tepat.

Tantangan Single-Agent

1. Kompleksitas Instruksi yang Terus Bertambah

Ketika satu agent harus menangani terlalu banyak tanggung jawab, instruksinya dapat menjadi semakin panjang dan sulit dikelola. Instruksi untuk menjawab pertanyaan, memeriksa kebijakan, menganalisis data, dan menjalankan tindakan dapat saling memengaruhi. Hal ini membuat pengujian dan pemeliharaan lebih menantang.

2. Banyaknya Konteks yang Harus Dikelola

Satu agent mungkin perlu memproses berbagai informasi untuk menyelesaikan tugas. Semakin banyak konteks yang tidak relevan atau saling bergantung, semakin sulit memastikan agent menggunakan informasi yang tepat pada setiap tahap. Pengelolaan konteks dan pengambilan informasi yang relevan menjadi penting agar hasil tetap akurat.

3. Batas Spesialisasi

Satu agent dapat menjalankan berbagai fungsi, tetapi tidak semua tugas akan mendapatkan manfaat yang sama dari pendekatan tersebut. Workflow yang membutuhkan tanggung jawab berbeda, aturan khusus, atau evaluasi dari beberapa domain mungkin lebih mudah diorganisasi jika sebagian tugas dipisahkan.

4. Kompleksitas dalam Memperluas Workflow

Ketika bisnis menambahkan proses baru, instruksi dan tools pada agent yang sudah ada mungkin perlu diubah. Jika banyak fungsi bergantung pada agent yang sama, perubahan pada satu bagian berpotensi memengaruhi perilaku bagian lainnya. Karena itu, pengembangan single-agent system tetap membutuhkan desain yang terstruktur.

Apa Itu Multi-Agent System?

Multi-agent system adalah arsitektur AI yang melibatkan beberapa agent untuk menjalankan tanggung jawab berbeda dalam mencapai tujuan bersama. Setiap agent dapat memiliki instruksi, konteks, tools, dan batas akses sesuai perannya.

Sebuah mekanisme orchestration mengatur pembagian tugas, perpindahan informasi, dan kondisi yang menentukan bagaimana workflow berlanjut.

Misalnya, dalam proses penanganan keluhan pelanggan, sistem dapat menggunakan agent untuk memahami masalah, mengambil informasi pesanan, memeriksa kebijakan pengembalian dana, dan menyiapkan respons.

Orchestrator mengoordinasikan tugas tersebut dan menggabungkan hasilnya sebelum menentukan langkah berikutnya. Jika ditemukan informasi yang tidak konsisten atau kasus membutuhkan keputusan khusus, workflow dapat dihentikan sementara untuk meminta informasi tambahan atau persetujuan manusia.

Dengan membagi tanggung jawab secara terstruktur, multi-agent system memungkinkan bisnis mengorganisasi workflow kompleks berdasarkan kebutuhan setiap tugas. Keberhasilan implementasi bergantung pada kualitas koordinasi, relevansi pembagian tugas, keandalan integrasi, dan kontrol terhadap tindakan yang dilakukan.

Karakteristik Multi-Agent

1. Pembagian Tugas Berdasarkan Spesialisasi

Setiap agent dapat dirancang untuk menangani tanggung jawab tertentu. Sebagai contoh, agent untuk pengambilan informasi dapat memiliki instruksi dan tools yang berbeda dari agent yang memeriksa kebijakan atau menyiapkan tindakan. Pembagian ini membantu memisahkan tanggung jawab yang memang membutuhkan pendekatan berbeda.

2. Orchestration untuk Koordinasi

Multi-agent system membutuhkan mekanisme untuk mengatur bagaimana agent bekerja bersama. Orchestration menentukan agent yang menjalankan tugas, informasi yang perlu diteruskan, urutan eksekusi, dan kondisi yang memungkinkan workflow dilanjutkan.

Tanpa koordinasi yang baik, agent dapat menghasilkan informasi yang tumpang tindih atau tidak mendukung tujuan akhir.

