Penelitian mendalam (Deep Research) adalah "killer app" untuk AI Agent saat ini. Namun, membuatnya bekerja stabil di production sangatlah sulit. Tim Tavily membongkar dapur pacu mereka dalam membangun agen riset yang mencapai status State of the Art (SOTA) sekaligus memangkas biaya operasional secara drastis.
🚧 Masalah: Tantangan Membangun Agen Riset
🏗️ Over-Engineering Trap: Percobaan pertama Tavily gagal total 7 bulan lalu. Mereka membuat sistem yang terlalu rumit dan canggih (hand-crafted), yang justru menjadi penghambat (bottleneck) ketika model AI generasi baru rilis.
🗑️ Konteks Kotor & Boros: Tantangan terbesar agen riset durasi panjang adalah menjaga context window. Jika agen terus menumpuk data mentah dari internet, biaya token meledak secara kuadratik dan agen menjadi "bingung" karena terlalu banyak informasi (overfitting).
🐌 Keterbatasan Manusia: Riset manual dibatasi oleh memori dan kecepatan baca manusia. AI bisa menskalakan ini, tapi hanya jika didesain dengan benar.
🛠️ Solusi & Metodologi: Context Engineering & Human-Like Flow
🧠 Simulasi Cara Manusia Riset: Manusia tidak mengingat setiap kata. Kita membaca, menyarikan poin (distilasi), lalu lanjut mencari. Tavily meniru ini: Data mentah tidak dibawa berputar-putar dalam loop. Agen hanya membawa "refleksi/intisari" ke langkah berikutnya. Data asli baru dipanggil kembali saat menyusun laporan final.
🔌 Agent Harness yang Fleksibel: Alih-alih mendikte setiap langkah, mereka menyederhanakan logika orkestrasi dan memberikan otonomi lebih pada model, sembari mengantisipasi evolusi kemampuan tool-calling model di masa depan.
🔍 Tool-Side Curation: Menggunakan Tavily Advanced Search untuk melakukan "Context Engineering" di sisi alat. Hasil pencarian sudah disaring agar hanya mengembalikan chunks paling relevan, bukan sampah token.
🚫 Global State & Deduplikasi: Sistem memastikan agen tidak membaca info yang sama berulang kali dan mendeteksi jika agen mulai terjebak dalam topik yang sempit (narrowing scope).
✅ Findings, Hasil, & Dampak
📉 Matematika Efisiensi (Linear vs Kuadratik): Pendekatan standar (ReAct) menumpuk token secara kuadratik. Pendekatan Tavily (hanya menyimpan refleksi) membuat konsumsi token berjalan linear.
💰 Hemat Token 66%: Dengan metode distilasi ini, mereka memangkas konsumsi token hingga 66% dibandingkan implementasi standar seperti Open Deep Research dari LangChain.
🏆 SOTA Performance: Efisiensi tinggi berbanding lurus dengan kualitas. Agen ini mencapai skor tertinggi di DeepResearch Bench, membuktikan bahwa konteks yang lebih bersih menghasilkan output yang lebih cerdas.
💡 Key Takeaways & Filosofi Engineering
🛠️ Less Tools is More: Jangan berikan agen terlalu banyak alat. Kumpulan alat yang kecil tapi esensial jauh lebih efektif daripada kotak peralatan raksasa yang membingungkan model.
🛡️ Design for Non-Determinism: Perlakukan mode kegagalan (failure modes) sebagai pertimbangan desain utama, bukan ripikiran belakangan. Gunakan guardrails proaktif.
🧭 Evals sebagai Kompas: Jangan terobsesi pada skor angka benchmark (LLM-as-a-judge sering bias). Gunakan evaluasi untuk umpan balik direksional (apakah ini lebih reliabel?), serta andalkan intuisi dan trace monitoring visual.
👇 Diskusi Yuk!
Kalian setuju nggak kalau agen AI sebaiknya dikasih "otonomi" lebih besar atau harusnya dikontrol ketat langkah-demi-langkah biar nggak halusinasi?
Bagaimana pengalaman kalian mengelola context window di aplikasi RAG atau Agent kalian? Share di bawah! 👇
Sumber:
https://huggingface.co/blog/Tavily/tavily-deep-research
#AIResearch #Tavily #LLM #AgenticAI #ContextEngineering #SoftwareEngineering #DeepLearning #TokenOptimization #SOTA #DevTips
