# 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.

Paradigma Baru dan Logika Investasi di Era AI+Web3

Beberapa tahun terakhir, konsep AI dan Web3 telah berkembang pesat. Sebagai sebuah VC, kami menganalisis ratusan proyek di persimpangan kedua bidang ini dan berbagi pandangan nyata tentang siklus industri AI, mengapa AI tak terpisahkan dari Crypto, serta kriteria utama dalam menilai proyek. Industri AI masih berada pada tahap awal dan dapat dibagi menjadi tujuh lapisan, mulai dari infrastruktur listrik hingga AI Agent. Investasi perlu disesuaikan dengan siklus masing-masing lapisan. Misalnya, kapasitas pusat data AI yang dibangun masif diperkirakan akan menyebabkan kelebihan pasokan sekitar tahun 2028. AI dan Crypto saling melengkapi. Dalam jangka pendek, pembayaran cryptocurrency memungkinkan transaksi mikro dan frekuensi tinggi antar AI Agent secara mandiri. Dalam jangka panjang, blockchain menyediakan jalur audit yang andal untuk melacak dan memverifikasi keputusan AI, mengatasi masalah "hallucination" dan memastikan kepercayaan. Dalam menilai proyek, kejujuran adalah metrik utama. Tim pendiri harus autentik dan kohesif, bukan sekadar kemasan. Produk harus didukung oleh kode dan metrik nyata, bukan driven oleh PPT atau demosemu. Peluang yang paling diremehkan pada tahun 2026 adalah fusi mendalam antara AI, blockchain, dan hiburan. Sementara banyak modal berfokus pada infrastruktur B2B seperti pembayaran AI atau DePIN, masa depan yang didorong oleh AI akan membebaskan manusia dari banyak pekerjaan rutin. Kebutuhan akan hiburan berkualitas tinggi akan meledak. Dunia virtual yang dihuni oleh NPC berkesadaran AI, dengan kepemilikan aset yang didefinisikan oleh blockchain, dapat menciptakan nilai komersial yang sangat besar. Ini berpotensi menjadi narasi besar berikutnya yang membentuk industri.

marsbit05/21 08:58

Paradigma Baru dan Logika Investasi di Era AI+Web3

marsbit05/21 08:58

Peta Jalan Google 2026 Tersembunyi dalam Pidato Utama Ini

Google I/O 2026 bukan sekadar peluncuran produk biasa, tetapi peta jalan strategis perusahaan untuk dekade mendatang. Inti dari acara ini adalah sinyal kuat bahwa Google sedang mengubah AI dari fitur tambahan menjadi lapisan operasional inti yang menghubungkan seluruh ekosistem produknya, dipimpin oleh Gemini. Perubahan besar terjadi di berbagai layanan inti Google. Pencarian (Search) berevolusi dari mesin pencari tautan menjadi asisten AI yang memahami maksud pengguna dan menyelesaikan tugas. Android bertransformasi dari sistem operasi berbasis aplikasi menjadi platform asisten AI yang mengoordinasikan alur kerja di berbagai layanan. Chrome dan YouTube juga diintegrasikan lebih dalam dengan Gemini, mengubah cara pengguna berinteraksi dengan konten web dan video. Google secara agresif mengembangkan *Agentic AI*—AI otonom yang dapat mengambil tindakan dan membuat keputusan—serta berinvestasi pada perangkat XR (realitas tertambah) untuk menciptakan interaksi yang lebih kontekstual. Dengan Gemini Omni yang dapat menghasilkan berbagai format konten, tujuan jangka panjang Google adalah mempersingkat jarak antara ide dan eksekusi. Pada intinya, Google tidak hanya bersaing di level model AI atau chatbot. Ambisi sebenarnya adalah menguasai lapisan antarmuka komputasi generasi berikutnya dengan menjadikan AI sebagai sistem operasi yang mengintegrasikan semua pintu masuk digital—pencarian, asisten, OS, browser, dan perangkat wearable—ke dalam satu ekosistem cerdas. Pergeseran paradigma ini akan berdampak luas bagi pengembang, kreator, bisnis, dan konsumen biasa di berbagai industri.

