# Artikel Terkait Agen

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "Agen", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Mitra Blockchain Capital: AI Sedang Menulis Ulang Unit Dasar Tenaga Kerja

Menurut artikel "AI sedang menulis ulang unit dasar tenaga kerja" oleh partner Blockchain Capital, revolusi AI mengubah esensi kerja. Sam Altman memprediksi kemunculan perusahaan miliaran dolar yang didirikan satu orang, karena AI menghilangkan batasan waktu manusia. Peralihan mendasar terjadi ketika tenaga kerja dapat diskalakan melalui agen AI yang dapat diprogram dan dibayar dengan mata uang kripto stabil seperti USDC dalam hitungan milidetik. Artikel ini menjelaskan bahwa perusahaan muncul ketika biaya koordinasi pasar melebihi biaya mempekerjakan. Setiap transformasi tenaga kerja, dari revolusi industri ke ekonomi gig dan kreator, didorong oleh penurunan biaya koordinasi. Ekonomi gig dan kreator berperan sebagai "kelas jembatan" yang membuktikan konsep pekerjaan yang terpecah dan terdistribusi, namun masih bergantung pada platform untuk koordinasi. Kini, kombinasi **tenaga kerja yang dapat diprogram (agen AI)** dan **mata uang yang dapat diprogram (stablecoin)** memungkinkan dekomposisi tenaga kerja sejati. Agen AI dapat mendelegasikan dan mengevaluasi tugas antar sesamanya, dengan unit dasar menjadi "tugas" itu sendiri. Stablecoin memungkinkan penyelesaian pembayaran mikro instan tanpa perantara, cocok untuk transaksi mesin-ke-mesin. Contoh nyata seperti Poncho dari Merit Systems menunjukkan bagaimana agen AI dengan dompet digital dapat membayar layanan sesuai pemakaian. Ini menggeser model ekonomi dari berlangganan ke pembayaran mikro per tugas. Ke depan, peran manusia akan berubah menjadi **penata** atau **pengarah** yang merancang sistem, mendelegasikan tugas kepada agen AI, mengevaluasi hasil, dan menyusunnya menjadi sesuatu yang bernilai. Perusahaan akan berevolusi dari wadah tenaga kerja menjadi lapisan kecerdasan di atas pasar tenaga kerja global yang dapat diprogram, di mana keahlian manusia terletak pada kemampuan mengkurasi dan mengombinasi output mesin.

marsbit07/07 03:21

Mitra Blockchain Capital: AI Sedang Menulis Ulang Unit Dasar Tenaga Kerja

marsbit07/07 03:21

Karpathy Baru-Baru Ini Mengkritik: Satu Kalimat Membuat Seluruh Pengembang Agent Diam Seribu Bahasa

Karpathy, peneliti inti tim pra-pelatihan di Anthropic, mengejutkan komunitas pengembang AI Agent dengan pernyataan tegasnya: "Kesalahan terbesar di bidang AI saat ini adalah orang-orang terburu-buru memaksa Agent bekerja, tanpa memahami model dasar yang mendasarinya terlebih dahulu." Dia berbagi pelajaran berharga dari proyek "World of Bits" tahun 2016 di OpenAI, yang bertujuan membuat Agent menggunakan komputer, tetapi gagal karena teknologi saat itu (seperti reinforcement learning) belum matang. Menurutnya, fokus yang benar saat itu adalah pada pengembangan model bahasa. Karpathy memberikan tiga saran penting: 1. Berhenti memaksa Agent melakukan segalanya; perbaiki dan pahami model dasarnya terlebih dahulu. 2. Membuat demo mudah, tetapi mengubahnya menjadi produk yang matang membutuhkan waktu hingga sepuluh tahun, seperti yang terlihat pada contoh mobil otonom dan VR. 3. Agent bukanlah produk itu sendiri; kemampuan dasar model lah yang merupakan produk sejati. Agent akan muncul secara alami jika fondasinya kuat. Ia juga mendorong para pengembang untuk belajar dari neurosains, seperti struktur otak manusia (misalnya, hipokampus untuk memori), untuk merancang Agent yang lebih baik. Pesan utamanya adalah: meskipun perusahaan besar seperti OpenAI unggul dalam pelatihan model bahasa besar, dalam pengembangan Agent, pengembang independen dan startup berada di garis terdepan. Tidak ada raksasa teknologi yang memiliki keunggulan lima tahun di bidang ini, sehingga peluang inovasi terbuka lebar bagi mereka yang gesit dan berani mencoba. Intinya, Karpathy tidak melarang pengembangan Agent, tetapi menekankan pentingnya fondasi yang kuat dan kesiapan untuk komitmen jangka panjang.