3. Kolaborasi melalui Pertukaran Informasi

Agent perlu menerima konteks yang relevan untuk menjalankan tanggung jawabnya. Informasi dapat diteruskan melalui orchestrator, shared context, atau mekanisme komunikasi lain sesuai arsitektur yang digunakan. Pertukaran informasi yang terstruktur membantu mengurangi pengulangan pekerjaan dan menjaga konsistensi hasil.

4. Integrasi dengan Berbagai Tools dan Sistem

Multi-agent system dapat dirancang untuk mengoordinasikan tugas yang melibatkan berbagai tools dan sistem bisnis. Misalnya, satu agent mengambil informasi dari CRM, agent lain memeriksa data transaksi, dan workflow menggabungkan hasilnya sebelum menyiapkan tindakan.

Kemampuan ini bergantung pada integrasi yang tersedia, kualitas data, dan izin yang diberikan kepada setiap agent.

5. Kontrol dan Batas Akses Berdasarkan Peran

Setiap agent dapat diberikan akses sesuai kebutuhan tugasnya. Agent yang hanya bertanggung jawab mengambil informasi tidak harus memiliki izin untuk mengubah data atau menjalankan transaksi.

Pemisahan akses ini membantu membatasi risiko, tetapi tetap membutuhkan kontrol keamanan, validasi tindakan, dan kebijakan governance pada tingkat sistem.

6. Fleksibilitas dalam Menangani Workflow Kompleks

Multi-agent system dapat menggunakan berbagai pola koordinasi, termasuk sequential, parallel, hierarchical, dan handoff-based orchestration. Pemilihan pola bergantung pada kebutuhan workflow. Beberapa tugas dapat berjalan secara paralel, sementara tugas lain harus menunggu hasil validasi sebelum dilanjutkan.

Ideal Use Case untuk Multi-Agent System

1. Investigasi Fraud dan Anomali Transaksi

Deteksi fraud membutuhkan analisis dari berbagai sudut pandang, mulai dari pola transaksi, riwayat aktivitas pelanggan, hingga indikasi perilaku yang tidak biasa. Dalam multi-agent system, satu agent dapat menganalisis pola transaksi, agent lain memeriksa riwayat aktivitas akun, dan agent lainnya mengevaluasi indikator risiko berdasarkan aturan yang berlaku.

Orchestrator menggabungkan temuan tersebut untuk menghasilkan penilaian risiko yang lebih menyeluruh. Pendekatan ini berguna ketika investigasi membutuhkan beberapa jenis analisis yang saling melengkapi.

Hasil analisis dapat digunakan untuk memprioritaskan kasus atau merekomendasikan pemeriksaan lebih lanjut, sementara keputusan yang berdampak pada pelanggan tetap mengikuti kebijakan dan otorisasi yang berlaku.

2. Sales Intelligence dan Account Planning

Persiapan pendekatan sales B2B sering membutuhkan pemahaman tentang perusahaan prospek, kebutuhan bisnis, kondisi industri, dan relevansi solusi yang ditawarkan.

Multi-agent system dapat membagi proses tersebut ke beberapa agent dengan fokus berbeda. Agent pertama mengumpulkan informasi perusahaan dari sumber yang diizinkan, agent kedua menganalisis kebutuhan dan tantangan bisnisnya, sedangkan agent ketiga memetakan kebutuhan tersebut dengan solusi yang relevan.

Orchestrator kemudian menyatukan hasil analisis menjadi account brief yang mencakup peluang potensial, stakeholder yang perlu dijangkau, dan rekomendasi pendekatan awal. Tim sales dapat menggunakan hasil tersebut sebagai dasar untuk mempersiapkan komunikasi yang lebih relevan dengan kondisi prospek.

3. Supply Chain Disruption dan Risk Analysis

Gangguan pada rantai pasok dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti keterlambatan pemasok, perubahan permintaan, ketersediaan inventori, dan kendala logistik. Memahami dampaknya membutuhkan analisis terhadap beberapa bagian operasional sekaligus.

