Pernahkah kamu bertanya-tanya bagaimana cara membuat agen AI lebih pintar dan lebih relevan dengan tugas spesifik? Jawabannya ada pada bagaimana kamu mengkoneksikan model tersebut ke "dunia nyata." Di sinilah konsep **harness** menjadi sangat penting. Artikel ini akan membahas **How to Build a Custom Agent Harness** menggunakan LangChain, sebuah kerangka kerja yang sangat membantu.

### Apa Itu Agent Harness?

Bayangkan sebuah model AI sebagai otak yang cerdas. Otak ini perlu terhubung ke tangan, mata, telinga, dan juga lingkungan sekitarnya untuk bisa melakukan sesuatu. Nah, **harness** adalah semacam kerangka atau perancah yang membungkus model tersebut, menjadi jembatan antara model dan dunia nyata. Seberapa baik harness ini sesuai dengan tugas yang diberikan akan menentukan seberapa berguna agen AI tersebut.

Intinya, membangun agen yang berguna sebagian besar bergantung pada bagaimana kita menghubungkan agen tersebut ke konteks, data, dan lingkungan yang tepat untuk tugas yang dihadapi. Sebuah agen, pada dasarnya, adalah sebuah model yang memanggil alat (tools) dalam sebuah siklus (loop) sampai tugas selesai dan mengembalikan hasil.

Agen AI hanya akan sebaik konteks yang kamu berikan kepada modelnya. Tugas utama harness adalah menyediakan konteks tersebut kepada model di setiap langkah. Jadi, untuk membangun agen yang benar-benar berguna, kamu memerlukan harness yang sangat baik dalam menyampaikan konteks yang tepat kepada model untuk tugas yang diberikan.

### Mengapa Harness Kustom Penting?

LangChain memiliki `AgentExecutor`, sebuah primitif untuk membangun harness. Cukup dengan memberinya model, tools, dan system prompt, kamu sudah memiliki agen yang berfungsi. `AgentExecutor` hadir dengan tumpukan middleware siap pakai yang sudah diatur (seperti manajemen memori, konteks, sandboxing, dan lainnya). Ini dirancang untuk membuat agen produksi kamu siap dengan cepat dan bekerja dengan baik untuk sebagian besar kasus.

Namun, banyak agen memerlukan penyesuaian yang lebih detail dari yang bisa didukung oleh harness ini. Misalnya, kamu mungkin butuh *custom prompting*, *business logic* tertentu, atau *guardrails* yang ketat. Di sinilah `langchain.runnable.Agent` mengambil pendekatan yang berbeda. Ini adalah pendekatan yang minimalis, mirip dengan filosofi OpenDevin. Ia hanya mengimplementasikan loop inti agen dan mengekspos **middleware** sebagai primitif untuk penyesuaian.

### Memahami Middleware

**Middleware** adalah kunci untuk menyesuaikan harness kamu. Ini bekerja dengan menyisipkan "hook" ke dalam loop agen di setiap langkah, yaitu sebelum dan sesudah panggilan model, sebelum dan sesudah panggilan *tool*, serta saat agen dimulai dan diakhiri. Setiap bagian middleware menangani satu kekhawatiran spesifik dan bisa digabungkan secara bebas dengan middleware lainnya.

Middleware memungkinkan kamu menambahkan penyesuaian ke agen melalui beberapa cara yang seringkali bekerja bersama:

