Membangun Agen AI yang Tidak Berhalusinasi

Jika Anda membangun dengan LLM, Anda akan menghadapi kendala yang sama. Model tersebut mengarang fungsi atau memanggil tool yang salah.

Function calling seharusnya bisa mengatasi hal ini. Sebaliknya, fitur ini sering kali membuat agen Anda menjadi salah secara meyakinkan dalam skala besar.

Untuk memperbaikinya, Anda membutuhkan arsitektur yang lebih baik, bukan model yang lebih besar.

Gunakan empat pola ini untuk membangun agen yang andal:

  1. Gunakan router dua tahap Jangan pernah memberikan semua tool ke model sekaligus. Hal ini menyebabkan pembengkakan skema (schema bloat).
  • Gunakan model yang cepat dan murah untuk mengklasifikasikan intensi terlebih dahulu.
  • Hanya tampilkan tool yang sesuai dengan intensi tersebut.
  • Ini mengurangi kesalahan pemilihan tool hingga 70%.
  1. Terapkan output terstruktur Berhenti meminta model untuk mengembalikan JSON yang valid melalui prompt.
  • Gunakan skema yang ditegakkan pada level API.
  • Gunakan tool seperti Pydantic untuk menjamin formatnya.
  • Batasan (constraints) mengurangi halusinasi lebih efektif daripada prompt engineering.
  1. Tambahkan lapisan validasi Setiap pemanggilan tool membutuhkan tiga lapisan: Input Pengguna, Pra-validasi, dan Pasca-validasi.
  • Validasi output model terhadap skema Anda sebelum eksekusi.
  • Jika validasi gagal, kirimkan error tersebut kembali ke model.
  • Model dapat memperbaiki kesalahan parameternya sendiri sebanyak 80% dari waktu ketika mereka menerima umpan balik error.
  1. Tetapkan batasan keras (hard limits) Loop tak terbatas akan menghabiskan anggaran Anda. Model mungkin memanggil tool secara berulang-ulang hingga mencapai timeout.
  • Selalu tetapkan jumlah iterasi maksimum.
  • Selalu tetapkan batas token maksimum per panggilan.
  • Batasan keras adalah persyaratan wajib untuk tahap produksi.

Orkestrasi yang cerdas juga menghemat biaya. Gunakan model yang berbeda untuk tugas yang berbeda:

  • Model kecil untuk routing intensi dan pemformatan output.
  • Model tingkat menengah untuk pemilihan tool.
  • Model frontier untuk perencanaan yang kompleks.

Pendekatan ini memangkas biaya sebesar 10x hingga 15x tanpa mengurangi kualitas.

Pantau tiga metrik ini untuk memastikan stabilitas:

  • Akurasi Pemilihan Tool: Apakah ia memanggil tool yang benar?
  • Tingkat Validitas Parameter: Apakah parameter tersebut lolos skema Anda?
  • Tingkat Penyelesaian Tugas: Apakah ia benar-benar menyelesaikan masalah?

AI yang andal adalah tentang desain sistem. Bangun batasan, validasi, dan guardrails.

Pola apa yang Anda gunakan untuk membangun agen yang andal? Bagikan pemikiran Anda di bawah ini.

Sumber: https://dev.to/aiwave/building-ai-agents-that-dont-hallucinate-a-practical-guide-to-function-calling-in-2026-3dde

Komunitas belajar opsional: https://t.me/GyaanSetuAi