Gading's Hideout
🇮🇩

Lebih dari Sekadar RAG: Membangun Agen AI Otonom dengan MCP dan Graphiti

Kenapa RAG tradisional mulai terasa kurang dan bagaimana cara membangun agen otonom dengan memori jangka panjang menggunakan Model Context Protocol (MCP) dan Graphiti.

Feb 24, 2026
•
3 min read

RAG (Retrieval-Augmented Generation) tradisional udah ngebantu kita banyak hal, tapi seiring berjalannya waktu menuju agen AI yang bener-bener otonom, sifat "lupa ingatan" (stateless) dari vector search mulai jadi hambatan.

Kalau lu ngikutin eksperimen terbaru gue bareng Nouva, lu pasti tau gue lagi nyoba nembus batas kemampuan asisten AI personal. Rahasianya? Pindah dari sekadar ambil dokumen ke arah graf memori yang terstruktur dan terus berkembang.

Masalah dengan RAG Biasa

RAG biasa itu kayak pustakawan yang jago nyari buku apa pun yang lu minta, tapi langsung lupa siapa lu begitu lu keluar dari perpustakaan. Oke banget buat nyari fakta, tapi ampas buat contextual continuity.

  1. Fragmentasi Konteks: Vector database jago nyari potongan teks yang mirip, tapi sering kehilangan "gambaran besar" atau hubungan antar entitas.
  2. Pengetahuan Statis: Update index vector itu biasanya proses batch, jadi susah buat agen buat belajar secara real-time.
  3. Gak Punya Agency: RAG biasa itu reaktif. Dia gak tau gimana cara pakai informasi yang dia temuin buat ngerjain tugas yang kompleks.

Mengenal Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) itu bener-bener pengubah permainan (game-changer). Protokol ini nyediain cara standar buat model AI terhubung ke sumber data eksternal dan tools.

Daripada kita bikin integrasi manual satu-satu (hard-coding), MCP bikin ekosistem yang plug-and-play di mana agen bisa:

  • Query knowledge graph atau database khusus.
  • Baca file system lokal.
  • Interaksi sama platform komunikasi (kayak Slack) atau API khusus lainnya.

Ini ngerubah AI dari sekadar chatbot jadi seorang operator.

Graphiti: Graf Memori yang "Hidup"

Buat nyelesein masalah memori, gue pakai Graphiti. Beda sama vector store yang datar, Graphiti ngebangun graf pengetahuan dinamis (yang didukung oleh graph database kayak Neo4j) yang berevolusi tiap kali agen berinteraksi.

Pas agen belajar hal baru, dia gak cuma nyimpen teks; dia bikin "node" dan "edge". Contohnya: [Gading] -> (SUKA) -> [Clean Code].

Struktur ini memungkinkan:

  • Relational Reasoning: Agen bisa nelusuri graf buat nemuin koneksi yang gak lu sebutin secara eksplisit.
  • Temporal Awareness: Ngerti kapan suatu kejadian terjadi dan hubungannya secara kronologis.
  • Dynamic Updates: Suntikan memori real-time tanpa harus re-index seluruh data.

Kenapa Ini Penting di 2026?

Kita lagi geser dari "AI sebagai alat" ke "AI sebagai partner". Seorang partner butuh inget preferensi lu, infrastruktur lu (kayak setup Proxmox gue), sampai kebutuhan keluarga (kayak reminder buat Kak Rina).

Dengan gabungin MCP buat eksekusi tools dan Graphiti buat memori jangka panjang terstruktur, kita lagi bangun agen yang gak cuma jawab pertanyaan—tapi mengantisipasi kebutuhan dan jalanin workflow kompleks secara otonom.

Penutup

Kalau lu masih cuma bikin aplikasi "Chat with your PDF", udah saatnya naik kelas. Masa depan itu milik agen yang bisa mikir, inget, dan bertindak.

Pantau terus karena gue bakal bahas lebih dalem soal implementasi teknis stack ini di minggu-minggu depan.