marsbit07/06 02:35

Karpathy Baru-Baru Ini Mengkritik: Satu Kalimat Membuat Seluruh Pengembang Agent Diam Seribu Bahasa

marsbit07/06 02:35

Penghasilan Tahunan $100 Juta, Dua Teman Sekamar UC Berkeley Generasi 90an, Menciptakan Bisnis AI Paling Menguntungkan

Dua teman sekamar di UC Berkeley, keduanya berusia 90-an, menciptakan bisnis AI yang sangat menguntungkan: Arena. Bermula dari proyek penelitian sumber terbuka bernama Chatbot Arena pada 2023, platform ini telah berkembang menjadi "gelanggang" benchmark model AI global yang netral. Pengguna dapat membandingkan respons dari dua model anonim dan memilih yang terbaik, menghasilkan peringkat berbasis Elo yang diakui industri. Dengan lebih dari 10 juta penilaian pengguna, 700 juta percakapan, dan 82 juta suara, Arena menjadi standar de facto untuk pengujian model besar. Raksasa seperti OpenAI, Google, dan Anthropic mengirimkan model mereka ke sini, bahkan OpenAI menguji GPT-5 secara diam-diam di platform ini. Kunci kesuksesan monetisasinya adalah layanan komersial "AI Evaluations", diluncurkan September lalu. Layanan ini memungkinkan perusahaan membayar untuk pengujian mendalam oleh komunitas jutaan pengguna Arena, memberikan analisis performa model di dunia nyata. Hanya dalam 8 bulan, pendapatan tahunan layanan ini telah mencapai $100 juta. Perusahaan ini didirikan oleh CEO Anastasios Angelopoulos (ahli matematika/machine learning), CTO Wei-Lin Chiang (pembuat Vicuna), dan profesor UC Berkeley Ion Stoica sebagai penasihat. Mereka mengumpulkan $100 juta dalam pendanaan seed dan $150 juta dalam Seri A, dengan valuasi mencapai $1.7 miliar. Arena terus berinovasi dengan memperkenalkan "Agent Mode" untuk mengevaluasi agen AI dalam tugas panjang seperti coding dan penelitian, melampaui sekadar penilaian percakapan. Bisnis mereka membuktikan bahwa dalam demam emas AI, menyediakan alat pengukuran yang andal (seperti "menjual sekop dan air") bisa lebih berharga daripada menambang sendiri.

marsbit07/06 00:22

Penghasilan Tahunan $100 Juta, Dua Teman Sekamar UC Berkeley Generasi 90an, Menciptakan Bisnis AI Paling Menguntungkan

marsbit07/06 00:22

Meraih 24K Bintang GitHub: Dengan Satu Baris Perintah, AI Sekarang Bisa Mencari Skill Sendiri

Vercel telah meluncurkan "skills", alat baris perintah untuk mengelola paket kemampuan (skills) untuk agen AI, yang telah menarik 24.000 bintang di GitHub dalam 5 bulan. Alat ini memungkinkan pengguna menginstal "skill packages" dengan perintah sederhana seperti `npx skills add <package>`, yang berisi aturan, template, atau skrip untuk meningkatkan kemampuan agen AI dalam tugas tertentu (misalnya, pengembangan React). Skills berfungsi seperti npm untuk AI, mendukung lebih dari 68 agen seperti Claude Code dan Cursor. Platform skills.sh menampilkan direktori dan peringkat skill populer, di mana "find-skills" (2,3 juta instalasi) menonjol sebagai skill untuk menemukan dan menginstal skill lain secara otomatis. Inisiatif ini menandai pergeseran dari "prompt engineering" ke "capability engineering", di mana kemampuan AI dapat dikemas dan digunakan kembali. Namun, audit keamanan oleh Snyk dan Koi Security mengungkapkan risiko signifikan: sekitar 13,4% dari hampir 4.000 skill dianalisis mengandung kerentanan serius, termasuk malware dan pencurian data. Pengguna disarankan untuk memeriksa sumber dan izin skill sebelum menginstal. Diciptakan oleh Guillermo Rauch (pendiri Vercel), proyek ini melanjutkan misinya untuk menyederhanakan pengembangan dengan alat baris perintah yang kuat, kini diterapkan pada ekosistem agen AI.