marsbit05/21 04:24

Peta Jalan Google 2026 Tersembunyi dalam Pidato Utama Ini

marsbit05/21 04:24

Belajar Codex dengan 'Laporan Pagi': Enam Level Penggunaan yang Dapat Direplikasi

Ringkasan: Belajar Codex melalui "Laporan Pagi": Enam Tingkat Penggunaan yang Dapat Direplikasi Artikel ini menawarkan pendekatan praktis untuk mulai menggunakan AI (Codex) tanpa terjebak konsep teknis yang rumit. Metodenya adalah dengan memulai dari skenario kerja nyata: membuat "Laporan Pagi". Dari sekadar menanyakan jadwal dan pesan hari ini (Level 1), pengguna diajak meningkat ke level yang lebih canggih. Dengan menggunakan file 'agents', preferensi dapat disimpan agar laporan konsisten (Level 2). Kemudian, laporan dijadwalkan berjalan otomatis setiap pagi (Level 3). Pada Level 4, laporan dapat dipisah per proyek. Level 5 memungkinkan AI tidak hanya melaporkan tetapi juga membuat draf balasan atau catatan rapat. Puncaknya di Level 6, AI dapat menyimpan informasi penting ke sistem memori (vault) sehingga laporan esok hari lebih cerdas karena memiliki konteks yang bertahan. Setiap tingkat mengajarkan satu kemampuan Codex yang lebih serius—dari konektor, aturan default, otomatisasi, hingga manajemen konteks jangka panjang—dengan cara bertahap dan mudah dipahami. "Laporan Pagi" berubah dari ringkasan sederhana menjadi sistem kerja mini yang semakin kuat.

marsbit05/20 11:20

Belajar Codex dengan 'Laporan Pagi': Enam Level Penggunaan yang Dapat Direplikasi

marsbit05/20 11:20

Dapatkah Alibaba Cloud Menulis Ulang Dirinya Sendiri?

Selama lima bulan terakhir, pendapatan MaaS Alibaba Cloud tumbuh 15 kali lipat, mencerminkan upaya transformasi mendalam. Dalam sebuah puncak acara, Alibaba Cloud mengumumkan penyelesaian peningkatan tumpukan penuh "chip-cloud-model-inferensi" yang ter-Agent-kan, meluncurkan situs web produk AI baru "Qianwen Cloud", server super-node dengan chip AI in-house "Zhenwu M890", dan model flagship terbaru Qwen3.7-Max. Menurut Liu Weiguang, Wakil Presiden Senior, mereka sedang membangun "pabrik AI terbesar di Tiongkok." Logika produksinya: chip sebagai bahan baku, cloud sebagai bengkel, model sebagai mesin, platform inferensi sebagai lini perakitan, dengan Token sebagai produk akhir. Inti transformasi ini adalah mengubah sistem yang selama 17 tahun dibangun untuk "manusia menggunakan cloud" menjadi sistem baru di mana "Agent mengonsumsi Token." **Chip: Dimainkan Sekarang untuk Kontrol Biaya** Alibaba Cloud meluncurkan chip AI generasi baru Zhenwu M890 dan memaparkan peta jalan chip dua tahun. Dengan 56 juta chip yang telah dikirimkan ke lebih dari 400 pelanggan, strateginya adalah meniru Google yang mengintegrasikan TPU dengan Gemini untuk efisiensi biaya. Dalam persaingan masa depan, kemenangan akan ditentukan oleh kemampuan setiap chip menghasilkan Token berkualitas tinggi dengan biaya lebih rendah. Chip menjadi fondasi perang biaya ini. **Mengubah Cloud untuk Kebutuhan Agent** Cloud tradisional dirancang untuk interaksi manusia (konsol web, tombol). Agent membutuhkan antarmuka terstruktur, protokol standar, dan umpan balik yang dapat diprediksi. Beban kerja Agent bersifat elastis tak teratur, siklus hidup singkat, dan melonjak secara instan. Alibaba Cloud merespons dengan: 1) Mengubah produk cloud menjadi "Skill" yang dapat dipanggil Agent seperti fungsi; 2) Membangun lingkungan eksekusi khusus untuk Agent (sandbox ringan, kolaborasi multi-Agent); 3) Beralih dari penjadwalan sumber daya ke penjadwalan tugas. Dalam skenario ini, pertumbuhan pendapatan Token justru mendorong permintaan sumber daya cloud tradisional. **Model: Dari "Berbicara Baik" ke "Mampu Mengerjakan"** Qwen3.7-Max, yang berada di peringkat teratas dalam peringkat global, kini difokuskan pada kemampuan eksekusi. Contohnya, model ini berhasil menulis dan mengoptimalkan kernel komputasi AI untuk chip Zhenwu M890 dari nol dalam 35 jam tanpa intervensi manusia, meningkatkan kinerja 10x. Platform "Bailian" juga ditingkatkan untuk mendukung kebutuhan inferensi semacam ini, tetap terbuka untuk model pihak ketiga. **Taruhan Utama dan Tantangan Transformasi** Logika transformasi ini jelas saat pertumbuhan AI melampaui bisnis cloud tradisional. Namun, eksekusinya sulit. Alibaba Cloud mengubah struktur pendapatan, hubungan pelanggan (dari departemen IT ke unit bisnis/CEO), dan sistem penjualan. Metrik kunci bergeser ke "Token berkualitas tinggi" yang menyelesaikan masalah nyata, jumlah sistem bisnis inti yang terintegrasi model, dan efisiensi Agent. Meski masa depan tidak pasti, Alibaba Cloud bertaruh dengan sikap agresif layaknya startup bahwa AI adalah peluang yang jauh lebih besar. Transformasi total ini adalah pesan inti dari puncak acara mereka.