*   **Logika Kustom (Custom Logic)**: Ini adalah tempat untuk *business logic*, penegakan kebijakan, kontrol agen dinamis, atau apa pun yang perlu dieksekusi pada titik tertentu dalam loop. Ini mencakup kontrol saat runtime atas agen itu sendiri, seperti mengganti model berdasarkan kompleksitas tugas, menyesuaikan *prompt*, dan memperbarui riwayat pesan agen. Ini ideal untuk hal-hal yang tidak dapat atau tidak seharusnya berada di dalam *prompt*.
*   **Tools Dinamis (Dynamic Tools)**: Daripada mendaftarkan *tools* secara langsung pada agen, middleware dapat menangani seluruh siklus hidup *tools* (pengaturan, pembongkaran, pendaftaran), dan memberikan agen satu set *tools* yang bersih untuk bekerja. Ini penting ketika *tools* memiliki dependensi, memerlukan inisialisasi, atau perlu diakhiri dengan bersih di akhir proses. Ini juga menjaga konfigurasi *tools* dekat dengan logika yang mengaturnya.
*   **State yang Diperluas (Extended State)**: Jika middleware kamu perlu melacak *state* di seluruh *hook*, middleware dapat memperluas *state* agen dengan properti kustom. Ini memungkinkan middleware melacak *state* sepanjang eksekusi (memelihara penghitung, *flag*, atau nilai lain yang bertahan sepanjang eksekusi agen) dan berbagi data antar *hook*.
*   **Intersepsi Aliran Output (Output Stream Interception)**: Middleware dapat mencegat dan mengubah aliran output agen. Ini bisa berupa memfilter *event*, menyuntikkan *metadata*, atau merutekan berbagai jenis *event* ke konsumen yang berbeda. Ini berguna ketika berbagai bagian dari *stack* kamu perlu bereaksi terhadap hal-hal berbeda yang dilakukan agen. Misalnya, UI yang mengonsumsi *token deltas*, log audit yang menangkap panggilan *tool*, atau sistem pemantauan yang melacak latensi.

Keindahan middleware adalah ia memungkinkan penyesuaian di setiap titik dalam loop agen, menggabungkan logika terkait dalam unit kode yang dapat disusun dan dibagikan. LangChain menyediakan banyak middleware siap pakai untuk pola umum. Apa pun yang khusus untuk kasus penggunaan kamu hanya berjarak satu `Middleware` saja. Karena setiap bagian terisolasi, middleware yang sama dapat digunakan kembali di setiap agen dalam organisasi, sehingga agen baru mewarisi perilaku yang sudah teruji tanpa perlu membangunnya dari awal lagi.

Tugas utama harness adalah memberikan konteks yang tepat kepada model pada waktu yang tepat untuk tugas yang diberikan. Tabel di bawah ini memetakan kemampuan umum ke middleware yang mendukungnya:

| Kemampuan Umum         | Middleware yang Mendukung                                  |
| :--------------------- | :--------------------------------------------------------- |
| Observability          | Event Streaming                                            |
| Caching                | Caching                                                    |
| User Feedback          | Human in the Loop                                          |
| Guardrails             | Custom Logic                                               |
| Cost Optimization      | Custom Logic, Event Streaming                              |
| Logging & Auditing     | Event Streaming                                            |
| State Management       | Extended State                                             |
| Tool Discovery & Routing | Dynamic Tools                                              |
| Advanced Memory        | Custom Logic                                               |
| Custom Prompting       | Custom Logic                                               |
| Runtime Control        | Custom Logic                                               |

### Pentingnya 'Task-Harness Fit'

**Task-harness fit** adalah seberapa baik harness kamu cocok dengan tuntutan tugas yang sebenarnya. Ini meliputi konteks yang dibutuhkan, kegagalan yang mungkin terjadi, kebijakan yang harus ditegakkan, dan lingkungan operasinya. Sebuah harness untuk agen layanan pelanggan akan terlihat sangat berbeda dari yang dibangun untuk agen pengkodean yang berjalan lama.

Setiap agen yang LangChain bangun, termasuk `AgentExecutors` mereka, dirancang dengan tumpukan middleware yang disesuaikan dengan misi agen tersebut. Agen terbaik tidak hanya dibangun dengan model yang cakap, tetapi juga dengan harness yang sangat pas dengan tugasnya. Cara termudah untuk membangun harness kustom adalah dengan `langchain.runnable.Agent`.

LangSmith, platform *agent engineering* dari LangChain, juga membantu para pengembang untuk men-debug setiap keputusan agen, mengevaluasi perubahan, dan menerapkan *deployment* hanya dengan satu klik.

## Referensi
*   https://www.langchain.com/blog/how-to-build-a-custom-agent-harness

Pelajari cara membuat custom agent harness dengan LangChain, komponen penting yang menghubungkan model ke dunia nyata dan memastikan agen AI berfungsi optimal untuk tugas spesifik.

Membangun Agent Harness Kustom yang Fleksibel dengan LangChain

Reggi

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#customization

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini