Selama ini kita sering mikir kalau context window model AI makin besar (misal 1M token), masalah memori agen selesai. Ternyata salah besar! Google baru saja merilis panduan arsitektur Context Engineering di dalam Agent Development Kit (ADK) mereka.
Mereka mengubah cara kita memandang “konteks” dari sekadar string panjang menjadi sistem basis data yang terkompilasi.
Ini bedahannya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
📉 Context Bloat: Memasukkan semua riwayat chat dan dokumen ke dalam prompt model itu mahal dan lambat. Semakin banyak “sampah” di konteks, semakin bingung modelnya (Signal Degradation).
💸 Biaya & Latensi: Bayangkan setiap kali agen berpikir, dia harus membaca ulang novel setebal 500 halaman. Biaya token membengkak dan respon jadi lemot.
🧩 Multi-Agent Chaos: Saat banyak agen bekerja sama, melempar seluruh konteks percakapan ke agen lain itu tidak efisien dan rawan bocor data sensitif.
2. 🛠️ Metodologi & Solusi (The Tiered Context)
Google memperkenalkan pendekatan “Context as a Compiled View”. Konteks bukan lagi teks mentah, tapi hasil olahan.
🗄️ Storage vs View: Pisahkan penyimpanan data (Session) dari apa yang dilihat model (Working Context). Data disimpan lengkap di database, tapi yang disuapi ke model hanya intisarinya saja yang relevan saat itu.
🗜️ Compaction Pipeline: Menggunakan LLM secara berkala untuk meringkas (summarize) kejadian lama menjadi satu event pendek. Jadi, memori agen tidak hilang, tapi dipadatkan.
🔍 Scoped Handoffs: Saat Agen A minta tolong ke Agen B, jangan kasih seluruh riwayat hidup user. Berikan hanya konteks yang dibutuhkan untuk tugas itu saja (Need-to-know basis).
3. 📈 Findings & Dampak Arsitektur
🚀 Efisiensi Tinggi: Dengan membagi konteks menjadi Stable Prefix (instruksi tetap) dan Variable Suffix (chat terbaru), sistem bisa memanfaatkan Context Caching secara maksimal. Ini memangkas latensi drastis.
🧠 Memori Jangka Panjang: Menggunakan sistem “Artifacts” dan “Memory” terpisah untuk menyimpan data besar (seperti hasil riset) yang bisa dipanggil kapan saja tanpa membebani context window utama.
4. 💡 Key Takeaways
🛑 Stop String Concatenation: Berhenti menggabungkan string secara manual (prompt = system + history + user). Mulailah membangun pipeline konteks yang terstruktur.
🎯 Scope by Default: Agen yang efisien adalah agen yang fokus. Batasi apa yang mereka lihat agar akurasi meningkat dan biaya menurun.
⚙️ Context Engineering is the New Prompt Engineering: Di level produksi, tantangannya bukan lagi merangkai kata indah, tapi merekayasa aliran informasi (flow) antar agen.
🔗 Baca Panduan Teknisnya:
https://developers.googleblog.com/architecting-efficient-context-aware-multi-agent-framework-for-production/
#GoogleCloud #ADK #ArtificialIntelligence #MultiAgentSystems #SoftwareArchitecture #LLM #DevOps #ContextEngineering #TechNews
