Bangun agen AI yang dapat diskalakan: Siklus hidup praktis untuk arsitektur agen perusahaan rintisan

Sebagian besar perusahaan rintisan membangun agen mereka secara berlebihan. Sebelum mereka memiliki 100 pengguna, mereka langsung melompat ke orkestrasi multi-agen, grafik memori, runtime, dan mesin kebijakan. Agen tidak memulai sebagai platform; mereka mulai sebagai fitur produk. Jika Anda berpikir tentang pengembangan agen melalui lensa siklus hidup, selaras dengan pertumbuhan pelanggan, arsitekturnya menjadi jelas. Ini biasanya lebih sederhana daripada yang disarankan oleh kebisingan ekosistem.

Berikut adalah model kematangan praktis untuk membuat agen tanpa terlalu banyak merancang terlalu dini.

Tahap	Pelanggan	Pola	Tingkat Isolasi	Bias Tumpukan
0	0-10	Agen tunggal	Minimal	AWS Lambda + Amazon Bedrock
1	10-500	Tunggal + alat	Isolasi data logis	Lambda/ Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) + Amazon DynamoDB
2	500-5k	Agen terstruktur	Data + isolasi eksekusi	Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) + AWS Step Functions (Amazon Bedrock AgentCore jika untuk kebutuhan perusahaan)
3	5k+	Platform agen	Isolasi runtime	AgentCore atau bidang kontrol khusus

0–10 pelanggan | Pra-PMF

Pada tahap ini Anda tidak membangun sistem agen, Anda membangun agen tunggal yang berfokus pada satu hasil. Biasanya hanya bergantung pada beberapa alat dan berjalan dengan eksekusi stateless. Pada intinya, ini adalah loop penalaran dengan pemanggilan alat.

Arsitektur

Pengguna → API Gateway → Komputasi (AWS Lambda) → LLM (Amazon Bedrock) → Alat → Respons

Tidak ada identitas yang tahan lama, tidak ada memori jangka panjang, dan tidak ada mesin orkestrasi.

Tumpukan yang Direkomendasikan

Model

• Amazon Bedrock

Gunakan alat evaluasi bawaan untuk membandingkan performa, biaya, dan akurasi di seluruh model, dengan fleksibilitas untuk beralih model saat Anda berkembang.

Eksekusi

• AWS Lambda (default)
• Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)/AWS Fargate jika berbasis kontainer
  

Penyimpanan (jika diperlukan)

• Amazon DynamoDB
• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

Kerangka Kerja

• Panggilan SDK mentah
• SDK Strands Agents ringan (SDK agen sumber terbuka untuk loop penalaran dan orkestrasi alat) atau LangChain untuk penanganan alat terstruktur
  

Hindari kerangka kerja multi-agen dan runtime di sini.

Tujuan: Untuk memvalidasi bahwa loop penalaran memberikan nilai nyata.

10–500 pelanggan | Traksi awal

Saat penggunaan nyata dimulai, persyaratan baru muncul. Pengguna mengharapkan keberlanjutan sesi, kasus edge muncul dengan cepat, prompt terbukti rapuh, dan sistem harus menangani penggunaan bersamaan. Anda mungkin masih memiliki satu agen utama, tetapi sekarang itu membutuhkan struktur.

Jadi, apa yang perlu diubah? Pertama, Anda harus memperkenalkan memori sesi, output terstruktur, dan abstraksi alat yang lebih jelas. Batasan pengaman dan observabilitas dasar juga menjadi penting bagi Anda untuk memahami dan menstabilkan sistem di bawah penggunaan nyata.

Tumpukan yang Direkomendasikan

Eksekusi

• AWS Lambda atau Amazon ECS
• Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) hanya jika Anda sudah Kubernetes-native
  

Kondisi

• DynamoDB (persistensi sesi)
• Amazon S3 (artefak)
• Basis data vektor, seperti Amazon S3 Vectors, hanya jika pengambilan adalah inti
  

Kerangka Kerja

• SDK Strands Agents (struktur penalaran bersih)
• LangChain (komposisi alat)
• LlamaIndex (kasus penggunaan yang banyak menggunakan penarikan)

Observabilitas

• Amazon CloudWatch (metrik dan log)
• AWS X-Ray (pelacakan terdistribusi)
• Amazon Managed Grafana (visualisasi data)

Tetap hindari kerumunan. Sebagian besar produk di sini mendapat manfaat dari satu loop penalaran yang disiplin.

Tujuan: Keandalan di bawah beban pengguna nyata.

500–5.000 pelanggan | Kompleksitas penskalaan

Pada tahap kedua, sistem mulai berperilaku seperti infrastruktur nyata. Anda berurusan dengan sesi bersamaan, alur kerja yang berjalan lama, dan eksekusi asinkron. Output sekarang mungkin penting untuk bisnis, biaya menjadi lebih sensitif, dan pelanggan perusahaan mulai mengajukan pertanyaan serius. Ini adalah titik infleksi nyata pertama.

Untuk beroperasi secara efektif pada tahap ini, Anda memerlukan alur kerja yang tahan lama, isolasi penyewa dan sesi yang jelas, prompt dan alat dengan versi, dan pipeline evaluasi untuk terus menguji dan meningkatkan sistem.

Isolasi: Apa yang Sebenarnya Anda Butuhkan

Pada tahap ini, isolasi tidak opsional. Tetapi isolasi memiliki lapisan:

1. Isolasi Data (Wajib)

• Partisi DynamoDB bercakupan penyewa
• Namespace vektor per penyewa
• Prefiks/bucket Amazon S3 per penyewa
• Kredensial alat dalam cakupan AWS Identity and Access Management (IAM)
• Enkripsi dengan AWS Key Management Service (KMS)
  

Ini adalah persyaratan dasar.

