自建 AI Agent 一定要六層工具全用嗎?

不用。最低限度是框架層(例如 Pydantic AI)加上評測(Promptfoo)與可觀測性(AgentOps),確保它可量化、看得見。RAG、沙箱、部署等到真的有需求再補上,避免一開始就背太多工具。

Pydantic AI 和 LangChain 該選哪個?

流程單純、輸出要結構化、團隊習慣寫型別,優先試 Pydantic AI,它把輸出用 schema 綁死較好維護。要串大量現成整合或團隊已熟 LangChain,再用 LangChain,但要承擔它抽象層厚、版本變動快的成本。

什麼情況下 Agent 才需要執行沙箱?

當 Agent 會「自己產生程式碼並執行」或執行不可控的系統指令時,就需要 Blaxel 這類沙箱做隔離。如果它只是查資料、呼叫固定 API,風險較低,可以先不用。

可觀測性工具值得在專案早期就導入嗎?

值得。多步驟 Agent 出錯時,沒有 AgentOps、Langfuse 這類工具記錄執行軌跡,你很難知道是哪一步出問題。早點接等於買保險,事後補通常代價更大。

想自己做一個 AI Agent,該準備哪些工具?2026 開發者工具鏈全圖解

Demo 跑得漂亮、上線就翻車,問題九成出在工具鏈缺了一層。這篇把 2026 自建 AI Agent 的開發堆疊拆成六層:框架、RAG、沙箱、可觀測性、評測、部署,逐層說明各自解決什麼問題、什麼時候才需要它。

Jumat sore, seorang teman mengirimkan demonya tentang Agent: pengguna mengetikkan satu kalimat, Agent sendiri mencari data, memanggil tiga API, dan merespons dengan ringkasan yang jelas. Sangat mengesankan. Saya bertanya kepadanya: "Apakah sudah online?" Dia terdiam selama dua detik, lalu menjawab: "Versi yang online kemarin membawa nomor order pelanggan ke proses pengembalian, dan sekarang kami tidak tahu di mana kesalahan itu terjadi."

Ini hampir sama dengan setiap tim yang membangun Agent sendiri. Demo adalah jalan yang mulus, tetapi lingkungan produksi adalah jaring yang kompleks - jika satu node gagal, maka seluruh rantai akan putus, dan Anda sering tidak tahu di mana letak kesalahan. Perbedaan tidak terletak pada seberapa pintar modelnya, melainkan pada seberapa lengkap alat bantu yang Anda miliki.

Mengapa 2026 adalah "Rantai Alat" dan bukan "Satu Kerangka"

Pada tahun 2023 dan 2024, banyak orang bertanya tentang "kerangka apa yang digunakan untuk membuat Agent". Namun, pada tahun 2026, pertanyaan ini sudah tidak relevan lagi. Kerangka hanya merupakan lapisan teratas. Sebuah Agent yang benar-benar dapat dioperasikan, dipelihara, dan diperbaiki jika terjadi kesalahan, memiliki rantai alat yang jelas dan terstruktur - seperti halnya rekayasa backend yang tidak hanya memerlukan kerangka web, tetapi juga basis data, cache, log, pemantauan, dan CI/CD.

Keunikan Agent terletak pada ketidakpastiannya. Dengan input yang sama, model dapat menghasilkan langkah yang berbeda; ia dapat memutuskan untuk memanggil alat atau tidak. Ketidakpastian ini membuat kebiasaan pengembangan tradisional, seperti "menulis kode yang baik dan menjalankannya", menjadi tidak efektif. Anda memerlukan lapisan alat baru yang dapat menangani masalah "mengapa ia melakukan ini", "apakah ia melakukan kesalahan", dan "apa yang terjadi jika ia gagal".

Fokus: Membagi Rantai Alat menjadi Enam Lapis

Saya biasanya membagi rantai alat untuk membangun Agent menjadi enam lapis, dari atas ke bawah:

Lapisan Kerangka: menentukan bagaimana Agent didefinisikan, bagaimana alat dipanggil, dan bagaimana proses multi-langkah dijalankan.
Lapisan Pencarian (RAG): memungkinkan Agent untuk membaca data pribadi, bukan hanya mengandalkan pengetahuan yang telah dipelajari sebelumnya.
Lapisan Eksekusi Sandbox: memberikan Agent lingkungan yang aman untuk menjalankan kode dan perintah, sehingga jika terjadi kesalahan, tidak akan mempengaruhi sistem utama.
Lapisan Pengamatan: merekam setiap langkah pemikiran dan panggilan alat, sehingga Anda dapat melihat apa yang sedang dipikirkan oleh Agent.
Lapisan Evaluasi dan Keamanan: menggunakan kumpulan pertanyaan tetap untuk menguji kinerja Agent sebelum dioperasikan, serta melakukan pengujian keamanan.
Lapisan Penerapan: memungkinkan Anda untuk menerapkan seluruh sistem dengan stabil dan dapat diskalakan.

Tidak semua proyek memerlukan enam lapis ini. Namun, Anda harus mengetahui bahwa setiap lapisan ini ada dan mana yang Anda butuhkan.