Multi-agent system dapat menggunakan agent untuk memantau risiko pemasok, menganalisis tingkat inventori, mengevaluasi dampak terhadap jadwal pengiriman, dan membandingkan alternatif pemenuhan pesanan.

Orchestrator menggabungkan hasil tersebut untuk membantu mengidentifikasi prioritas dan menyusun rekomendasi, misalnya mengalihkan sumber pasokan atau menyesuaikan alokasi inventori. Keputusan akhir dan tindakan operasional dapat mengikuti batasan serta persetujuan yang ditetapkan perusahaan.

4. IT Incident Investigation dan Recovery Planning

Ketika terjadi gangguan pada sistem produksi, penyebabnya tidak selalu terlihat dari satu sumber informasi. Investigasi dapat membutuhkan analisis log aplikasi, metrik infrastruktur, perubahan konfigurasi, dan dependensi antarlayanan.

Multi-agent system dapat mengoordinasikan agent dengan fokus berbeda: satu menganalisis log aplikasi, satu memeriksa metrik infrastruktur, dan satu mengevaluasi perubahan sistem yang mungkin berkaitan dengan insiden.

Orchestrator menggabungkan temuan tersebut untuk membantu menyusun dugaan penyebab, menilai dampak gangguan, dan membandingkan opsi pemulihan. Tindakan berisiko tinggi, seperti rollback produksi atau perubahan konfigurasi kritis, tetap dapat mensyaratkan persetujuan dari personel yang berwenang.

5. Customer Complaint Resolution yang Melibatkan Banyak Fungsi

Sebagian keluhan pelanggan tidak dapat diselesaikan oleh satu fungsi karena membutuhkan pemeriksaan dari beberapa bagian bisnis. Contohnya adalah pelanggan yang menerima tagihan tidak sesuai setelah pesanan mengalami perubahan.

Multi-agent system dapat mengoordinasikan agent untuk memeriksa riwayat interaksi pelanggan, memvalidasi detail pesanan, mengevaluasi komponen tagihan, dan meninjau kebijakan kompensasi yang relevan.

Setelah temuan dari setiap agent tersedia, orchestrator menggabungkan informasi tersebut untuk menyusun rekomendasi penyelesaian. Customer service dapat menggunakan hasilnya untuk menjelaskan masalah dan langkah selanjutnya kepada pelanggan, sedangkan keputusan terkait koreksi tagihan atau kompensasi mengikuti aturan persetujuan perusahaan.

6. Market Intelligence dan Competitive Analysis

Analisis pasar membutuhkan pengolahan informasi dari beragam sumber, seperti tren industri, perubahan kebutuhan pelanggan, perkembangan teknologi, dan data performa bisnis.

Multi-agent system dapat menugaskan agent untuk menganalisis masing-masing area. Satu agent mengidentifikasi tren industri, agent lain merangkum kebutuhan pelanggan dari data yang tersedia, sementara agent lainnya mengevaluasi peluang pasar berdasarkan indikator bisnis yang ditentukan.

Orchestrator menggabungkan hasil analisis untuk membantu tim menyusun gambaran pasar, mengidentifikasi peluang pertumbuhan, dan menentukan area yang membutuhkan riset lebih lanjut. Pendekatan ini dapat membantu ketika banyak sumber informasi perlu dianalisis secara paralel sebelum menghasilkan rekomendasi strategis.

Tantangan Multi-Agent

1. Kompleksitas Orchestration

Semakin banyak agent yang terlibat, semakin banyak kemungkinan handoff, dependensi, dan kondisi yang perlu dikelola. Jika pembagian tugas tidak jelas, workflow dapat menjadi sulit dipahami dan dipelihara.

Solusinya adalah menetapkan tanggung jawab, format input dan output, serta kondisi eskalasi untuk setiap tahap.

2. Risiko Inkonsistensi Informasi

Agent dapat menghasilkan kesimpulan berbeda ketika menggunakan sumber data, konteks, atau asumsi yang tidak sama. Untuk mengurangi risiko ini, sistem perlu menggunakan sumber informasi yang relevan, memvalidasi output penting, dan menetapkan mekanisme penyelesaian ketika hasil antarbeberapa agent bertentangan.

3. Biaya dan Latensi yang Lebih Tinggi

Setiap agent tambahan dapat menambah pemanggilan model, penggunaan tools, dan waktu pemrosesan. Walaupun parallel execution dapat mempercepat sebagian workflow, pendekatan tersebut juga dapat meningkatkan konsumsi sumber daya.

Bisnis perlu mengevaluasi apakah manfaat dari pembagian tugas sebanding dengan biaya dan latensi tambahan.

4. Monitoring dan Troubleshooting yang Lebih Sulit

Ketika workflow menghasilkan kesalahan, penyebabnya dapat berasal dari satu agent, integrasi, handoff, atau proses penggabungan hasil. Karena itu, monitoring perlu mencakup aktivitas agent dan hasil keseluruhan workflow. Catatan eksekusi yang memadai membantu tim memahami penyebab kegagalan dan memperbaiki proses.

5. Risiko Keamanan dan Eksekusi Tindakan

Jika agent memiliki akses ke sistem bisnis, kesalahan dalam interpretasi atau koordinasi dapat berdampak pada proses operasional. Penerapan least-privilege access, validasi tindakan, business rules, dan human approval untuk tindakan sensitif menjadi bagian penting dari desain sistem.

6. Kompleksitas Pemeliharaan

Perubahan pada satu agent dapat memengaruhi agent lain yang bergantung pada output-nya. Oleh karena itu, setiap perubahan perlu diuji terhadap keseluruhan workflow, bukan hanya terhadap satu agent secara terpisah.

Perbandingan Single-Agent vs. Multi-Agent System

Single-agent dan multi-agent system memiliki keunggulan serta keterbatasan masing-masing. Perbedaan tersebut perlu dipahami berdasarkan kebutuhan operasional, bukan berdasarkan anggapan bahwa arsitektur dengan lebih banyak agent selalu lebih canggih atau lebih efektif.

Single-agent system menawarkan pendekatan yang relatif sederhana dengan overhead koordinasi yang lebih rendah. Multi-agent system memberikan fleksibilitas untuk membagi tanggung jawab dan mengoordinasikan beberapa kemampuan dalam workflow yang lebih kompleks, tetapi membutuhkan pengelolaan tambahan.

Aspek	Single-Agent System	Multi-Agent System
Struktur	Satu agent menangani tugas	Beberapa agent berbagi tanggung jawab
Pembagian tugas	Dikelola oleh satu agent	Dibagi berdasarkan peran atau spesialisasi
Orchestration	Relatif sederhana	Membutuhkan koordinasi antarbeberapa agent
Kompleksitas implementasi	Umumnya lebih rendah	Umumnya lebih tinggi
Integrasi sistem	Satu agent dapat menggunakan beberapa tools	Beberapa agent dapat mengoordinasikan tools sesuai tanggung jawab masing-masing
Pengelolaan konteks	Konteks dikelola oleh satu agent	Konteks perlu dibagikan atau diteruskan sesuai kebutuhan setiap agent
Skalabilitas workflow	Cocok untuk tugas dengan ruang lingkup yang dapat dikelola satu agent	Berguna ketika pembagian tanggung jawab membantu mengembangkan workflow
Biaya operasional	Cenderung memiliki overhead lebih rendah	Dapat meningkat seiring jumlah agent dan interaksi
Monitoring	Lebih mudah ditelusuri pada workflow sederhana	Membutuhkan visibilitas terhadap agent, handoff, dan hasil akhir
Ideal untuk	FAQ, klasifikasi, pencarian informasi, dan tugas terfokus	Investigasi kompleks, koordinasi lintas fungsi, dan workflow dengan beberapa tanggung jawab berbeda

Single-agent system lebih tepat ketika satu agent dapat menyelesaikan tugas secara andal dengan tools dan konteks yang tersedia. Pendekatan ini membantu bisnis memulai implementasi AI dengan arsitektur yang lebih sederhana.