marsbit07/06 00:22

Meraih 24K Bintang GitHub: Dengan Satu Baris Perintah, AI Sekarang Bisa Mencari Skill Sendiri

marsbit07/06 00:22

Fungsi Agen Cerdas Doubao dan Qianwen Akan Dihentikan pada 15 Juli

Pada 4 Juli, platform AI Doubao dan Tongyi Qianwen mengumumkan akan menutup fungsi agen cerdas (smart agent). Doubao mengonfirmasi fitur tersebut akan dihentikan pada 15 Juli dan mengalihkan pengguna ke aplikasi Cat Box milik ByteDance. Pada hari yang sama, Qianwen mengingatkan pengguna bahwa fitur agen interaksi personifikasi dan agen buatan pengguna akan ditutup pada 10 Juli, diikuti dengan penghentian penuh semua layanan agen cerdas pada 15 Juli. Setelah tanggal tersebut, pengguna tidak dapat mengakses konfigurasi agen atau riwayat percakapan. Tanggal penutupan ini bertepatan dengan berlakunya "Peraturan Sementara tentang Manajemen Layanan Interaksi Personifikasi Kecerdasan Buatan" pada 15 Juli, yang memberlakukan persyaratan ketat untuk verifikasi identitas anak di bawah umur, mekanisme pencegahan kecanduan, dan tinjauan konten. Penyesuaian ini dipandang sebagai respons proaktif oleh platform untuk mematuhi regulasi baru. Kedua platform menyediakan periode transisi bagi pengguna untuk menyimpan data. Doubao mengizinkan akses data hingga 15 Oktober, sementara Qianwen menyarankan pengguna untuk mencadangkan konten sebelum tanggal penutupan. Selain tekanan regulasi, kesulitan komersialisasi juga menjadi faktor pendorong. Analisis menunjukkan bahwa agen untuk percakapan santai atau peran khusus seringkali menghasilkan panggilan yang ringan namun berfrekuensi tinggi, sehingga mengonsumsi daya komputasi besar dengan nilai ekonomi rendah. Platform kini mengalihkan fokus dari ekosistem konten buatan pengguna (UGC) di sisi konsumen ke skenario layanan bisnis yang lebih bernilai, sebagaimana terlihat dari upaya Qianwen dalam membuka akses Agen dan Skill kepada pengembang dan perusahaan pihak ketiga.

marsbit07/05 05:39

Fungsi Agen Cerdas Doubao dan Qianwen Akan Dihentikan pada 15 Juli

marsbit07/05 05:39

Xing Bo Kembali Beraksi: Setelah ‘Mengkritik’ World Model, Kini Giliran Agent

Tahun lalu, profesor Xing Bo mengkritik arsitektur model dunia AI. Kini, ia dan tim kembali menerbitkan makalah "Kritik terhadap Model Agen", mempertanyakan apakah sistem yang saat ini disebut "agen" benar-benar memiliki kemampuan otonomi. Makalah membedakan dua jenis: sistem **agentic** (hanya tampak seperti agen, mengandalkan alur kerja eksternal) dan **agentive** (memiliki otonomi internal sejati). Sebagai contoh, insiden perusahaan PocketOS—di mana asisten AI menghapus basis data produksi—menunjukkan bahwa mengetahui aturan tidak sama dengan menginternalisasi dan mematuhinya. Kritik difokuskan pada lima aspek utama desain agen saat ini: 1. **Tujuan:** Dari instruksi langkah-demi-langkah menuju dekomposisi hierarkis tujuan jangka panjang. 2. **Identitas:** Dari identitas statis dalam "prompt sistem" menuju evaluasi diri yang berkembang berdasarkan pengalaman. 3. **Pengambilan Keputusan:** Dari Chain-of-Thought menuju penalaran berbasis **model dunia** untuk mensimulasikan konsekuensi tindakan. 4. **Alokasi Sumber Daya Kognitif:** Perlunya **modul meta-kognitif** (Sistem III) yang secara mandiri memutuskan kapan harus merencanakan secara mendalam atau bertindak cepat. 5. **Pembelajaran:** Dari pelatihan tetap menuju **pembelajaran mandiri yang berkelanjutan**, menggabungkan latihan di simulator dengan kalibrasi di dunia nyata. Berdasarkan analisis ini, tim mengusulkan arsitektur **GIC (Goal-Identity-Configurator)** yang mengintegrasikan enam komponen: encoder kepercayaan, dekomposer tujuan, evolusi identitas, konfigurator (Sistem III), perencana simulasi (Sistem II), dan pelaksana (Sistem I). Arsitektur ini menekankan pelatihan bertahap—seperti pilot—dari simulator ke dunia nyata, dengan keamanan yang dapat diaudit karena modul-modulnya eksplisit. Kesimpulannya, makalah ini menyerukan standar yang lebih ketat untuk istilah "agen". Otonomi sejati bukan tentang menyelesaikan tugas kompleks, tetapi tentang menginternalisasi tujuan, identitas, dan penilaian ke dalam struktur keputusan sistem itu sendiri.

marsbit07/01 11:29

Xing Bo Kembali Beraksi: Setelah ‘Mengkritik’ World Model, Kini Giliran Agent

marsbit07/01 11:29

Google di Tengah Badai, Kapitalisasi Pasar Menguap Ratusan Miliar Dolar AS, Dapatkah Gemini Spark Menyelamatkannya?