2. Isolasi Eksekusi (Sering Diperlukan)

• Batas konkurensi per penyewa
• Kumpulan pekerja terpisah untuk penyewa premium
• Pembatas laju dan pemutus sirkuit
• Mungkin memisahkan akun AWS untuk pelanggan besar

Ini melindungi dari penyewa lain yang mengganggu.

3. Isolasi Tingkat Runtime (Terkadang Diperlukan)

• Sandboxing yang kuat
• Penegakan kebijakan terpusat
• Kontrol audit terstandardisasi
• Batas tenansi yang jelas di lapisan eksekusi

Di sinilah runtime agen terkelola masuk.

Jalur Arsitektur Default

Untuk sebagian besar perusahaan rintisan di Tahap 2:

Alur kerja

• AWS Step Functions
• Amazon EventBridge
• Temporal (jika orkestrasi eksternal lebih disukai)
  

Eksekusi

• Amazon EKS menjadi umum di sini
• Amazon ECS untuk model yang lebih sederhana

Kerangka Kerja

• SDK Strands Agents untuk penalaran terstruktur
• LangGraph untuk alur kontrol eksplisit
• CrewAI hanya jika spesialisasi multi-agen nyata diperlukan

Primitif alur kerja bersifat fleksibel. Mereka memungkinkan Anda melakukan iterasi logika produk dengan cepat sambil tetap memberi Anda eksekusi dan percobaan ulang yang tahan lama.

Kapan Mengadopsi AgentCore di Tahap 2

Amazon Bedrock AgentCore adalah platform agentik untuk membangun dan mengoperasikan agen AI dengan cepat, aman, dan dalam skala besar. Ini menyediakan layanan runtime seperti akses alat yang aman, memori, penegakan kebijakan, dan pemantauan operasional, sehingga tim Anda dapat fokus pada performa agen tanpa harus membangun lapisan infrastruktur mereka sendiri.

Pindah ke AgentCore lebih awal jika 2+ di antaranya benar:

• Kesepakatan perusahaan bergantung pada jaminan isolasi
• Tinjauan keamanan menuntut audit formal dan model tenansi
• Anda membangun penegakan kebijakan dan kerekatan isolasi sendiri
• Beberapa agen/produk membutuhkan lapisan runtime bersama
• Konkurensi tinggi membutuhkan kontrol eksekusi standar

Aturan praktis:

• Gunakan alur kerja primitif saat membentuk produk
• Gunakan AgentCore saat Anda menstandardisasi operasi

Tujuan: Infrastruktur yang dapat diandalkan dengan isolasi yang tepat.

5.000+ pelanggan | Eksposur perusahaan

Pada tahap ketiga Anda tidak lagi membangun agen, Anda mengoperasikan banyak agen di banyak penyewa. Persyaratan kepatuhan, atribusi biaya, dan Perjanjian Tingkat Layanan

Ekspektasi (SLA) sekarang menjadi bagian dari sistem. Sekarang, isolasi tingkat runtime telah menjadi pilihan arsitektur yang rasional.

Tumpukan yang Direkomendasikan

Runtime Agen

• Runtime AgentCore AWS
• Atau bidang kontrol khusus di Amazon EKS

Keamanan

• Izin alat bercakupan AWS IAM
• Batas penyewa yang kuat
• Segmentasi Cloud Privat Virtual (VPC)

Tata Kelola

• Atribusi biaya per penyewa
• Pencatatan audit
• Penegakan kebijakan terpusat

Anda telah berkembang dari fitur menjadi platform

AWS vs. Kerangka Kerja: Menjaga Batas Tetap Bersih

Gunakan AWS untuk:

• Eksekusi tahan lama
• Isolasi
• Identitas
• Observabilitas
• Tata Kelola

Gunakan kerangka kerja (SDK Strands Agents, LangChain, LangGraph, CrewAI) untuk:

• Penataan penalaran
• Komposisi alat
• Pola perencanaan/eksekusi

Masalah infrastruktur ada di primitif cloud, sedangkan masalah penalaran ada di kerangka kerja agen. Menggabungkan lapisan-lapisan tersebut sering menciptakan kerumitan yang tidak perlu.

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang alat AWS yang dirancang untuk membangun AI dan alur kerja agentik, lihat pengenalan Matt Garman tentang Amazon Q Developer di AWS re:Invent 2025. Amazon Q adalah platform agen AI yang berfokus pada developer yang membantu Anda membangun dan melakukan deployment aplikasi unik lebih cepat.

Jangan membangun platform agen. Bangun agen yang mendapatkan hak untuk menjadi platform. Isolasi, orkestrasi, dan tata kelola harus dipaksa oleh pertumbuhan pelanggan, bukan ambisi arsitektur. Agen adalah sistem terdistribusi dengan loop penalaran di dalamnya. Tambahkan kompleksitas hanya ketika kenyataan menuntutnya.

Jika Anda adalah perusahaan rintisan tahap awal yang ingin berinovasi dengan AI agentik, AWS Activate dapat membantu Anda maju dari prototipe ke produksi. Program perusahaan rintisan unggulan kami menyediakan kredit AWS, panduan teknis, dan dukungan arsitektur, sehingga Anda dapat fokus membangun agen yang memberikan nilai dan mengembangkan platform seiring pertumbuhan bisnis Anda. Bergabunglah dengan jaringan kami yang terdiri dari lebih dari 350.000 perusahaan rintisan global dan mulailah menskalakan dengan agen AI hari ini.