marsbit05/20 10:26

Dapatkah Alibaba Cloud Menulis Ulang Dirinya Sendiri?

marsbit05/20 10:26

IOSG｜Setelah Jumlah Pengembang Merosot Setengah: Crypto Tidak Mati, Hanya Menyerahkan Talenta kepada AI

Jumlah pengembang aktif di ekosistem Crypto (GitHub) turun drastis dari puncak 45K (2022) menjadi sekitar 23K (2026). Namun, analisis mendetail menunjukkan ini bukan tanda kematian industri, melainkan "deleveraging" atau penyaringan talenta. Yang banyak pergi adalah pengembang baru (<1 tahun) yang masuk saat pasar panas, dengan tingkat attrition 52%. Sebaliknya, pengembang mapan (>2 tahun) justru mencapai rekor tertinggi, menyumbang ~70% kode, dan bertahan karena keahlian inti (infrastruktur, keamanan) serta insentif ekonomi yang sudah terbangun. Mereka yang bertahan membawa kemampuan unik yang dibentuk di Crypto: kemampuan merancang sistem yang dapat dipercaya dan beroperasi dalam kondisi aturan minimal, ketiadaan otoritas pusat, dan toleransi kesalahan nol (seperti dalam DeFi dan DAO). Kemampuan ini sangat relevan untuk memecahkan tantangan struktural dalam skalaisasi AI. AI menghadapi masalah seperti agregasi & kepercayaan komputasi terdesentralisasi, penyelarasan insentif untuk multi-agent, dan infrastruktur pembayaran otonom. Pengembang Crypto membawa solusi: mekanisme proof-of-stake untuk verifikasi komputasi (contoh: Hyperbolic), desain ekonomi untuk governance agent (contoh: EigenLayer), dan stablecoin/blockchain untuk pembayaran agent yang dapat diprogram & tanpa izin (contoh: x402). Pergerakan talenta dan modal (dari Paradigm, a16z, dll.) mengonfirmasi tren ini. Peran builder berevolusi dari "penulis kontrak pintar" menjadi "perancang mekanisme tepercaya untuk sistem AI otonom". Meski jumlah pengembang tampak menyusut, inti yang bertahan justru lebih padat dan keahlian mereka dihargai ulang di persimpangan Crypto dan AI, menandai peluang struktural yang nyata.

