Sebuah jenis baru kecerdasan buatan, yang dilatih untuk memahami cara perangkat lunak dibangun dengan mencerna data perusahaan dan mempelajari bagaimana hal itu mengarah ke produk akhir, bisa menjadi asisten perangkat lunak yang lebih mampu sekaligus langkah kecil menuju AI yang jauh lebih pintar.
Agen baru ini, bernama Asimov, dikembangakan oleh Reflection, sebuah startup kecil tapi ambisius yang didirikan oleh para peneliti AI ternama dari Google. Asimov membaca kode sekaligus email, pesan Slack, pembaruan proyek, dan dokumen lainnya dengan tujuan mempelajari bagaimana semua ini bersatu menghasilkan sebuah perangkat lunak jadi.
Tujuan akhir Reflection adalah membangun AI supercerdas—sesuatu yang juga dikerjakan oleh laboratorium AI terkemuka lainnya. Meta baru saja membuat Superintelligence Lab, menjanjikan dana besar bagi peneliti yang tertarik bergabung dalam usaha barunya.
Saya mengunjungi markas Reflection di kawasan Williamsburg, Brooklyn, New York, tepat di seberang klub pickleball yang terlihat mewah, untuk melihat bagaimana Reflection berencana mencapai superintelijen lebih dulu dibanding pesaing.
CEO perusahaan, Misha Laskin, mengatakan cara ideal untuk membuat agen AI superpintar adalah dengan membuat mereka benar-benar menguasai pemrograman, karena ini adalah cara paling sederhana dan alami bagi mereka untuk berinteraksi dengan dunia. Sementara perusahaan lain membangun agen yang menggunakan antarmuka pengguna manusia dan menjelajah web, Laskin—yang sebelumnya mengerjakan Gemini dan agen di Google DeepMind—mengatakan ini tidak alami bagi model bahasa besar. Laskin menambahkan bahwa mengajarkan AI memahami pengembangan perangkat lunak juga akan menghasilkan asisten pemrograman yang jauh lebih berguna.
Laskin mengatakan Asimov dirancang untuk menghabiskan lebih banyak waktu membaca kode daripada menulisnya. “Semua orang sangat fokus pada pembuatan kode,” katanya. “Tapi cara membuat agen berguna dalam tim belum benar-benar terselesaikan. Kami berada dalam fase semi-otonom di mana agen baru mulai bekerja.”
Asimov sebenarnya terdiri dari beberapa agen kecil dalam satu jas panjang. Agen-agene ini bekerja sama untuk memahami kode dan menjawab pertanyaan pengguna tentangnya. Agen kecil mengambil informasi, sedangkan satu agen penalaran yang lebih besar menyatukan informasi ini menjadi jawaban yang koheren.
Reflection mengklaim bahwa Asimov sudah dianggap lebih unggul dibanding beberapa alat AI terkemuka dalam beberapa hal. Dalam survei yang dilakukan Reflection, perusahaan menemukan bahwa pengembang proyek open source besar lebih memilih jawaban dari Asimov 82% waktu dibanding 63% untuk Claude Code milik Anthropic dengan model Sonnet 4.
Daniel Jackson, ilmuwan komputer di Massachusetts Institute of Technology, mengatakan pendekatan Reflection tampak menjanjikan mengingat cakupan pengumpulan informasinya yang lebih luas. Namun, Jackson menambahkan bahwa manfaat pendekatan ini belum terlihat jelas, dan survei perusahaan tidak cukup untuk meyakinkannya akan manfaat luas. Dia mencatat bahwa pendekatan ini juga bisa meningkatkan biaya komputasi dan berpotensi menciptakan masalah keamanan baru. “Ia akan membaca semua pesan pribadi ini,” katanya.
Asimov dijalankan dalam virtual private cloud pelanggan, sehingga semua data tetap dimiliki oleh pelanggan.