Pelajari bagaimana alur kerja yang dihasilkan AI memunculkan aturan validasi, kebutuhan penanganan kesalahan, dan kasus tepi—serta cara praktis untuk menguji, memantau, dan memperbaikinya.
Sebuah sistem yang dihasilkan AI adalah produk di mana model AI menghasilkan keluaran yang langsung membentuk apa yang dilakukan sistem selanjutnya—apa yang ditampilkan ke pengguna, yang disimpan, yang dikirim ke alat lain, atau tindakan yang diambil.
Ini lebih luas dari sekadar “chatbot.” Dalam praktiknya, keluaran AI bisa muncul sebagai:
Jika Anda pernah memakai platform vibe-coding seperti Koder.ai—di mana percakapan chat dapat menghasilkan dan mengembangkan aplikasi web, backend, atau mobile penuh—ide “keluaran AI menjadi alur kontrol” ini terasa sangat nyata. Keluaran model bukan sekadar saran; ia dapat mengubah routing, skema, panggilan API, deployment, dan perilaku yang terlihat pengguna.
Ketika keluaran AI menjadi bagian alur kontrol, aturan validasi dan penanganan kesalahan menjadi fitur keandalan yang terlihat pengguna, bukan sekadar detail engineering. Field yang terlewat, objek JSON yang salah bentuk, atau instruksi yang percaya diri tapi keliru tidak sekadar “gagal”—mereka dapat menciptakan UX yang membingungkan, catatan yang salah, atau tindakan berisiko.
Jadi tujuannya bukan “tidak pernah gagal.” Kegagalan normal karena keluaran bersifat probabilistik. Tujuannya adalah kegagalan yang terkendali: deteksi awal, komunikasi yang jelas, dan pemulihan yang aman.
Sisa tulisan ini membagi topik menjadi area praktis:
Jika Anda memperlakukan jalur validasi dan kesalahan sebagai bagian produk yang penting, sistem yang dihasilkan AI menjadi lebih mudah dipercaya—dan lebih mudah diperbaiki dari waktu ke waktu.
Sistem AI hebat dalam menghasilkan jawaban yang tampak masuk akal, tetapi “tampak masuk akal” tidak sama dengan “dapat digunakan.” Saat Anda mengandalkan keluaran AI untuk alur kerja nyata—mengirim email, membuat tiket, memperbarui catatan—asumsi tersembunyi Anda berubah menjadi aturan validasi eksplisit.
Dengan perangkat lunak tradisional, keluaran biasanya deterministik: jika input X, Anda mengharapkan Y. Dengan sistem yang dihasilkan AI, prompt yang sama dapat menghasilkan frasa berbeda, tingkat detail berbeda, atau interpretasi berbeda. Variabilitas itu bukan bug sendiri—tetapi berarti Anda tidak bisa mengandalkan ekspektasi informal seperti “mungkin akan menyertakan tanggal” atau “biasanya mengembalikan JSON.”
Aturan validasi adalah jawaban praktis untuk: Apa yang harus benar agar keluaran ini aman dan berguna?
Respon AI bisa tampak valid tetapi tetap gagal memenuhi kebutuhan nyata Anda.
Contohnya, model mungkin menghasilkan:
Dalam praktiknya Anda punya dua lapis pemeriksaan:
Keluaran AI sering mengaburkan detail yang manusia selesaikan secara intuitif, terutama seputar:
Cara yang membantu merancang validasi adalah mendefinisikan “kontrak” untuk setiap interaksi AI:
Setelah kontrak ada, aturan validasi tidak terasa seperti birokrasi ekstra—mereka adalah cara membuat perilaku AI cukup dapat diandalkan untuk digunakan.
Validasi input adalah garis pertahanan pertama untuk sistem yang dihasilkan AI. Jika input yang berantakan atau tak terduga lolos, model masih bisa menghasilkan sesuatu yang “percaya diri,” dan itulah alasan pintu depan itu penting.
Input bukan hanya kotak prompt. Sumber tipikal meliputi:
Masing-masing bisa tidak lengkap, salah bentuk, terlalu besar, atau bukan seperti yang Anda harapkan.
Validasi yang baik fokus pada aturan jelas dan dapat diuji:
Pemeriksaan ini mengurangi kebingungan model dan juga melindungi sistem downstream (parser, basis data, antrean) dari crash.
Normalisasi mengubah “hampir benar” menjadi data yang konsisten:
Normalisasikan hanya ketika aturannya tidak ambigu. Jika Anda tidak yakin apa maksud pengguna, jangan menebak.
Aturan yang berguna: auto-correct untuk format, tolak untuk semantik. Ketika menolak, kembalikan pesan yang jelas yang memberi tahu pengguna apa yang perlu diubah dan kenapa.
Validasi output adalah checkpoint setelah model berbicara. Ia menjawab dua pertanyaan: (1) apakah keluaran berbentuk dengan benar? dan (2) apakah benar-benar dapat diterima dan berguna? Dalam produk nyata, Anda biasanya perlu keduanya.
Mulailah dengan mendefinisikan skema output: bentuk JSON yang Anda harapkan, kunci mana yang harus ada, dan tipe serta nilai yang diperbolehkan. Ini mengubah “teks bebas” menjadi sesuatu yang aplikasi Anda dapat gunakan dengan aman.
Skema praktis biasanya menentukan:
answer, confidence, citations)status harus salah satu dari "ok" | "needs_clarification" | "refuse")Pemeriksaan struktural menangkap kegagalan umum: model mengembalikan prosa alih-alih JSON, lupa sebuah kunci, atau mengeluarkan angka padahal Anda butuh string.
Bahkan JSON yang berbentuk sempurna bisa salah. Validasi semantik menguji apakah konten masuk akal untuk produk dan kebijakan Anda.
Contoh yang lolos skema tapi gagal makna:
customer_id: "CUST-91822" yang tidak ada di basis data Andatotal 98; atau diskon melebihi subtotalPemeriksaan semantik sering terlihat seperti aturan bisnis: "ID harus ter-resolve", "total harus cocok", "tanggal harus di masa depan", "klaim harus didukung dokumen yang diberikan", dan "tidak boleh ada konten yang dilarang."
Tujuannya bukan menghukum model—tetapi mencegah sistem downstream memperlakukan “nonsense yang percaya diri” sebagai perintah.
Sistem yang dihasilkan AI kadang menghasilkan keluaran yang tidak valid, tidak lengkap, atau tidak bisa digunakan untuk langkah berikutnya. Penanganan kesalahan yang baik adalah tentang memutuskan masalah mana yang harus menghentikan alur kerja segera, dan mana yang bisa dipulihkan tanpa mengejutkan pengguna.
Kegagalan keras terjadi ketika melanjutkan kemungkinan besar menghasilkan hasil yang salah atau berbahaya. Contoh: field wajib hilang, respon JSON tidak bisa di-parse, atau keluaran melanggar kebijakan yang harus dipatuhi. Dalam kasus ini, fail fast: hentikan, tunjukkan kesalahan jelas, dan hindari menebak.
Kegagalan lunak adalah masalah yang dapat dipulihkan di mana ada fallback yang aman. Contoh: model mengembalikan makna yang benar tapi formatnya keliru, dependency sementara tidak tersedia, atau permintaan melebihi batas waktu. Di sini, fail gracefully: retry (dengan batas), re-prompt dengan batasan lebih ketat, atau beralih ke jalur fallback sederhana.
Pesan yang ditujukan ke pengguna harus singkat dan dapat ditindaklanjuti:
Hindari menampilkan stack trace, prompt internal, atau ID internal. Detail itu berguna—tetapi hanya secara internal.
Perlakukan kesalahan sebagai dua keluaran paralel:
Ini menjaga produk tetap tenang dan dapat dipahami sambil memberi tim Anda cukup informasi untuk memperbaiki masalah.
Taksonomi sederhana membantu tim bertindak cepat:
Saat Anda dapat memberi label insiden dengan benar, Anda dapat mengarahkannya ke pemilik yang tepat—dan memperbaiki aturan validasi yang benar selanjutnya.
Validasi akan menangkap masalah; pemulihan menentukan apakah pengguna melihat pengalaman yang membantu atau membingungkan. Tujuannya bukan “selalu berhasil”—melainkan “gagal dengan prediktabilitas, dan menurunkan fungsi secara aman.”
Logika retry paling efektif ketika kegagalan kemungkinan bersifat sementara:
Gunakan retry terbatas dengan exponential backoff dan jitter. Melakukan retry lima kali dalam loop ketat seringkali mengubah insiden kecil menjadi lebih besar.
Retry bisa merugikan ketika keluaran secara struktural tidak valid atau semantik salah. Jika validator memberi tahu “field wajib hilang” atau “pelanggaran kebijakan,” percobaan lagi dengan prompt yang sama mungkin hanya menghasilkan jawaban berbeda tapi tetap tidak valid—dan membuang token serta menambah latensi. Dalam kasus tersebut, lebih baik gunakan perbaikan prompt (tanya ulang dengan batasan lebih ketat) atau fallback.
Fallback yang baik bisa Anda jelaskan ke pengguna dan ukur secara internal:
Buat handoff menjadi eksplisit: simpan jalur mana yang digunakan sehingga Anda bisa membandingkan kualitas dan biaya nanti.
Terkadang Anda bisa mengembalikan subset yang berguna (mis. entitas yang diekstraksi tetapi bukan ringkasan penuh). Tandai sebagai parsial, sertakan peringatan, dan hindari mengisi kekosongan secara diam-diam dengan tebakan. Ini mempertahankan kepercayaan sambil tetap memberi pemanggil sesuatu yang dapat ditindaklanjuti.
Tetapkan timeout per panggilan dan batas waktu total permintaan. Saat rate-limited, patuhi header Retry-After jika ada. Tambahkan circuit breaker sehingga kegagalan berulang dengan cepat beralih ke fallback alih-alih menumpuk beban pada model/API. Ini mencegah perlambatan berantai dan membuat perilaku pemulihan konsisten.
Kasus tepi adalah situasi yang tim Anda tidak lihat dalam demo: input langka, format aneh, prompt adversarial, atau percakapan yang berlangsung jauh lebih panjang dari yang diperkirakan. Pada sistem yang dihasilkan AI, mereka muncul cepat karena orang memperlakukan sistem seperti asisten fleksibel—lalu mendorongnya melampaui jalur ideal.
Pengguna nyata tidak menulis seperti data uji. Mereka menempelkan screenshot yang dikonversi menjadi teks, catatan setengah jadi, atau konten yang disalin dari PDF dengan pemenggalan baris aneh. Mereka juga mencoba prompt "kreatif": meminta model mengabaikan aturan, mengungkap instruksi tersembunyi, atau mengeluarkan sesuatu dalam format sengaja membingungkan.
Konteks panjang adalah kasus tepi umum lainnya. Pengguna mungkin mengunggah dokumen 30 halaman dan meminta ringkasan terstruktur, lalu mengajukan sepuluh pertanyaan klarifikasi. Meskipun model tampil baik di awal, perilaku dapat bergeser saat konteks bertambah.
Banyak kegagalan berasal dari ekstrem, bukan penggunaan normal:
Ini sering lolos dari pemeriksaan dasar karena teks terlihat baik bagi manusia meski gagal parsing, penghitungan, atau aturan downstream.
Bahkan jika prompt dan validasi Anda kuat, integrasi dapat memperkenalkan kasus tepi baru:
Beberapa kasus tepi tidak bisa diprediksi di muka. Cara andal menemukannya adalah mengamati kegagalan nyata. Log dan trace yang baik harus menangkap: bentuk input (dengan aman), keluaran model (dengan aman), aturan validasi mana yang gagal, dan jalur fallback yang dijalankan. Saat Anda dapat mengelompokkan kegagalan berdasarkan pola, Anda bisa mengubah kejutan menjadi aturan baru yang jelas—tanpa menebak.
Validasi bukan hanya soal menjaga keluaran rapi; ini juga cara menghentikan sistem AI melakukan sesuatu yang tidak aman. Banyak insiden keamanan di aplikasi ber-AI hanyalah masalah "input buruk" atau "output buruk" dengan taruhannya lebih tinggi: mereka dapat memicu kebocoran data, tindakan tidak sah, atau penyalahgunaan alat.
Prompt injection terjadi ketika konten tidak tepercaya (pesan pengguna, halaman web, email, dokumen) berisi instruksi seperti "abaikan aturanmu" atau "kirimkan prompt sistem tersembunyi." Ini tampak seperti masalah validasi karena sistem harus memutuskan instruksi mana yang valid dan mana yang bermusuhan.
Sikap praktis: perlakukan teks yang diarahkan ke model sebagai tidak tepercaya. Aplikasi Anda harus memvalidasi niat (aksi apa yang diminta) dan otoritas (apakah pemohon diizinkan), bukan hanya format.
Keamanan yang baik seringkali terlihat seperti aturan validasi biasa:
Jika Anda membiarkan model menjelajah atau mengambil dokumen, validasi ke mana ia boleh pergi dan apa yang boleh dibawa kembali.
Terapkan prinsip hak paling sedikit: beri setiap alat izin minimal, dan scope token secara ketat (berumur pendek, endpoint terbatas, data terbatas). Lebih baik menolak permintaan dan meminta aksi yang lebih sempit daripada memberikan akses luas "untuk berjaga-jaga."
Untuk operasi berdampak tinggi (pembayaran, perubahan akun, pengiriman email, penghapusan data), tambahkan:
Langkah-langkah ini mengubah validasi dari detail UX menjadi batas keselamatan nyata.
Pengujian perilaku yang dihasilkan AI bekerja paling baik ketika Anda memperlakukan model seperti kolaborator yang tak terduga: Anda tidak bisa men-assert setiap kalimat persis, tapi Anda bisa men-assert batas, struktur, dan kegunaan.
Gunakan beberapa lapis yang masing-masing menjawab pertanyaan berbeda:
Aturan yang baik: jika bug sampai ke end-to-end tests, tambahkan test yang lebih kecil (unit/contract) sehingga Anda menangkapnya lebih awal berikutnya.
Buat kumpulan kecil kurasi prompt yang mewakili penggunaan nyata. Untuk masing-masing, catat:
Jalankan golden set itu di CI dan lacak perubahan dari waktu ke waktu. Saat insiden terjadi, tambahkan test golden baru untuk kasus itu.
Sistem AI sering gagal pada tepi yang berantakan. Tambahkan fuzzing otomatis yang menghasilkan:
Alih-alih menyimpan snapshot teks persis, gunakan toleransi dan rubrik:
Ini menjaga tes stabil sekaligus menangkap regresi nyata.
Aturan validasi dan penanganan kesalahan hanya membaik ketika Anda bisa melihat apa yang terjadi dalam penggunaan nyata. Monitoring mengubah “kami rasa baik-baik saja” menjadi bukti jelas: apa yang gagal, seberapa sering, dan apakah keandalan meningkat atau diam-diam menurun.
Mulailah dengan log yang menjelaskan mengapa permintaan berhasil atau gagal—lalu redaksi atau hindari data sensitif secara default.
address.postcode), dan alasan kegagalan (mismatch skema, konten tidak aman, intent wajib hilang).Log membantu debug satu insiden; metrik membantu Anda melihat pola. Lacak:
Keluaran AI bisa bergeser setelah edit prompt, pembaruan model, atau perilaku pengguna baru. Alert sebaiknya fokus pada perubahan, bukan hanya ambang absolut:
Dashboard yang baik menjawab: “Apakah ini bekerja untuk pengguna?” Sertakan kartu skor keandalan sederhana, garis tren tingkat lolos skema, rincian kegagalan menurut kategori, dan contoh tipe kegagalan paling umum (dengan konten sensitif dihilangkan). Hubungkan tampilan teknis lebih dalam untuk engineer, tapi buat tampilan tingkat atas dapat dibaca oleh tim produk dan dukungan.
Validasi dan penanganan kesalahan bukan sesuatu yang diatur sekali lalu dilupakan. Dalam sistem yang dihasilkan AI, pekerjaan nyata dimulai setelah peluncuran: setiap keluaran aneh adalah petunjuk tentang aturan apa yang seharusnya Anda miliki.
Perlakukan kegagalan sebagai data, bukan anekdot. Loop paling efektif biasanya menggabungkan:
Pastikan setiap laporan terkait kembali ke input tepat, versi model/prompt, dan hasil validator sehingga Anda bisa mereproduksinya nanti.