Multi-agent system layak dipertimbangkan ketika pembagian tanggung jawab menghasilkan manfaat yang jelas, misalnya dalam mengoordinasikan investigasi, memisahkan akses, atau mengelola workflow lintas sistem.

Cara Menentukan Sistem yang Sesuai

Sebelum memilih single-agent atau multi-agent system, bisnis perlu memahami karakteristik proses yang ingin dioptimalkan. Evaluasi sebaiknya dimulai dari kebutuhan operasional dan target hasil, bukan dari arsitektur AI yang ingin digunakan.

1. Evaluasi Kompleksitas Tugas

Identifikasi jumlah tahapan, dependensi, dan jenis kemampuan yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proses. Jika tugas memiliki tujuan yang jelas dan dapat diselesaikan melalui satu agent dengan tools yang sesuai, single-agent system dapat menjadi pilihan awal.

Jika workflow melibatkan tanggung jawab berbeda yang membutuhkan spesialisasi atau koordinasi, multi-agent system layak dievaluasi.

2. Periksa Kebutuhan Integrasi

Petakan sistem, data, dan tools yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas. Perlu diingat bahwa banyaknya integrasi tidak otomatis berarti bisnis membutuhkan multi-agent system. Satu agent dapat menggunakan beberapa tools selama prosesnya masih dapat dikelola secara efektif.

Multi-agent system menjadi lebih relevan ketika integrasi tersebut berkaitan dengan tanggung jawab berbeda yang perlu dikoordinasikan.

3. Tentukan Kebutuhan Spesialisasi

Evaluasi apakah setiap bagian workflow membutuhkan instruksi, konteks, atau logika yang berbeda secara signifikan. Jika seluruh tugas masih dapat dikelola oleh satu agent tanpa mengurangi kualitas dan keteraturan proses, pemisahan agent mungkin belum diperlukan.

Namun, jika satu agent menjadi terlalu kompleks karena harus menangani banyak tanggung jawab, pembagian tugas dapat membantu menyederhanakan desain.

4. Keamanan dan Governance

Tentukan data yang boleh diakses, tindakan yang dapat dilakukan, dan kondisi yang memerlukan persetujuan manusia. Pemisahan agent dapat membantu menerapkan batas akses berdasarkan peran. Namun, jumlah agent bukan pengganti mekanisme keamanan yang tepat.

Pastikan setiap tindakan mengikuti business rules, izin akses, dan mekanisme validasi yang sesuai.

5. Bandingkan Biaya dengan Manfaat

Evaluasi biaya penggunaan model, latensi, kebutuhan integrasi, serta pemeliharaan sistem. Multi-agent system dapat memberikan manfaat ketika koordinasi dan spesialisasi meningkatkan hasil operasional. Namun, jika tugas dapat diselesaikan dengan satu agent tanpa kehilangan kualitas, arsitektur yang lebih sederhana mungkin lebih efisien.

6. Tetapkan Metrik Keberhasilan

Tentukan indikator yang akan digunakan untuk mengevaluasi hasil implementasi. Bergantung pada use case, metriknya dapat mencakup waktu penyelesaian tugas, tingkat keberhasilan workflow, akurasi routing, jumlah kasus yang membutuhkan penanganan manual, biaya per tugas, atau tingkat kesalahan eksekusi.

Dengan metrik yang jelas, bisnis dapat mengevaluasi apakah arsitektur yang dipilih benar-benar memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan proses sebelumnya.

7. Mulai dari Use Case yang Terukur

Hindari membangun arsitektur kompleks sebelum kebutuhan bisnis dan manfaatnya terbukti. Mulailah dari satu workflow yang memiliki masalah operasional yang jelas. Uji pendekatan yang paling sederhana, evaluasi hasilnya, lalu kembangkan arsitektur jika kebutuhan koordinasi atau spesialisasi mulai meningkat.

Pendekatan bertahap membantu bisnis mengendalikan risiko dan memastikan kompleksitas sistem tetap sebanding dengan nilai yang dihasilkan.

Bagaimana 3Dolphins Forge Mendukung Multi-Agent System?

Mengimplementasikan multi-agent system dalam lingkungan enterprise membutuhkan lebih dari sekadar membagi tugas kepada beberapa AI agent. Bisnis perlu mengoordinasikan pekerjaan, menghubungkan agent dengan konteks dan tools yang relevan, serta menetapkan batasan untuk tindakan yang dapat dijalankan.

3Dolphins Forge merupakan platform agentic AI yang membantu bisnis merancang AI agent dan menghubungkannya dengan workflow operasional melalui orchestration, integrasi, dan governance.

Orchestration untuk Mengelola Kolaborasi Agent

Dalam workflow multi-agent, setiap agent memiliki tanggung jawab yang mendukung tujuan bersama. Orchestration membantu mengatur pembagian tugas, perpindahan informasi, dan tahapan eksekusi sehingga hasil dari satu tahap dapat digunakan pada tahap berikutnya.

Melalui pendekatan ini, bisnis dapat merancang workflow berdasarkan kebutuhan proses, bukan sekadar menambahkan agent tanpa pembagian tanggung jawab yang jelas.

Integrasi dengan Knowledge dan Business Tools

AI agent membutuhkan akses ke informasi dan tools yang sesuai agar dapat menjalankan tugas berdasarkan konteks bisnis. Forge mendukung koneksi dengan knowledge dan tools sehingga agent dapat memanfaatkan informasi bisnis serta berinteraksi dengan sistem yang didukung.

Dalam workflow yang sesuai, kemampuan ini dapat digunakan untuk mengambil informasi, mempersiapkan pembaruan, atau menjalankan tindakan yang telah diotorisasi. Integrasi tersebut membantu menghubungkan kemampuan AI dengan proses operasional, sehingga AI tidak hanya menghasilkan jawaban, tetapi juga dapat mendukung langkah berikutnya dalam workflow.

Governance untuk Menjaga Kontrol Eksekusi

Semakin besar tanggung jawab yang diberikan kepada AI agent, semakin penting batasan terhadap akses dan tindakan yang dapat dilakukan. Forge menekankan governance sebagai bagian dari pendekatan agentic AI, dengan kontrol yang dapat disesuaikan berdasarkan konfigurasi dan kebutuhan implementasi.

Sebagai contoh, agent dapat membantu mengumpulkan informasi insiden, menganalisis kemungkinan penyebab, dan menyiapkan rekomendasi pemulihan. Tindakan sensitif, seperti perubahan pada production environment, dapat tetap memerlukan persetujuan manusia sesuai aturan yang ditetapkan.

Pendekatan ini membantu bisnis menghubungkan otomatisasi dengan kontrol operasional yang sesuai.

Menghubungkan AI Agent dengan Tujuan Bisnis

Nilai multi-agent system tidak hanya terletak pada kemampuan beberapa agent untuk bekerja bersama, tetapi juga pada hasil yang dicapai melalui koordinasi tersebut. Dengan menghubungkan agent, tools, dan workflow, bisnis dapat merancang proses yang mencakup pengambilan informasi, analisis, validasi, dan persiapan tindakan sesuai kebutuhan operasional.

Melalui Forge, organisasi dapat mengeksplorasi penerapan AI agent yang terintegrasi dengan proses bisnis, sambil mempertimbangkan pembagian tanggung jawab, kebutuhan integrasi, dan governance sejak tahap perancangan.

Eksplorasi 3Dolphins Forge dalam Mendukung Workflow Bisnis

3Dolphins Forge mendukung pengembangan AI agent, koneksi dengan knowledge dan tools, orchestration, serta governance. Kombinasi tersebut membantu bisnis merancang workflow yang mengoordinasikan kemampuan AI dengan tetap mempertimbangkan akses, aturan bisnis, dan persetujuan untuk tindakan tertentu.

Diskusikan bagaimana Forge mampu membuat performa bisnis lebih cepat tanpa menghilangkan kualitas. Hubungi tim 3Dolphins melalui kontak berikut.