Satu pos ditandai dengan "Windsurf"

Arsitektur Sistem Agen GitHub Copilot, Cursor, dan Windsurf​

Dalam beberapa tahun terakhir, beberapa produk asisten pemrograman AI telah muncul, seperti GitHub Copilot, Cursor, dan Windsurf. Implementasi mereka semua memperkenalkan konsep "Agen" (agen cerdas), memungkinkan AI untuk membantu pekerjaan pengkodean secara lebih proaktif. Artikel ini menyajikan survei mendalam tentang konstruksi sistem Agen dari produk-produk ini dari perspektif arsitektur rekayasa, termasuk filosofi desain arsitektur, dekomposisi dan perencanaan tugas, strategi pemanggilan model, manajemen status konteks, mekanisme ekstensi plugin, serta pertimbangan dan inovasi utama dalam desain masing-masing. Konten berikut ini terutama didasarkan pada blog teknik resmi, artikel oleh pengembang proyek, dan materi teknis yang relevan.

Arsitektur Agen GitHub Copilot​

Filosofi Desain Arsitektur: GitHub Copilot awalnya memposisikan dirinya sebagai "pemrogram pasangan AI" bagi pengembang, dan kini telah memperluasnya dengan mode "Agen". Sistem Agennya bukanlah kumpulan agen independen, melainkan agen cerdas tersemat yang dapat terlibat dalam percakapan multi-giliran dan eksekusi tugas multi-langkah, mendukung masukan multi-modal (misalnya, menggunakan model visi untuk menginterpretasikan tangkapan layar). Copilot menekankan bantuan AI daripada penggantian pengembang. Dalam mode Agen, ia bertindak lebih seperti insinyur otomatis dalam sebuah tim, menerima tugas yang diberikan, secara otonom menulis kode, melakukan debug, dan mengirimkan hasilnya melalui Pull Request. Agen ini dapat dipicu melalui antarmuka obrolan atau dengan menugaskan GitHub Issue kepada Copilot.

Dekomposisi dan Perencanaan Tugas: Agen Copilot unggul dalam memecah tugas perangkat lunak yang kompleks menjadi subtugas dan menyelesaikannya satu per satu, menggunakan proses penalaran internal yang mirip dengan Chain-of-Thought. Ia berulang kali berputar melalui "analisis masalah → eksekusi perubahan kode atau perintah → verifikasi hasil" hingga persyaratan pengguna terpenuhi. Misalnya, dalam Mode Agen, Copilot tidak hanya mengeksekusi langkah-langkah yang ditentukan pengguna tetapi juga secara implisit menyimpulkan dan secara otomatis mengeksekusi langkah-langkah tambahan yang diperlukan untuk mencapai tujuan utama. Jika terjadi kesalahan kompilasi atau kegagalan pengujian selama proses, Agen mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan itu sendiri, dan mencoba lagi, sehingga pengembang tidak perlu berulang kali menyalin dan menempelkan pesan kesalahan sebagai prompt. Sebuah blog VS Code merangkum siklus kerjanya: Agen Copilot secara otonom menentukan konteks dan file yang relevan untuk diedit, mengusulkan modifikasi kode dan perintah untuk dijalankan, memantau kebenaran editan atau output terminal, dan terus berulang hingga tugas selesai. Eksekusi multi-giliran otomatis ini memungkinkan Copilot menangani berbagai tugas, mulai dari membuat aplikasi sederhana hingga refactoring skala besar di berbagai file.

Strategi Pemanggilan Model: Model di balik GitHub Copilot awalnya adalah Codex OpenAI, kini ditingkatkan ke arsitektur multi-model yang lebih kuat. Copilot memungkinkan pengguna untuk memilih model dasar yang berbeda di "Opsi Model," seperti GPT-4 OpenAI (nama kode internal gpt-4o) dan versi sederhananya, Claude 3.5 Anthropic (nama kode Sonnet), dan Gemini 2.0 Flash terbaru Google, di antara lainnya. Dukungan multi-model ini berarti Copilot dapat beralih sumber model berdasarkan persyaratan tugas atau preferensi pengguna. Dalam fungsionalitas Copilot Edits (pengeditan multi-file), GitHub juga menggunakan arsitektur dual-model untuk meningkatkan efisiensi: pertama, "model besar" yang dipilih menghasilkan rencana pengeditan awal dengan konteks penuh, kemudian titik akhir "dekode spekulatif" khusus dengan cepat menerapkan perubahan ini. Dekoder spekulatif dapat dilihat sebagai model ringan atau mesin aturan yang menghasilkan hasil pengeditan terlebih dahulu saat model besar mempertimbangkan perubahan kode, sehingga mengurangi latensi. Singkatnya, strategi model Copilot adalah mengintegrasikan beberapa LLM mutakhir di cloud, dioptimalkan untuk skenario yang berbeda, dan menyeimbangkan kecepatan respons serta akurasi melalui sarana rekayasa (pipeline dual-model).

Manajemen Status dan Retensi Konteks: Agen Copilot sangat menekankan pemanfaatan konteks pengembangan. Karena menyediakan seluruh kode repositori secara langsung sebagai masukan ke model besar tidak praktis, Copilot menggunakan strategi Retrieval-Augmented Generation (RAG): ia mencari konten yang relevan dalam repositori menggunakan alat seperti GitHub Code Search dan secara dinamis menyuntikkan cuplikan kode yang diambil ke dalam konteks model. Ketika Agen dimulai, ia mengkloning kode proyek ke lingkungan terisolasi dan pertama-tama menganalisis struktur codebase, menghasilkan ringkasan yang diperlukan untuk menghemat token. Misalnya, prompt yang dibuat oleh Copilot mungkin mencakup "ringkasan struktur file proyek + konten file kunci + permintaan pengguna." Ini memungkinkan model untuk memahami gambaran keseluruhan saat menghasilkan solusi tanpa melebihi batas panjang konteks. Selama percakapan, Copilot juga melacak riwayat sesi (misalnya, instruksi yang sebelumnya diberikan oleh pengguna dalam Obrolan) untuk menjaga kontinuitas. Secara bersamaan, Copilot terintegrasi secara mendalam dengan platform GitHub, memungkinkannya untuk memanfaatkan deskripsi masalah, diskusi PR terkait, dll., sebagai konteks tambahan. Secara khusus, jika repositori memiliki file konfigurasi yang menentukan standar pengkodean atau instruksi sebelumnya untuk penggunaan AI, Agen juga akan mematuhi instruksi repositori kustom ini. Penting untuk dicatat bahwa Copilot sendiri tidak memiliki memori jangka panjang kode pengguna—ia tidak secara otomatis menyimpan status di luar setiap sesi untuk sesi berikutnya (kecuali di-hardcode oleh pengguna ke dalam dokumentasi). Namun, melalui sarana Issue/PR GitHub, pengguna dapat secara efektif memberikan deskripsi tugas dan tangkapan layar yang persisten kepada Agen, yang dapat dilihat sebagai sarana untuk membawa konteks.

Sistem Plugin dan Mekanisme Ekstensi: Agen GitHub Copilot melakukan operasi pada IDE dan lingkungan eksternal melalui panggilan alat (Tool Use). Di satu sisi, di lingkungan lokal atau Codespaces, Copilot dapat memanggil API yang disediakan oleh ekstensi VS Code untuk melakukan operasi seperti membaca file, membuka editor, menyisipkan cuplikan kode, dan menjalankan perintah terminal. Di sisi lain, GitHub telah memperkenalkan Model Context Protocol (MCP) untuk memperluas "visi" dan kemampuan Agen. MCP memungkinkan konfigurasi "server sumber daya" eksternal, dan Agen dapat meminta data atau operasi tambahan melalui antarmuka standar. Misalnya, GitHub secara resmi menyediakan server MCP-nya sendiri, memungkinkan Agen untuk mendapatkan lebih banyak informasi tentang repositori saat ini (misalnya, hasil pencarian kode, Wiki proyek, dll.). Mekanisme MCP juga mendukung pihak ketiga: selama mereka mengimplementasikan antarmuka MCP, Agen dapat terhubung, seperti memanggil layanan kueri basis data atau mengirim permintaan HTTP. Agen Copilot sudah memiliki beberapa kemampuan multi-modal. Dengan berintegrasi dengan model visi, ia dapat mengurai tangkapan layar, diagram desain, dan gambar lain yang dilampirkan oleh pengguna dalam Issue sebagai masukan tambahan. Ini berarti bahwa saat melakukan debug masalah UI atau mereproduksi kesalahan, pengembang dapat memberikan tangkapan layar kepada Copilot, dan Agen dapat "berbicara dari gambar" untuk menawarkan saran modifikasi kode yang sesuai. Selanjutnya, setelah menyelesaikan tugas, Agen Copilot secara otomatis melakukan commit perubahan melalui Git dan membuka Draft PR, lalu @menyebut pengembang yang relevan untuk meminta tinjauan. Komentar dan umpan balik peninjau (misalnya, meminta modifikasi implementasi tertentu) juga dibaca oleh Agen dan bertindak sebagai instruksi baru, memicu putaran pembaruan kode berikutnya. Seluruh proses menyerupai kolaborasi pengembang manusia: Agen AI mengirimkan kode → manusia meninjau dan memberikan umpan balik → Agen AI menyempurnakan, memastikan manusia selalu memiliki kendali.

Pertukaran Desain Utama dan Inovasi: Sistem Agen GitHub Copilot sepenuhnya memanfaatkan ekosistem platform GitHub yang sudah ada, yang merupakan karakteristik pentingnya. Di satu sisi, ia memilih untuk membangun lingkungan eksekusi kode di kontainer cloud GitHub Actions, mencapai isolasi dan skalabilitas yang baik. "Project Padawan" adalah nama kode untuk arsitektur ini, yang menghindari pembangunan infrastruktur eksekusi baru dari awal dan malah membangun di atas sistem CI/CD yang matang. Di sisi lain, Copilot membuat pertukaran yang ketat dalam hal keamanan: secara default, Agen hanya dapat mendorong kode ke cabang yang baru dibuat, tidak dapat langsung memodifikasi cabang utama, dan PR yang dipicu harus disetujui oleh orang lain sebelum digabungkan, dan pipeline CI dijeda sebelum persetujuan. Strategi-strategi ini memastikan bahwa pengenalan otomatisasi AI tidak mengganggu sistem tinjauan dan gerbang rilis tim yang sudah ada. Proposal Model Context Protocol dapat dilihat sebagai inovasi rekayasa yang signifikan untuk Copilot—ini mendefinisikan standar terbuka bagi Agen LLM untuk mengakses alat/data eksternal, memungkinkan berbagai sumber data, baik di dalam maupun di luar GitHub, untuk diintegrasikan secara mulus ke dalam prompt AI di masa mendatang. Selain itu, Agen Copilot merekam log pemikiran (log sesi) selama eksekusi, termasuk langkah-langkah yang diambilnya untuk memanggil alat dan output yang dihasilkannya, dan menyajikan catatan ini kepada pengembang. Transparansi ini memungkinkan pengguna untuk meninjau "pemikiran" dan tindakan Agen, memfasilitasi debug dan membangun kepercayaan. Secara keseluruhan, GitHub Copilot menyematkan Agen AI ke berbagai tahap siklus hidup pengembangan (pengkodean -> pengiriman PR -> tinjauan kode), dan melalui serangkaian keputusan arsitektur, mencapai integrasi otomatisasi yang mulus dengan alur kerja yang sudah ada.

Arsitektur Agen Cursor​

Filosofi Desain Arsitektur: Cursor adalah alat pengodean bertenaga AI yang dikembangkan oleh startup Anysphere. Pada dasarnya, ini adalah editor kode (dimodifikasi berdasarkan VS Code) yang terintegrasi secara mendalam dengan asisten AI. Cursor menawarkan dua mode interaksi utama: asisten obrolan dan Agen otonom. Dalam mode percakapan biasa, ia bertindak sebagai asisten kode tradisional, menjawab pertanyaan atau menghasilkan kode berdasarkan instruksi; saat beralih ke mode Agen (juga dikenal sebagai "Composer"), Cursor dapat secara proaktif menjalankan serangkaian operasi atas nama pengembang. Arsitektur ini memberi pengguna kebebasan untuk memilih sesuai kebutuhan: tugas sederhana dapat ditangani dengan bertanya baris demi baris dalam mode asisten, sementara tugas kompleks atau berulang dapat diproses secara batch dengan memanggil Agen. Cursor saat ini berfokus terutama pada bantuan dalam domain teks (kode), tanpa menekankan input/output multi-modal (meskipun ia menyediakan fungsionalitas input suara, mengubah ucapan menjadi teks untuk prompt). Mirip dengan Copilot, sistem Agen Cursor juga beroperasi sebagai agen cerdas tunggal secara berurutan, bukan beberapa agen yang bekerja secara paralel. Namun, fitur khasnya adalah penekanannya pada kolaborasi manusia-AI: dalam mode Agen, AI mengambil tindakan sebanyak mungkin, tetapi secara keseluruhan masih memungkinkan pengembang untuk campur tangan dan mengambil kendali kapan saja, daripada berjalan sepenuhnya tanpa pengawasan untuk waktu yang lama.