Perusahaan induk Google, Alphabet, baru-baru ini menghadapi gejolak besar setelah serangkaian kepergian penting dari para ilmuwan inti AI. Noam Shazeer (salah satu "Transformer Eight"), John Jumper (penerima Nobel Kimia 2024), Jonas Adler, dan Alexander Pritzel, yang berkontribusi pada bidang inti seperti arsitektur model, sains, pemrograman, dan pelatihan awal, dilaporkan pindah ke OpenAI atau Anthropic. Hal ini memicu kekhawatiran investor tentang kemampuan Google mempertahankan talenta, menyebabkan saham Alphabet turun 5-6% dalam dua hari dan kapitalisasi pasar menyusut ratusan miliar dolar. Di tengah kekacauan ini, Google meluncurkan produk AI baru, Gemini Spark. Berbeda dengan asisten chatbot biasa, Spark berjalan di cloud sebagai "karyawan digital" yang terus bekerja meski perangkat dimatikan. Ia terintegrasi mendalam dengan ekosistem Google Workspace (Gmail, Kalender, Docs, dll.) dan dapat melakukan tugas multi-langkah secara otomatis menggunakan kerangka kerja "Antigravity" (Tasks, Skills, Schedules). Misalnya, mengatur email klien, mengekstrak tanggal penting, atau mengelola folder Drive. Untuk tindakan berisiko seperti pembayaran, Spark akan meminta konfirmasi pengguna. Namun, aksesnya saat ini terbatas pada pengguna langganan Google AI Ultra (sekitar $100/bulan), menimbulkan kritik soal harga. Artikel ini menyoroti dilema Google: meski memiliki ekosistem produktivitas terkuat (Workspace) yang sempurna untuk pengembangan "agen AI", perusahaan tampak terlambat bergerak dibandingkan pesaing seperti OpenAI dan Anthropic serta proyek open-source seperti OpenClaw. Keterlambatan ini diduga karena kehati-hatian ekstrem Google sebagai raksasa teknologi yang khawatir terhadap risiko privasi dan kesalahan operasional. Spark menandai titik balik di mana Google akhirnya membiarkan AI benar-benar mengotomasi alur kerja. Pertanyaan besarnya adalah: apakah Spark, meskipun menunjukkan arah yang tepat untuk AI sebagai tenaga kerja otomatis, dapat menghentikan pendarahan kepercayaan investor dan menebus kehilangan para pionir kunci yang membangun fondasi AI Google? Masa depan sepuluh tahun berikutnya perusahaan kini dipertaruhkan.

marsbit07/01 10:21

Google di Tengah Badai, Kapitalisasi Pasar Menguap Ratusan Miliar Dolar AS, Dapatkah Gemini Spark Menyelamatkannya?

marsbit07/01 10:21

Claude Sudah "Berkontrak" Resmi, Dirilis oleh Anthropic

Anthropic meluncurkan "Claude Tag", anggota AI tim yang tinggal di Slack dengan **identitas agen** sendiri. Claude memiliki akun dan izinnya sendiri (seperti di GitHub, Slack, gudang data), bukan meminjam kredensial manusia. Solusi ini menjawab masalah saat AI beralih dari "asisten pribadi" menjadi "anggota tim kolaboratif". Administrator mengonfigurasi identitas untuk setiap saluran: saluran teknik memberikan izin repositori, saluran penjualan hanya akses CRM. Siapa pun di saluran dapat bertanya kepada Claude sesuai konteks dan izin saluran tersebut, terlepas dari izin pribadi mereka. Claude Tag memiliki memori dan dapat "mendengarkan" percakapan untuk mengambil alih tugas yang tertunda. Di Anthropic, 80% kode dihasilkan Claude, meningkatkan produktivitas signifikan. Model ini menawarkan kontrol dan auditabilitas yang lebih baik daripada izin yang terikat pada pengguna individu, serta mengatasi tantangan mengelola banyak identitas non-manusia di perusahaan.