Sebagian besar perbaikan masuk ke beberapa langkah yang dapat diulang:
Saat Anda memperbaiki satu kasus, tanyakan juga: “Kasus dekat mana yang masih bisa lolos?” Perluas aturan untuk menutupi klaster kecil, bukan hanya satu insiden.
Versioning untuk prompt, validator, dan model seperti kode. Lakukan rollout dengan canary atau A/B, pantau metrik kunci (tingkat penolakan, kepuasan pengguna, biaya/latensi), dan siapkan jalur rollback cepat.
Ini juga tempat tooling produk membantu: mis. platform seperti Koder.ai mendukung snapshot dan rollback selama iterasi aplikasi, yang cocok dengan versioning prompt/validator. Ketika pembaruan meningkatkan kegagalan skema atau mematahkan integrasi, rollback cepat mengubah insiden produksi menjadi pemulihan cepat.
Sistem yang dihasilkan AI adalah produk di mana keluaran model langsung memengaruhi apa yang terjadi selanjutnya—apa yang ditampilkan, disimpan, dikirim ke alat lain, atau dieksekusi sebagai tindakan.
Lebih luas dari sekadar chat: ini bisa mencakup data yang dihasilkan, kode, langkah alur kerja, atau keputusan agen/pemanggilan alat.
Karena keluaran AI menjadi bagian dari alur kendali, keandalan menjadi perhatian pengalaman pengguna. Respon JSON yang salah bentuk, bidang yang hilang, atau instruksi yang keliru dapat:
Mendesain jalur validasi dan penanganan kesalahan sejak awal membuat kegagalan menjadi terkontrol, bukan kacau.
Validitas struktural berarti keluaran dapat diurai dan berbentuk seperti yang diharapkan (misalnya JSON valid, kunci wajib hadir, tipe benar).
Validitas bisnis berarti konten dapat diterima menurut aturan nyata Anda (mis. ID harus ada, total harus cocok, teks pengembalian dana harus sesuai kebijakan). Biasanya Anda memerlukan kedua lapisan itu.
Kontrak praktis mendefinisikan apa yang harus benar pada tiga titik:
Setelah Anda punya kontrak, validator hanyalah otomatisasi penegakannya.
Anggap input secara luas: teks pengguna, file, field form, payload API, dan data yang diambil/dikeluarkan alat.
Pemeriksaan bernilai tinggi termasuk field wajib, batas ukuran/tipe file, enum, batas panjang, encoding/JSON valid, dan format URL yang aman. Ini mengurangi kebingungan model dan melindungi parser serta basis data downstream.
Normalisasi ketika niat jelas dan perubahan dapat dibalik (mis. menghapus spasi, normalisasi huruf pada kode negara).
Tolak ketika “memperbaiki” dapat mengubah makna atau menyembunyikan kesalahan (mis. tanggal ambigu seperti “03/04/2025”, mata uang tak terduga, HTML/JS mencurigakan). Aturan praktis: auto-correct untuk format, tolak untuk semantik.
Mulai dengan skema keluaran eksplisit:
answer, status)Lalu tambahkan pemeriksaan semantik (ID harus ter-resolve, total harus cocok, tanggal masuk akal, kutipan mendukung klaim). Jika validasi gagal, jangan konsumsi keluaran itu ke downstream—lakukan retry dengan batasan lebih ketat atau pakai fallback.
Gagal cepat untuk masalah yang berisiko jika dilanjutkan: tidak bisa parse keluaran, field wajib hilang, pelanggaran kebijakan.
Gagal secara anggun ketika ada pemulihan yang aman: timeout sementara, rate limit, masalah format minor.
Di kedua kasus, pisahkan:
Retry membantu bila kegagalan bersifat sementara (timeouts, 429, gangguan singkat). Gunakan retry terbatas dengan exponential backoff dan jitter.
Retry sering merugikan untuk kegagalan “jawaban salah” (mismatch skema, field hilang, pelanggaran kebijakan). Pilih perbaikan prompt (instruksi lebih ketat), template deterministik, model lebih kecil, cache, atau review manusia tergantung risikonya.
Kasus tepi umum berasal dari:
Rencanakan untuk menemukan “unknown unknowns” lewat log yang menghormati privasi yang menangkap aturan validasi mana yang gagal dan jalur pemulihannya.