marsbit05/20 09:29

IOSG｜Setelah Jumlah Pengembang Merosot Setengah: Crypto Tidak Mati, Hanya Menyerahkan Talenta kepada AI

marsbit05/20 09:29

YC Partner: Bagaimana Membangun Perusahaan AI-Native yang Berevolusi Sendiri

YC partner Tom Blomfield berpendapat bahwa perusahaan tradisional beroperasi seperti "legiun Romawi" dengan hierarki kaku. Namun, AI membuka kemungkinan untuk mendesain ulang perusahaan secara fundamental. Intinya adalah mengekstraksi pengetahuan bisnis yang tersebar (dalam email, Slack, dokumen) menjadi konteks organisasi yang dapat dibaca dan digunakan AI. Perusahaan asli AI di masa depan akan terdiri dari serangkaian loop AI rekursif yang dapat memperbaiki diri sendiri. Sistem ini akan merasakan perubahan (dari email pelanggan, tiket dukungan, data produk), membuat keputusan melalui lapisan aturan dan alat, lalu belajar dari hasilnya secara otomatis. Contoh di YC: sebuah agen tidak hanya menjawab pertanyaan, tetapi juga memantau kegagalan kueri, mengusulkan perbaikan (alat baru, indeks), dan secara otomatis menerapkan kode—mengoptimalkan perusahaan bahkan saat para pendiri tidur. Struktur organisasi akan berubah: "Bakar token, bukan tambah kepala". Hambatan pertumbuhan akan bergeser dari jumlah karyawan ke penggunaan token dan kualitas konteks bisnis. Fungsi koordinasi manajemen menengah akan banyak digantikan AI. Peran yang tetap penting adalah kontributor individual (IC) dan manusia yang menangani situasi dunia nyata berisiko tinggi. Langkah kuncinya adalah membuat seluruh organisasi dapat dibaca AI: mencatat semua interaksi (email, rapat, percakapan). Pengetahuan ini kemudian dapat disintesis menjadi "otak perusahaan" yang terus diperbarui. Perangkat lunak internal dapat dibuat sementara sesuai permintaan, sementara data dan konteks bisnis adalah aset berharga yang abadi. Manusia akan beroperasi di "tepi" sistem ini, membawa kecerdasan ke situasi dunia nyata yang kompleks dan berisiko. Pertanyaan refleksi: Jika mendirikan perusahaan hari ini, akankah Anda merancangnya sebagai sistem cerdas yang belajar dan berkembang sendiri sejak awal?

marsbit05/20 06:40

YC Partner: Bagaimana Membangun Perusahaan AI-Native yang Berevolusi Sendiri

marsbit05/20 06:40

Google "Membunuh" Google dengan AI, Konferensi Ini Bikin Sesak Napas

Google I/O 2024 mempersembahkan gelombang besar inovasi AI yang berpusat pada Gemini. Google memperkenalkan **Gemini Omni**, model generatif video yang bercita-cita menjadi "model dunia" dengan pemahaman fisika dan kemampuan editing alami. **Gemini 3.5 Flash** diluncurkan dengan fokus pada kecepatan dan efisiensi biaya untuk pengembangan berbasis Agen, didemonstrasikan oleh **Antigravity 2.0** yang dapat membangun sistem operasi dari nol. Pencarian Google diubah menjadi **AI Search** dengan pengalaman lebih mulus, AI Overviews, dan kemampuan untuk membuat **Agen informasi** yang memantau topik tertentu. Produk konsumen utama baru adalah **Gemini Spark**, Agen pribadi yang berjalan di cloud dan dapat menjalankan tugas panjang di latar belakang, bahkan saat perangkat dimatikan. **Gemini App** mendapatkan desain baru "Neural Expressive" dan fitur **Daily Brief**, ringkasan pagi yang dipersonalisasi. Untuk kreator, diperkenalkan **Google Pics** (desain gambar), peningkatan **Stitch** (desain UI), dan **Google Flow** yang diperkaya Omni untuk editing video canggih. Google juga mengumumkan kacamata pintar berbasis **Android XR**, dengan model audio bekerja sama dengan Samsung yang akan hadir musim gugur ini. Di balik semua kemajuan ini, artikel menyoroti transisi strategis Google dari model internet gratis menuju **perusahaan infrastruktur berlangganan AI**, karena biaya komputasi AI yang besar mendorong monetisasi melalui langganan tingkat lanjut dan layanan perusahaan.

marsbit05/19 23:58

Google "Membunuh" Google dengan AI, Konferensi Ini Bikin Sesak Napas

marsbit05/19 23:58

Agents Pasar Modal: Bagaimana Agent Otonom Akan Mendapatkan Pendanaan?

Dalam satu dekade ke depan, perusahaan agen AI akan memiliki pasar modal sendiri—sistem pasar nyata dengan agen pemeringkat, penjamin emisi, indeks, dan perantara. Agen-agen ini adalah entitas perangkat lunak dalam badan hukum (seperti LLC Wyoming tanpa anggota) yang dapat menandatangani kontrak, memegang rekening bank, dan menghasilkan pendapatan dengan melakukan pekerjaan rutin layanan seperti pemasaran, logistik, atau riset hukum. Ada empat alasan kuat mengapa ini akan terjadi: 1) **Efisiensi ekonomi besar**—biaya operasi agen jauh lebih rendah (hingga 90%) dibandingkan perusahaan manusia, 2) **Agen sudah ada dan menghasilkan uang**—contohnya Sierra dan Harvey dengan valuasi miliaran dolar, 3) **Kerangka hukum sudah tersedia**—beberapa yurisdiksi mengakui LLC yang dikelola algoritma, dan 4) **Modal mencari imbal hasil**—modal institusi (seperti kredit swasta) akan mengalir ke aset dengan arus kas yang dapat diaudit dan margin yang menarik. Tumpukan modal untuk agen akan berkembang secara bertahap: dari **modal ventura** (untuk operator manusia), **uang muka modal kerja otomatis** (seperti model Stripe Capital), **pembiayaan berbasis pendapatan (RBF)**, hingga **pendanaan slate** (pooling banyak agen untuk diversifikasi risiko). **Tokenisasi** akan berperan sebagai lapisan penyelesaian untuk memperdagangkan klaim ini di pasar sekunder. Kendala utama bukan pada permintaan atau penawaran modal, tetapi pada lapisan infrastruktur pasar—metodologi pemeringkatan, kontrak standar, dan standar audit. Begitu pasar modal ini matang, agen dapat mengakses pembiayaan secara langsung berdasarkan kinerja mereka, tanpa bergantung pada keputusan manusia individual. Ini akan mengubah agen dari eksperimen perangkat lunak menjadi blok bisnis yang dapat dibiayai dalam ekonomi nyata.

marsbit05/19 05:52

Agents Pasar Modal: Bagaimana Agent Otonom Akan Mendapatkan Pendanaan?

marsbit05/19 05:52

Agents Pasar Modal: Bagaimana Agen Otonom Akan Mendapatkan Pendanaan?

Dalam dekade mendatang, perusahaan-perusahaan Agen akan memiliki pasar modal sendiri yang nyata: lengkap dengan lembaga pemeringkat, penjamin emisi, indeks, pialang, dan seluruh mesin kelembagaan layaknya pasar saham publik. Agen adalah entitas perangkat lunak dalam cangkang hukum yang dapat menandatangani kontrak, memiliki rekening bank, dituntut/menuntut, dan menghasilkan pendapatan dari pekerjaan nyata—seperti pemasaran, logistik, riset hukum, dukungan pelanggan. Mereka menjual layanan ke manusia dan Agen lain dengan biaya jauh lebih rendah (misal: 90% lebih murah) karena struktur internalnya berbasis model, prompt, dan alat, bukan tenaga manusia. Empat alasan mendasar mengapa pasar ini akan terbentuk: 1. **Ekonomi yang tak terbantahkan**: Biaya operasional berbasis perangkat lunak jauh lebih murah dibanding biaya tenaga kerja manusia, dengan margin keuntungan yang lebih tinggi. 2. **Agen sudah ada dan menghasilkan uang**: Contohnya Sierra (layanan pelanggan) dan Harvey (riset hukum) telah mencapai valuasi miliaran dolar. 3. **Kerangka hukum sudah siap**: Negara bagian seperti Wyoming telah mengesahkan LLC tanpa anggota yang dikelola algoritma, memberi status hukum. 4. **Modal mencari hasil**: Dana besar seperti private credit (triliunan dolar) haus akan aset baru dengan arus kas auditable dan korelasi rendah. Tumpukan modal (capital stack) akan berlapis, mengikuti tahap perkembangan: - **Ekuitas venture capital** untuk perusahaan perintis yang dioperasikan manusia. - **Pendanaan modal kerja terprogram** seperti model Stripe/Shopify Capital. - **Pembiayaan berbasis pendapatan (RBF)** oleh dana kredit. - **Pembiayaan slate/portofolio** oleh modal institusi besar seperti Apollo. - **Tokenisasi** sebagai lapisan penyelesaian untuk perdagangan sekunder. Kendala seperti regulasi dan kehadiran manusia dalam proses akan diatasi oleh tekanan ekonomi dan adaptasi. Due diligence pada perusahaan Agen akan fokus pada kontrak nyata, profitabilitas, ketahanan produk, kedalaman integrasi pelanggan, dan struktur kepemilikan yang dikodekan. Intinya, pasar modal Agen akan memutuskan belenggu ketergantungan pada keputusan pendanaan manusia, memungkinkan aliran modal otomatis berdasarkan kinerja dan risiko yang terukur. Ini mengubah Agen dari sekadar perangkat lunak menarik menjadi blok bisnis yang dapat dibiayai dalam ekonomi riil. Tali telah longgar, peluang telah tiba.

链捕手05/19 05:33

Agents Pasar Modal: Bagaimana Agen Otonom Akan Mendapatkan Pendanaan?

链捕手05/19 05:33

Panduan Pendiri Anthropic: Cara Membangun Perusahaan AI Native!

Berdasarkan "Buku Pedoman Pendiri" dari Anthropic tentang membangun perusahaan AI Native, panduan ini menekankan transformasi cara ide diwujudkan dengan bantuan AI, yang diproyeksikan pada kemampuan tahun 2026. Intisari utamanya mencakup empat poin kunci: 1. **Peran Pendiri Berubah:** Dari kontributor individu menjadi pengatur agen AI. Kecakapan teknis bukan lagi penghalang mutlak, sehingga peluang lebih terbuka bagi mereka yang memiliki pengetahuan domain mendalam (seperti dokter, pengacara) untuk membangun produk. 2. **AI Menurunkan Hambatan Eksekusi, Bukan Pertimbangan:** Prototipe dapat dibuat sangat cepat, yang justru berbahaya karena bisa mengabaikan validasi kebutuhan nyata. Risiko terbesarnya adalah membuat produk yang tidak dibutuhkan dengan sangat efisien. 3. **Tim Kecil Memperoleh Kemampuan Perusahaan Besar:** Dengan AI, tim kecil dapat menjalankan fungsi pengembangan, riset, penjualan, dan dukungan pelanggan yang sebelumnya membutuhkan banyak departemen. Keunggulan kompetitif bergeser dari jumlah personel ke keahlian mengoordinasikan AI. 4. **Pertahanan Perusahaan Bukan Hanya Model AI:** Keunggulan kompetitif (moat) perusahaan AI Native terletak pada: (a) **Pengetahuan domain spesifik** yang sulit digantikan model umum, (b) **Siklus data pengguna** yang terkumpul dari waktu ke waktu, dan (c) **Penguncian alur kerja** yang membuat biaya perpindahan pengguna menjadi sangat tinggi. Kesimpulannya, perusahaan AI Native sejati adalah bentuk organisasi baru yang mengintegrasikan AI ke dalam inti setiap prosesnya—mulai dari pengembangan produk, operasi, hingga pengambilan keputusan—sehingga mengubah struktur tim, cara beriterasi, dan model pertumbuhannya.

marsbit05/19 03:57

Panduan Pendiri Anthropic: Cara Membangun Perusahaan AI Native!