marsbit07/01 08:52

Claude Sudah "Berkontrak" Resmi, Dirilis oleh Anthropic

marsbit07/01 08:52

BURUAN, Claude 5 Versi Pekerja Telah Tiba, Semua Orang Bisa Menggunakannya

Claude Sonnet 5, yang dijuluki "Fennec", telah resmi diluncurkan oleh Anthropic sebagai model default baru bagi semua pengguna Free dan Pro. Model ini dipromosikan sebagai versi Sonnet dengan kemampuan *Agent* terkuat yang mendekati performa model flagship Opus 4.8. Sonnet 5 menunjukkan peningkatan signifikan dalam berbagai tugas seperti penalaran, penggunaan alat (*tool use*), pemrograman, dan pekerjaan berbasis pengetahuan. Beberapa pencapaian utamanya mencakup skor 63.2% pada SWE-bench Pro (mengungguli GPT-5.5) dan 57.4% pada *Humanity's Last Exam* (hanya terpaut 0.5% dari Opus 4.8). Model ini juga dilengkapi kemampuan untuk merencanakan tugas dan menggunakan alat seperti browser serta terminal secara mandiri. Dari segi keamanan, Sonnet 5 unggul dengan tingkat keberhasilan serangan injeksi browser hanya 0.93%, lebih rendah dibandingkan model flagship lainnya. Harganya pun kompetitif: saat ini tersedia promo dengan harga $2 (input) dan $10 (output) per juta token hingga 31 Agustus, sebelum kembali ke harga standar $3/$15. Harga ini jauh lebih murah dibandingkan Opus 4.8. Peluncuran Sonnet 5 ini dipandang sebagai pilihan yang sangat menarik bagi para pengembang. Model ini menawarkan performa yang mendekati model top-tier dengan biaya yang jauh lebih terjangkau, sehingga diharapkan dapat menurunkan ambang batas biaya untuk mengadopsi arsitektur *multi-Agent*.

marsbit07/01 07:51

BURUAN, Claude 5 Versi Pekerja Telah Tiba, Semua Orang Bisa Menggunakannya

marsbit07/01 07:51

Tepat Saat Ini, Anthropic Meluncurkan Sonnet 5, Kinerja Mendekati Opus 4.8, Tetapi Belum Tentu Lebih Murah

Anthropic baru saja merilis model terbaru mereka, **Claude Sonnet 5**, yang dijuluki sebagai "model Sonnet paling kuat dalam hal kemampuan agen (agentic) hingga saat ini." Model ini mampu merencanakan, menggunakan alat seperti browser dan terminal, serta beroperasi secara otonom pada level yang sebelumnya hanya bisa dicapai oleh model yang lebih besar dan mahal seperti Opus. Dari segi performa, Sonnet 5 menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan pendahulunya, Sonnet 4.6, terutama dalam penalaran, penggunaan alat, pemrograman, dan pekerjaan berbasis pengetahuan, mendekati kemampuan Claude Opus 4.8. Namun, analisis dari Artificial Analysis menunjukkan bahwa biaya operasional per tugas untuk Sonnet 5 sekitar 2 kali lipat lebih tinggi daripada Sonnet 4.6 dan bahkan 15% lebih mahal daripada Opus 4.8, terutama karena peningkatan penggunaan token. Hal ini menjadikannya salah satu model dengan biaya operasional tertinggi. Untuk harganya, Anthropic menawarkan harga perkenalan hingga 31 Agustus 2026 sebesar $2 per juta token untuk input dan $10 per juta token untuk output. Setelah itu, harga standar akan berlaku yaitu $3 (input) dan $15 (output) per juta token. Perlu diperhatikan bahwa Sonnet 5 menggunakan tokenizer baru, yang menyebabkan jumlah token untuk konten yang sama meningkat sekitar 1.0-1.35 kali lipat. Dalam evaluasi keamanan, Sonnet 5 lebih baik daripada Sonnet 4.6 dalam menolak permintaan berbahaya dan serangan injeksi prompt, dengan tingkat halusinasi dan perilaku yang lebih rendah. Namun, tingkat perilaku menyimpangnya masih sedikit lebih tinggi dibandingkan Opus 4.8. Secara keseluruhan, Sonnet 5 menawarkan kemampuan agen yang jauh lebih kuat dan peningkatan performa yang jelas, tetapi dengan pertimbangan biaya operasional yang lebih tinggi karena konsumsi token yang meningkat.

marsbit07/01 00:39

Tepat Saat Ini, Anthropic Meluncurkan Sonnet 5, Kinerja Mendekati Opus 4.8, Tetapi Belum Tentu Lebih Murah

marsbit07/01 00:39

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow