Cara Saya Menggunakan AI Council untuk Menyelesaikan Masalah Engineering yang Ambigu

Satu asisten AI memang berguna. Namun, itu tidak selalu cukup.

Jika Anda menggunakan AI untuk coding, Anda pasti tahu polanya. Anda mendeskripsikan masalah. Model mengusulkan solusi. Terlihat bagus. Anda mengimplementasikannya. Lalu, tiga hari kemudian, Anda menemukan cacat besar. Arsitekturnya gagal pada kondisi batas (boundary condition). Ia menggabungkan dua hal yang seharusnya terpisah.

Ini bukan kegagalan model. Ini adalah kegagalan proses. Sebuah model tunggal tidak memiliki kemampuan untuk menantang asumsinya sendiri.

Untuk tugas engineering yang kompleks, Anda memerlukan AI Council. Ini bukan platform baru. Ini adalah alur kerja terstruktur di mana berbagai peran AI meninjau satu proposal dari perspektif yang berbeda.

Tujuannya adalah mengubah penggunaan AI menjadi alur kerja engineering yang terkelola.

Berikut adalah cara alur kerjanya:

• Problem Statement: Anda merumuskan masalahnya. • Architect Agent: Sebuah agen berbasis sumber (source-grounded) membuat proposal awal. • AI Council: Berbagai peran AI meninjau proposal tersebut. • Feedback Synthesis: Sebuah agen menggabungkan semua umpan balik dan mengidentifikasi konflik. • Objection Ledger: Anda melacak setiap keberatan, tingkat keparahannya, dan penyelesaiannya. • Human Governance: Anda memutuskan kapan harus berhenti atau lanjut. • Executor Agent: Sebuah agen terpisah mengimplementasikan rencana tersebut. • Auditor Agent: Agen terakhir memeriksa kode terhadap spesifikasi asli.

Peran dalam council Anda harus mencakup:

  • System Thinker: Mengevaluasi risiko dan batasan sistem.
  • Critical Reviewer: Menantang asumsi dan menemukan celah.
  • Simplifier: Menemukan kompleksitas yang tidak perlu.
  • Alternatives Reviewer: Menyarankan pendekatan yang berbeda.

Keajaibannya bukan terletak pada penggunaan lebih banyak model. Keajaibannya terletak pada pemisahan peran. Saat Anda meminta AI untuk "tinjau ini," Anda mendapatkan jawaban yang samar. Saat Anda meminta AI untuk "temukan tiga risiko arsitektur terbesar," Anda mendapatkan data yang dapat ditindaklanjuti.

Anda juga harus memisahkan konteks. Agen yang menulis kode tidak boleh merupakan agen yang sama dengan yang mengaudit kode. Hal ini mencegah AI memiliki titik buta (blind spot) yang sama.

Manusia tidak melakukan pekerjaan manual. Manusia memegang kendali (owns the gates). Anda memutuskan kapan umpan balik sudah cukup. Anda memutuskan risiko mana yang akan diterima. Anda adalah manajer engineering, bukan pekerja manual.

Gunakan ini untuk refaktor berisiko tinggi dan arsitektur yang ambigu. Jangan gunakan untuk perbaikan bug yang sepele. Beban kerja tambahan (overhead) ini hanya sepadan jika biaya dari sebuah kesalahan sangat tinggi.

Sumber: https://dev.to/j3nnning/how-i-use-ai-councils-to-solve-ambiguous-engineering-problems-4dii

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