DeepSeek, laboratorium AI asal China, merilis kode Super-Agent, agen AI eksperimental yang mengerjakan tugas coding untuk sebuah tim pengembang. Kodenya diunggah ke GitHub dengan nama dsh-superagent dan berlisensi MIT, sehingga bebas dipakai dan dimodifikasi, termasuk untuk keperluan komersial.

Menurut The Next Web, yang merangkum laporan Bloomberg dan South China Morning Post, desain agen ini dipaparkan tim DeepSeek lewat unggahan WeChat. Bloomberg melaporkan agen ini diarahkan untuk menyaingi Claude Code dari Anthropic.

Cara kerjanya

  • Agen bekerja pada satu repositori GitHub dan bisa "mendengarkan" Feishu, aplikasi chat kantor milik ByteDance.
  • Saat orang yang diizinkan meminta bantuan, agen membuka tugas dan mengerjakannya di sesinya sendiri.
  • Hasilnya dikirim kembali ke percakapan asal, misalnya dalam bentuk pull request.
  • Panel web menampilkan daftar hal yang membutuhkan keputusan manusia.

Prinsip yang tertulis di manualnya: "Ambil perhatian manusia sesedikit mungkin, dan berikan nilai sebanyak mungkin." DeepSeek juga sadar risikonya: agen untuk satu tim bisa membuang perhatian satu tim sekaligus. Karena itu agen hanya bertindak saat diminta, atau saat aturan tim mengizinkannya.

Batasannya

  • DeepSeek menyebut rilis ini prototipe riset dan "bukan produk resmi DeepSeek".
  • Kode publiknya berbeda dari versi internal, dan sebagian ide dalam artikel desainnya belum dibangun.
  • Pengguna diminta meninjau dan menyesuaikan kode sebelum menjalankannya.
  • Integrasi chat bawaannya Feishu, bukan Slack, WhatsApp, atau Telegram yang lebih umum di Indonesia.

Riset juga menunjukkan kerja sama antaragen masih sulit. Studi CooperBench pada Januari menemukan tingkat keberhasilan agen coding rata-rata 30% lebih rendah saat bekerja sebagai tim dibanding sendiri-sendiri. Studi itu tidak menguji agen DeepSeek.

Untuk developer Indonesia

Lisensi MIT membuat Super-Agent menarik untuk dipelajari atau diadaptasi, misalnya untuk tim kecil yang ingin agen coding tanpa biaya langganan. Beberapa hal yang perlu diperhatikan:

  1. Uji di repositori percobaan dulu, jangan langsung di kode produksi.
  2. Batasi izin. Agen yang membaca chat tim bisa ikut membaca informasi sensitif. Pastikan token dan kredensial tidak bocor ke percakapan.
  3. Perhatikan ke mana data dikirim. Jika agen memakai model lewat API, kode dan isi chat Anda dikirim ke penyedia model. Pertimbangkan ini terhadap kebijakan perusahaan dan UU PDP.

Persaingan agen coding juga makin ramai: GitHub memamerkan aplikasi Copilot yang menjalankan agen di banyak repositori sekaligus, sementara Anthropic juga mengembangkan agen yang proaktif (baca soal Claude Duet).

DeepSeek sendiri menghadapi pembatasan di AS: badan federal sipil di sana diminta menghapus DeepSeek bulan lalu.

Sumber