Dekomposisi Tugas dan Perencanaan: Dalam mode Agen Cursor, AI dapat menangani tugas lintas-file yang kompleks, tetapi desainnya cenderung ke gaya permintaan langkah demi langkah. Setelah menerima instruksi tingkat tinggi dari pengguna, Agen secara otonom mencari cuplikan kode yang relevan, membuka file yang perlu diedit, menghasilkan rencana modifikasi, dan bahkan menjalankan perintah tes/build untuk memverifikasi efeknya. Namun, tidak seperti Agen Copilot atau Windsurf, Agen Cursor biasanya berhenti setelah menyelesaikan proposal awal, menunggu tinjauan pengguna dan instruksi lebih lanjut. Ini berarti Agen Cursor umumnya tidak terus-menerus dan berulang kali meningkatkan dirinya kecuali ia menerima prompt baru dari pengguna. Misalnya, jika Anda meminta Cursor untuk melakukan refactoring lintas-proyek, ia akan mengumpulkan semua lokasi yang perlu dimodifikasi dan menghasilkan diff untuk setiap file agar ditinjau pengguna; pada titik ini, pengguna memutuskan perubahan mana yang akan diterima dan diterapkan. Jika perubahan ini menimbulkan masalah baru, Cursor tidak akan secara sewenang-wenang melanjutkan modifikasi kecuali pengguna membuat permintaan lebih lanjut seperti "perbaiki masalah yang muncul." Mekanisme ini memastikan pengawasan manusia pada titik keputusan kritis, mencegah AI berjalan liar. Namun, ini juga berarti Agen Cursor kekurangan otonomi untuk perencanaan rantai panjang, membutuhkan panduan manusia langkah demi langkah untuk menyelesaikan loop tertutup yang kompleks. Untuk sebagian meningkatkan otonomi berkelanjutan, tim Cursor juga telah menambahkan beberapa fitur iteratif ke sistem Agen. Misalnya, ia akan mencoba mengkompilasi dan menjalankan kode serta menangkap kesalahan, secara otomatis memperbaiki beberapa masalah sederhana seperti kesalahan sintaks atau lint, tetapi biasanya berhenti setelah beberapa percobaan, mengembalikan kendali kepada pengguna. Pengembang telah mengamati bahwa Agen Cursor bekerja sangat efisien dalam refactoring lokal atau perubahan lingkup terbatas, tetapi untuk perubahan yang meluas, seringkali memerlukan pengguna untuk memberikan prompt secara tersegmentasi, menyelesaikan tugas langkah demi langkah. Secara keseluruhan, Cursor memposisikan Agen sebagai "asisten eksekusi cerdas" daripada robot pemrograman otomatis yang mahakuasa; perencanaan tugasnya cenderung ke eksekusi jangka pendek, pelaporan tepat waktu, dan membiarkan manusia memutuskan langkah selanjutnya.

Strategi Pemanggilan Model: Cursor tidak melatih model bahasa besar miliknya sendiri; ia mengadopsi strategi mengintegrasikan API pihak ketiga. Pengguna dapat mengkonfigurasi kunci API dari vendor seperti OpenAI atau Anthropic di dalam Cursor, dan kemudian backend Cursor akan memanggil model besar yang sesuai atas nama pengguna. Terlepas dari penyedia model mana yang dipilih pengguna, semua permintaan AI akan melewati server Cursor sendiri: aplikasi lokal mengemas konteks editor dan pertanyaan pengguna lalu mengirimkannya ke cloud, server Cursor merakit prompt lengkap dan memanggil model, lalu mengembalikan hasilnya ke editor. Arsitektur ini memfasilitasi optimasi prompt Cursor dan manajemen terpadu status sesi, tetapi juga berarti bahwa ia harus digunakan secara online, dan fungsi inti AI tidak tersedia dalam mode offline. Untuk pertimbangan biaya pengembang, Cursor mendukung pengguna menggunakan kuota API mereka sendiri (sehingga penagihan pemanggilan model ditujukan kepada pengguna), tetapi meskipun demikian, permintaan masih melewati server resmi untuk operasi seperti pengambilan embedding kode dan pemformatan respons. Dalam hal pemilihan model, Cursor umumnya menawarkan beberapa model mainstream untuk dipilih (misalnya, GPT-4, GPT-3.5, Claude 2, dll.); pengguna dapat memilih salah satu, tetapi tidak dapat mengakses model yang tidak didukung oleh Cursor. Sebaliknya, sistem seperti Windsurf memungkinkan mesin yang mendasari untuk diganti, sementara Cursor lebih tertutup, dengan pembaruan dan penyesuaian model terutama dikendalikan oleh tim resmi. Selain itu, Cursor tidak memiliki solusi deployment lokal seperti Copilot Enterprise, juga tidak mengintegrasikan model open-source—ia sepenuhnya berorientasi layanan cloud, sehingga dapat dengan cepat mengikuti versi model besar terbaru, tetapi juga mengharuskan pengguna untuk mempercayai pemrosesan cloud-nya dan mematuhi kebijakan privasi yang relevan. Perlu disebutkan bahwa Cursor menyediakan "mode Berpikir"; menurut umpan balik pengguna, mengaktifkannya membuat respons AI lebih mendalam dan ketat, mungkin menyiratkan peralihan ke model yang lebih kuat atau pengaturan prompt khusus, tetapi detail implementasi spesifik tidak dijelaskan oleh tim resmi.

Manajemen Status dan Retensi Konteks: Untuk meningkatkan pemahamannya tentang seluruh proyek, Cursor memproses codebase secara lokal atau di cloud: ia menghitung embedding vektor untuk semua file dan membangun indeks semantik untuk mendukung pencarian semantik dan pencocokan relevansi. Secara default, ketika proyek baru dibuka, Cursor secara otomatis mengunggah cuplikan kode secara batch ke server cloud untuk menghasilkan embedding dan menyimpannya (hanya menyimpan vektor embedding dan hash file, bukan kode teks biasa). Dengan cara ini, ketika pengguna mengajukan pertanyaan tentang kode, Cursor dapat mencari file atau cuplikan yang relevan di ruang embedding dan mengekstrak kontennya untuk diberikan kepada model sebagai referensi, tanpa harus memasukkan seluruh codebase ke dalam prompt. Namun, karena jendela konteks model yang terbatas (ribuan hingga puluhan ribu token), strategi Cursor adalah berfokus pada konteks saat ini: yaitu, terutama membiarkan model berfokus pada file yang sedang diedit oleh pengguna, segmen kode yang dipilih, atau cuplikan yang secara aktif disediakan oleh pengguna. Cursor memiliki titik masuk "Mengenal codebase Anda" yang memungkinkan Anda bertanya tentang konten file yang belum dibuka; ini pada dasarnya melakukan pencarian semantik di latar belakang dan memasukkan konten relevan yang ditemukan ke dalam prompt. Dengan kata lain, jika Anda ingin AI mempertimbangkan sepotong kode tertentu, Anda biasanya perlu membuka file tersebut atau menempelkannya ke dalam percakapan; jika tidak, Cursor tidak akan secara default memasukkan terlalu banyak konten file yang "tidak relevan" ke model. Manajemen konteks ini memastikan bahwa jawaban terfokus secara tepat, tetapi mungkin melewatkan asosiasi lintas-file implisit dalam proyek, kecuali pengguna menyadari dan meminta AI untuk mengambilnya. Untuk mengatasi masalah memori jangka panjang, Cursor menyediakan mekanisme Aturan Proyek. Pengembang dapat membuat file .cursor/rules/*.mdc untuk merekam pengetahuan proyek penting, standar pengodean, atau bahkan instruksi spesifik, dan Cursor akan secara otomatis memuat aturan ini sebagai bagian dari prompt sistem saat setiap sesi diinisialisasi. Misalnya, Anda dapat menetapkan aturan seperti "Semua fungsi API harus mencatat," dan Cursor akan mengikuti konvensi ini saat menghasilkan kode—beberapa pengguna telah melaporkan bahwa dengan terus-menerus mengumpulkan pengalaman proyek dalam file aturan, pemahaman dan konsistensi Cursor dengan proyek meningkat secara signifikan. File aturan ini setara dengan memori jangka panjang yang diberikan kepada Agen oleh pengembang, dipelihara dan diperbarui oleh manusia (Cursor juga dapat diminta untuk "menambahkan kesimpulan percakapan ini ke aturan"). Selain itu, Cursor mendukung kelanjutan konteks riwayat percakapan: dalam sesi yang sama, pertanyaan sebelumnya yang diajukan oleh pengguna dan jawaban yang diberikan oleh Cursor diteruskan ke model sebagai bagian dari rantai percakapan, memastikan konsistensi dalam komunikasi multi-giliran. Namun, Cursor saat ini tidak secara otomatis mengingat percakapan sebelumnya di seluruh sesi (kecuali disimpan dalam file aturan yang disebutkan di atas); setiap sesi baru dimulai dari awal dengan aturan proyek + konteks saat ini.

Sistem Plugin dan Mekanisme Ekstensi: Agen Cursor dapat memanggil operasi serupa dengan Copilot, tetapi karena Cursor sendiri adalah IDE yang lengkap, integrasi alatnya lebih terintegrasi. Misalnya, Cursor mendefinisikan alat seperti open_file, read_file, edit_code, run_terminal, dll., dan menjelaskan tujuan serta penggunaannya secara rinci dalam prompt sistem. Deskripsi ini telah berulang kali disempurnakan oleh tim untuk memastikan bahwa LLM tahu kapan harus menggunakan alat yang tepat dalam konteks yang tepat. Blog resmi Anthropic pernah menyebutkan bahwa merancang prompt yang efektif untuk mengajari model cara menggunakan alat adalah seni tersendiri, dan Cursor jelas telah mengerahkan banyak upaya untuk ini. Misalnya, Cursor secara eksplisit menyatakan dalam prompt sistem: "Jangan langsung mengeluarkan cuplikan kode lengkap kepada pengguna; sebaliknya, kirimkan modifikasi melalui edit_tool" untuk mencegah AI melewati alat dan langsung mencetak blok teks besar. Contoh lain adalah: "Sebelum memanggil setiap alat, jelaskan kepada pengguna dalam satu kalimat mengapa Anda melakukannya," agar ketika AI "diam" melakukan operasi untuk waktu yang lama, pengguna tidak salah mengira itu macet. Desain rinci ini meningkatkan pengalaman dan kepercayaan pengguna. Selain alat bawaan, Cursor juga mendukung pemasangan "plugin" tambahan melalui Model Context Protocol (MCP). Dari perspektif rekayasa, Cursor memandang MCP sebagai antarmuka standar untuk

Arsitektur Agen Windsurf (Codeium)​

Filosofi Desain Arsitektur: Windsurf adalah produk pemrograman berbasis AI yang diluncurkan oleh tim Codeium, diposisikan sebagai "Agentic IDE" (Intelligent Agent Integrated Development Environment) pertama di industri. Berbeda dengan Copilot yang memerlukan perpindahan antara mode Chat/Agent, asisten AI Windsurf (bernama Cascade) memiliki kemampuan agen secara menyeluruh, beralih dengan mulus antara menjawab pertanyaan dan secara otonom mengeksekusi tugas multi-langkah sesuai kebutuhan. Codeium secara resmi merangkum filosofinya sebagai "Flows = Agents + Copilots." Sebuah Flow mengacu pada pengembang dan AI yang berada dalam kondisi kolaborasi sinkron: AI memberikan saran seperti asisten kapan saja dan juga dapat secara proaktif mengambil alih serta mengeksekusi serangkaian operasi saat dibutuhkan, sementara seluruh proses tetap sinkron secara real-time dengan operasi pengembang. Arsitektur ini tidak memiliki titik perpindahan peran manusia-mesin yang jelas; AI terus-menerus "menguping" tindakan pengembang dan beradaptasi dengan ritme. Saat Anda mengobrol dengan Cascade di Windsurf, ia dapat langsung menjawab pertanyaan Anda atau menafsirkan pernyataan Anda sebagai tugas, lalu memicu serangkaian operasi. Misalnya, jika pengguna hanya memberi tahu Cascade dalam percakapan, "Harap implementasikan otentikasi pengguna dan perbarui bagian kode terkait," Cascade dapat secara otomatis memahami ini sebagai persyaratan lintas-modul: ia akan mencari di basis kode untuk menemukan file yang terkait dengan otentikasi pengguna, membuka dan mengedit file-file ini (misalnya, menambahkan fungsi otentikasi, membuat konfigurasi baru, memodifikasi logika pemanggilan), menjalankan pengujian proyek jika perlu, dan akhirnya melaporkan status penyelesaian kepada pengguna. Sepanjang proses, pengembang tidak perlu beralih mode atau memberikan perintah langkah demi langkah. Dalam hal multi-modalitas, Windsurf/Cascade saat ini terutama berfokus pada domain teks kode dan belum menyebutkan dukungan untuk penguraian gambar atau audio. Namun, pemahaman Cascade tentang "niat pengembang" tidak hanya berasal dari input teks murni tetapi juga dari berbagai sinyal di lingkungan IDE (lihat bagian konteks di bawah). Secara keseluruhan, filosofi arsitektur Windsurf adalah mengintegrasikan AI ke dalam IDE: berevolusi dari alat penjawab pertanyaan pasif menjadi mitra kolaboratif aktif untuk memaksimalkan efisiensi pengembangan.

Dekomposisi Tugas dan Otonomi: Cascade memiliki salah satu kemampuan orkestrasi otonom terkuat di antara produk-produk saat ini. Untuk instruksi tingkat tinggi yang diberikan oleh pengguna, ia pertama-tama melakukan analisis niat komprehensif dan evaluasi cakupan, lalu secara otomatis memulai serangkaian tindakan spesifik untuk mencapai tujuan. Dalam contoh penambahan fungsionalitas otentikasi baru, Cascade mungkin melakukan langkah-langkah internal berikut: 1) Memindai proyek untuk menemukan modul yang perlu dimodifikasi atau dibuat (misalnya, model pengguna, layanan otentikasi, konfigurasi, komponen UI, dll.); 2) Menghasilkan perubahan kode yang sesuai, termasuk menambahkan fungsi, menyesuaikan panggilan, dan memperbarui konfigurasi; 3) Menggunakan alat yang disediakan oleh Windsurf untuk membuka file dan menyisipkan modifikasi; 4) Menjalankan suite pengujian yang ada atau memulai server pengembangan untuk memeriksa apakah perubahan baru berfungsi dengan benar. Jika pengujian mengungkapkan masalah, Cascade tidak akan berhenti dan menunggu intervensi manusia tetapi akan terus menganalisis kesalahan, menemukan bug, secara otomatis memodifikasi kode, dan menjalankan pengujian lagi untuk verifikasi. Lingkaran tertutup ini dapat berlanjut selama beberapa put

Ringkasan Perbandingan Sistem​

Berikut adalah tabel yang menyajikan gambaran umum tentang persamaan dan perbedaan dalam arsitektur Agen dari GitHub Copilot, Cursor, dan Windsurf:

Dimensi Fitur	GitHub Copilot	Cursor	Windsurf (Codeium)
Posisi Arsitektur	Dimulai sebagai chatbot untuk bantuan pemrograman, diperluas ke "mode Agen" (nama kode Project Padawan); Agen dapat disematkan di platform GitHub, terintegrasi dengan alur kerja Issues/PR. Percakapan multi-giliran Agen tunggal, tidak ada arsitektur multi-Agen eksplisit. Mendukung input multi-modal (gambar).	Editor lokal yang mengutamakan AI (turunan VS Code), mencakup mode Obrolan dan interaksi mode Agen. Mode asisten default berfokus pada Tanya Jawab dan penyelesaian, mode Agen memerlukan aktivasi eksplisit agar AI dapat menjalankan tugas secara otonom. Arsitektur Agen tunggal, tidak ada pemrosesan multi-modal.	Dirancang sejak awal sebagai "IDE Agentik": asisten AI Cascade selalu daring, mampu melakukan obrolan dan operasi multi-langkah otonom, tidak memerlukan peralihan mode. Eksekusi Agen tunggal, mencapai kolaborasi sinkron antara manusia dan AI melalui Flows, saat ini berfokus pada teks kode.
Perencanaan & Eksekusi Tugas	Mendukung dekomposisi tugas otomatis dan eksekusi iteratif. Agen memecah permintaan pengguna menjadi subtugas dan menyelesaikannya secara iteratif hingga tujuan tercapai atau dihentikan secara eksplisit. Memiliki kemampuan penyembuhan diri (dapat mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan kompilasi/pengujian). Memberikan hasil sebagai PR setelah setiap penyelesaian tugas dan menunggu tinjauan manusia; umpan balik tinjauan memicu iterasi berikutnya.	Dapat menangani modifikasi lintas-file tetapi cenderung ke eksekusi satu-giliran: Agen menerima instruksi dan memberikan semua saran modifikasi sekaligus, mencantumkan perbedaan untuk persetujuan pengguna. Biasanya tidak berulang secara otonom dalam beberapa giliran (kecuali pengguna meminta lagi), dan kesalahan seringkali diserahkan kepada pengguna untuk memutuskan apakah akan meminta AI memperbaikinya. Melakukan sejumlah terbatas siklus koreksi otomatis secara default, menghindari penggantungan tanpa batas.	Otonomi mendalam: Cascade dapat memecah persyaratan tingkat tinggi menjadi serangkaian tindakan dan terus mengeksekusi hingga tugas selesai. Unggul dalam refactoring besar dan tugas lintas-modul, secara otomatis merangkai panggilan untuk pengeditan, pembuatan file, eksekusi perintah, verifikasi pengujian, dll., hingga kode lolos pemeriksaan mandiri. Jika masalah baru ditemukan selama proses, ia terus berulang dan memperbaikinya, hampir tidak memerlukan intervensi manusia kecuali untuk hasil akhir (tetapi perubahan kritis akan memerlukan konfirmasi akhir dari manusia).
Strategi Model	Fusi multi-model cloud: Mendukung OpenAI GPT-4, seri GPT-3.5 (nama kode internal o1, o3-mini, dll.), Anthropic Claude 3.5, Google Gemini 2.0, dll., dan pengguna dapat beralih model pilihan di antarmuka. Meningkatkan efisiensi melalui arsitektur dual-model (model besar menghasilkan solusi, model kecil dengan cepat menerapkan perubahan). Model di-host dan dipanggil secara seragam oleh GitHub; permintaan pengguna Copilot Enterprise melalui instans khusus. Tidak mendukung deployment pribadi.	Sepenuhnya bergantung pada API model besar pihak ketiga: semua permintaan diteruskan melalui cloud Cursor dan memanggil model OpenAI/Anthropic. Pengguna dapat menggunakan Kunci API mereka sendiri (penagihan dikelola sendiri) tetapi pemanggilan tetap terjadi di server resmi. Tidak ada opsi model offline atau lokal. Jenis model bergantung pada rentang yang didukung Cursor; pengguna tidak dapat secara bebas mengintegrasikan model baru. Cursor tidak secara langsung melatih model tetapi mengadaptasi model eksternal dengan mengoptimalkan prompt.	Model yang sebagian besar dikembangkan sendiri, backend fleksibel: menggunakan model kode proprietary Codeium secara default, dan memungkinkan pengguna enterprise untuk memilih deployment yang di-host sendiri. Arsitektur mendukung perubahan mesin model yang berbeda (model Codeium "Sonnet" atau open source, dll.), dan dapat memperluas antarmuka pihak ketiga di masa mendatang. Beberapa fungsi ringan menggunakan model kecil untuk komputasi lokal/edge guna mengurangi latensi. Menekankan kontrol pengguna atas lingkungan AI (kecepatan pembaruan model, stabilitas versi dikontrol oleh pengguna).
Konteks & Memori	Menggunakan strategi RAG untuk mendapatkan konteks kode: mengambil cuplikan kode yang relevan melalui GitHub Code Search dan menyuntikkannya ke dalam prompt. Prompt mencakup ringkasan struktur proyek daripada teks lengkap untuk menghemat token. Mendukung penggabungan deskripsi Issue, diskusi PR terkait ke dalam konteks untuk memahami maksud tugas dan standar proyek. Riwayat percakapan dipertahankan dalam satu sesi; tidak ada memori lintas-sesi otomatis (memerlukan ketergantungan pada Issues/PR atau README untuk membawa informasi lintas-sesi).	Membangun indeks vektor untuk proyek saat startup untuk mendukung pencarian semantik. Prompt model berfokus pada konteks kode yang saat ini disediakan oleh pengguna (file terbuka atau cuplikan); ketika bagian lain diperlukan, mereka diambil melalui relevansi semantik dan disisipkan. Menyediakan mekanisme file .cursor/rules, memungkinkan pengembang untuk menetapkan pengetahuan dan standar permanen untuk proyek; Agen membaca aturan ini di setiap percakapan, setara dengan memori jangka panjang yang disediakan manusia. Tidak ada memori lintas-sesi otomatis secara default (memerlukan pengguna untuk merekam secara manual ke file aturan).	Pengindeksan semantik proyek penuh: secara lokal memindai seluruh basis kode untuk membangun indeks; Cascade dapat mengambil konten file apa pun sebagai konteks kapan saja. Menampilkan sistem Memori yang secara otomatis dan persisten menyimpan konten percakapan penting dan catatan/aturan yang ditentukan pengguna, mencapai memori lintas-sesi. Dengan demikian, Cascade "mengingat" konvensi proyek dan diskusi sebelumnya bahkan setelah memulai ulang. Juga mengintegrasikan status lingkungan IDE sebagai sumber konteks: persepsi real-time file yang dibuka pengguna, posisi kursor, output terminal, dll., menggunakan informasi implisit ini untuk memahami maksud pengguna. Secara keseluruhan, Cascade memiliki pandangan konteks yang lebih luas dan lebih dinamis.
Alat & Ekstensi	Integrasi mendalam dengan alur kerja GitHub: Agen memperoleh lingkungan pengembangan terisolasi di cloud melalui GitHub Actions, mampu menjalankan pengujian unit, menjalankan proyek, dll. Alat bawaan termasuk membaca file, mencari repositori, menerapkan perubahan kode, perintah terminal, dll., yang dapat dipanggil LLM sesuai kebutuhan. Memperkenalkan standar MCP (Model Context Protocol), mendukung koneksi ke sumber data dan layanan eksternal; plugin MCP resmi dapat mengakses data GitHub, dan antarmuka terbuka global untuk ekstensi pihak ketiga. Memiliki kemampuan visi komputer, dapat mengurai tangkapan layar yang dilampirkan ke Issues sebagai dasar masalah.	Menyediakan alat manipulasi IDE yang kaya, dipandu secara tepat oleh prompt sistem tentang cara menggunakannya (misalnya, mengharuskan AI membaca konten file sebelum memodifikasi, menghindari penulisan buta yang tidak berdasarkan konteks). Mencapai kemampuan plugin melalui antarmuka MCP, memungkinkan koneksi ke alat/sumber data kustom untuk memperluas kemampuan Agen. Misalnya,