Membongkar Setiap Lapis: Apa yang Dipecahkan dan Kapan Dibutuhkan

Lapisan Kerangka: Pydantic AI dan LangChain

Kerangka membantu Anda untuk mengintegrasikan model, alat, dan proses. Pydantic AI adalah pilihan yang populer di kalangan insinyur Python, karena ia menggunakan skema tipe untuk mengikat output - sehingga Anda dapat menerima objek yang terstruktur dan diverifikasi, bukan string yang perlu di-parse. LangChain adalah pilihan lain yang lebih ekstrem, dengan ekosistem yang lebih besar dan integrasi yang lebih luas, tetapi dengan biaya abstraksi yang lebih tebal dan perubahan versi yang lebih cepat.

Lapisan Pencarian: RAGFlow

Agent yang tidak terhubung dengan RAG hanya dapat menjawab pertanyaan berdasarkan pengetahuan yang telah dipelajari sebelumnya. RAGFlow memecahkan masalah ini dengan memungkinkan Agent untuk membaca data pribadi dan melakukan pencarian yang lebih akurat.

Lapisan Eksekusi Sandbox: Blaxel

Ketika Agent mulai dapat mengeksekusi kode dan perintah, risiko keamanan meningkat. Blaxel memberikan lingkungan yang aman untuk menjalankan kode dan perintah, sehingga jika terjadi kesalahan, tidak akan mempengaruhi sistem utama.

Lapisan Pengamatan: AgentOps dan Langfuse

Ini adalah lapisan yang paling dibutuhkan oleh teman saya yang saya sebutkan di awal. AgentOps merekam setiap langkah pemikiran dan panggilan alat, sehingga Anda dapat melihat apa yang sedang dipikirkan oleh Agent. Langfuse lebih fokus pada pemantauan dan analisis online, sehingga Anda dapat melacak setiap percakapan dan biaya yang terkait dengan Agent.

Lapisan Evaluasi dan Keamanan: Promptfoo

Agent yang paling berbahaya bukanlah yang gagal, melainkan yang "diam-diam melakukan kesalahan" - ia menjawab pertanyaan dengan jawaban yang masuk akal, tetapi sebenarnya salah. Promptfoo memungkinkan Anda untuk menguji kinerja Agent dengan menggunakan kumpulan pertanyaan tetap, sehingga Anda dapat memastikan bahwa Agent tidak melakukan kesalahan.

Lapisan Penerapan: Northflank

Terakhir, Anda perlu menerapkan seluruh sistem dengan stabil dan dapat diskalakan. Northflank memungkinkan Anda untuk melakukan ini dengan menggunakan platform yang dapat mengelola kontainer, skala, dan CI/CD.

Tiga Jenis Tim, Tiga Jenis Strategi

Pengembang Perorangan Taiwan: Jangan mencoba untuk menerapkan semua lapisan sekaligus. Mulailah dengan Pydantic AI, lalu tambahkan Promptfoo untuk memastikan bahwa Agent tidak melakukan kesalahan. Lapisan lainnya dapat ditambahkan kemudian jika diperlukan.

Tim Startup: Pengamatan adalah kunci. Saya telah melihat banyak tim yang meninggalkan AgentOps dan Langfuse sampai terlambat, sehingga mereka harus menghabiskan waktu berjam-jam untuk mencari kesalahan. Tambahkan lapisan pengamatan sejak awal, sehingga Anda dapat memantau kinerja Agent dengan lebih baik.

Perusahaan: RAG dan keamanan adalah prioritas utama. Data perusahaan sangat sensitif, sehingga Anda perlu memastikan bahwa Agent dapat membaca data pribadi dengan aman. Gunakan RAGFlow, Promptfoo, dan Blaxel untuk memastikan bahwa Agent dapat menjawab pertanyaan dengan akurat dan aman.

Praktik yang Baik: Dari Mana untuk Memulai

Jika Anda baru saja memulai, saya sarankan untuk memulai dengan Pydantic AI, lalu menambahkan Promptfoo, AgentOps, dan lapisan lainnya jika diperlukan. Perlu diingat bahwa evaluasi dan pengamatan adalah kunci untuk memastikan bahwa Agent dapat menjawab pertanyaan dengan akurat dan aman.

Akademi TheAI Ringkasan dan Evaluasi

Pada tahun 2026, kompetisi membangun Agent sendiri tidak lagi tentang "siapa yang memiliki model yang paling pintar", melainkan tentang "siapa yang memiliki rantai alat yang paling lengkap". Demo dapat dilakukan oleh siapa saja, tetapi membuat Agent yang dapat dioperasikan, dipelihara, dan diperbaiki jika terjadi kesalahan adalah kemampuan yang sangat berharga.

"Banyak orang yang dapat membuat Agent, tetapi hanya sedikit yang dapat membuat Agent yang aman dan dapat dioperasikan dengan baik - itulah kemampuan yang paling berharga pada tahun 2026."

Saran khusus untuk pembaca Taiwan: Jangan takut untuk memulai dengan langkah kecil. Pilih satu lapisan yang paling dibutuhkan, lalu tambahkan lapisan lainnya jika diperlukan. Dengan demikian, Anda dapat membangun Agent yang dapat dioperasikan dengan baik dan aman.