Membangun Dasar Ekonomi Agen AI: Sebuah Peta Jalan Implementasi Teknologi yang Diprediksi oleh a16z

又到了年末预测季。 Risiko investor melemparkan tren yang megah, media sibuk menyalin, sementara para pembangun — kita yang benar-benar mengubah konsep menjadi kenyataan — sering mengerutkan kening terhadap peta jalan yang kabur. Ketika tim crypto a16z mengusulkan bahwa pada 2026 AI akan menghadapi “transformasi paradigma penelitian”, “krisis identitas agen”, dan “pajak tak terlihat di jaringan terbuka”, yang kita lihat bukanlah headline berita, melainkan daftar tiga masalah teknologi yang harus segera diselesaikan.

Artikel ini tidak bermaksud mengulang prediksi tersebut. Sebaliknya, kami melihatnya sebagai sebuah dokumen kebutuhan teknologi terbuka. Jika Anda dan saya sama-sama percaya bahwa masa depan akan didefinisikan oleh kolaborasi kompleks antar agen AI, maka kita harus mulai merancang protokol dasar, pola arsitektur, dan mekanisme aliran nilai yang mendukung semuanya sekarang juga. Berikut adalah peta jalan teknologi yang dapat diimplementasikan untuk ketiga tantangan ini.

Merancang “tumpukan kolaborasi penelitian AI berantai”

Kerangka kerja agen AI saat ini menyelesaikan masalah “membuat beberapa agen berinteraksi”, tetapi secara esensial tetap merupakan alur kerja linier atau pohon. Ketika menyebut “agent-wrapping-agent”, yang dimaksud adalah sebuah ekosistem yang lebih organik: agen saling mengamati, menilai, menolak, dan memperkuat pekerjaan satu sama lain, seperti tim penelitian manusia.

Ini membutuhkan pola pikir arsitektur sistem yang benar-benar baru. Intinya adalah menciptakan “lapisan evaluasi meta” — agen peninjau yang dirancang khusus, di mana rekayasa prompt tidak fokus pada tugas itu sendiri, tetapi pada ketelitian metodologi, celah logika, dan inovasi. Output dari agen-agen ini bukan jawaban akhir, melainkan laporan evaluasi terstruktur dan skor kepercayaan. Berdasarkan ini, sistem harus mampu mengatur alur kerja secara dinamis, ketika sebuah agen pembuktian matematis terjebak dalam kebuntuan, secara otomatis memperkenalkan agen “berpikir analogi” untuk memberikan perspektif baru, bukan sekadar mencoba lagi.

Tantangan yang lebih penting adalah manajemen konteks bersama. Kita perlu mengembangkan “objek konteks penelitian” standar yang dapat ditransfer antar agen, berisi seluruh rantai asumsi, jalur yang ditolak, kutipan penting, dan sub-masalah yang belum terselesaikan. Ini lebih terstruktur daripada riwayat percakapan sederhana, dan lebih mendekati catatan laboratorium peneliti manusia. Komunitas open-source telah mulai menjelajahi arah ini, tetapi kerangka kerja yang ada masih memiliki keterbatasan dalam interaksi kritis mendalam antar agen.

Membangun lapisan protokol identitas “paham agen Anda”

Prediksi Sean Neville tentang “KYA” mengungkapkan sebuah hambatan mendasar: ekonomi cerdas tidak dapat dibangun di atas partisipan anonim atau tak terlacak. Agen saat ini hanyalah bayangan di balik API key, tanpa identitas yang dapat diverifikasi, batasan izin, atau tanggung jawab hukum. Ini bukan hanya masalah regulasi, tetapi juga kekurangan protokol teknologi.

Solusinya adalah merancang standar identitas agen berbasis kriptografi asli. Jalur yang mungkin termasuk memperluas W3C verifiable credentials agar dapat mengekspresikan “agen ini diotorisasi oleh DAO tertentu untuk arbitrase DeFi, dengan posisi maksimum $1 juta”, atau menciptakan registri agen on-chain yang baru. Apapun solusi yang dipilih, harus menyelesaikan tantangan dasar pengelolaan kunci: bagaimana menyimpan dan mengganti kunci pribadi agen secara aman? Ketika perilaku agen tidak normal, bagaimana pengendali manusia dapat segera campur tangan dan mengembalikan kendali?

Lebih kompleks lagi adalah merancang mekanisme penelusuran tanggung jawab. Kita perlu menyematkan log audit yang tidak dapat diubah ke dalam tumpukan teknologi, sehingga setiap keputusan penting agen dapat dilacak kembali ke prompt, potongan data pelatihan, dan tanda tangan pengendali. Ini bukan hanya tantangan teknologi, tetapi juga bidang persilangan antara hukum dan rekayasa. Standar ERC-4337 untuk abstraksi akun sudah menyediakan dasar, tetapi agen membutuhkan metadata dan struktur izin yang lebih kaya.

Mengimplementasikan protokol aliran nilai melawan “pajak tak terlihat”

Masalah “pajak tak terlihat” yang diangkat Liz Harkavy pada dasarnya adalah ketidakseimbangan mendasar dalam model ekonomi internet. Agen AI mengkonsumsi iklan dan konten berlangganan secara besar-besaran, tetapi sepenuhnya mengabaikan jalur monetisasi yang ada. Alat analisis situs web tradisional bahkan tidak dapat membedakan kunjungan manusia dan pengambilan data oleh agen, apalagi memberikan kompensasi mikro.

Solusi teknologi harus menangani dua dimensi: jalur pembayaran dan pelacakan atribut. Dalam hal pembayaran, solusi lapis kedua blockchain seperti Arbitrum atau Base menawarkan kemampuan pembayaran mikro dengan biaya rendah, tetapi latensi dan kompleksitas tetap menjadi tantangan. Protokol pembayaran baru seperti Lightning Network atau Fedimint mungkin menawarkan pilihan yang lebih baik, tetapi integrasi mereka dengan infrastruktur jaringan yang ada masih kurang. Lebih fundamental lagi, mungkin perlu merancang ulang protokol HTTP itu sendiri, menambahkan kolom “ekspektasi nilai” di header standar.

Pelacakan atribut adalah tantangan teknologi yang lebih halus. Bagaimana memastikan jawaban yang dihasilkan AI dapat dilacak secara andal ke lima paragraf Wikipedia, tiga makalah akademik, dan dua blog industri yang menjadi referensinya? Tag rel=”canonical” dan standar kutipan yang ada jauh dari cukup. Kita perlu mengembangkan protokol penandaan konten baru, mungkin berbasis sidik jari semantik daripada URL sederhana, dan membangun buku kontribusi lintas situs. Hanya dengan menyelesaikan masalah atribut, kompensasi berbasis penggunaan dapat dilakukan secara adil.

Infrastruktur yang terhubung dan tantangan terbuka

Ketiga bidang teknologi ini tidak berdiri sendiri. Sebuah agen AI yang melakukan riset pasar membutuhkan kredensial “KYA” untuk membuktikan kepatuhannya, menggunakan arsitektur “berantai” untuk mengatur alur analisis, dan melalui “protokol aliran nilai” untuk secara otomatis membayar setiap laporan keuangan yang dikonsumsinya. Mereka bersama-sama membentuk tiga pilar ekonomi agen cerdas: identitas, kolaborasi, dan pertukaran nilai.

Komunitas open-source berada di garis depan membangun infrastruktur ini. Kami melihat LangChain memajukan standar kolaborasi agen, Farcaster menjelajahi peta sosial terdesentralisasi, dan banyak tim bereksperimen dengan integrasi pembayaran Web3. Tetapi tantangan terbesar tetap adalah interoperabilitas: bagaimana sistem agen yang berbeda saling menemukan, membangun kepercayaan, dan berkolaborasi secara aman? Ini membutuhkan standar yang melampaui proyek tunggal.

Dalam satu tahun ke depan, terobosan nyata mungkin tidak berasal dari model yang lebih besar, tetapi dari protokol dasar yang tampak biasa ini. Ketika kita menyelesaikan bagaimana agen membuktikan siapa mereka, bagaimana mereka berpikir bersama, dan bagaimana mereka membayar sumber daya yang mereka konsumsi, AI benar-benar dapat bergerak dari antarmuka obrolan tertutup ke ekonomi digital terbuka dan berkelanjutan. Pembangun memiliki jalur yang sudah jelas: pilihlah infrastruktur, dan mulai bangun.