Era “Everything Prompt”—di mana pengguna memasukkan satu instruksi raksasa berisi kepribadian, logika, alat, dan aturan keamanan ke dalam satu blok teks—telah resmi berakhir. Google baru saja memperkenalkan Interactions API, sebuah antarmuka revolusioner yang menandai transisi besar dari interaksi AI berbasis teks bebas menuju arsitektur yang lebih terstruktur dan andal.
Langkah ini bukan sekadar pembaruan teknis biasa. Ini adalah pengakuan global bahwa untuk membangun aplikasi AI tingkat perusahaan yang stabil, pengembang tidak bisa lagi bergantung pada “keajaiban” satu prompt yang panjang. Sebaliknya, mereka membutuhkan kontrol, pengelolaan status (state management), dan orkestrasi yang lebih dalam.
Mengapa “Everything Prompt” Adalah Sebuah Kesalahan?
Selama setahun terakhir, komunitas pengembang AI terjebak dalam pola pikir bahwa semakin detail sebuah prompt, semakin pintar modelnya. Hasilnya adalah blok teks ribuan token yang mencoba melakukan segalanya sekaligus. Namun, pendekatan ini memiliki kelemahan fatal:
1. Implicit State (Status Tersirat): Dalam aplikasi chat standar, “status” aplikasi hanya ada dalam jendela riwayat token. Jika pengguna beralih topik secara tiba-tiba, model sering kali mengalami halusinasi atau kehilangan konteks penting, yang pada akhirnya merusak alur logika aplikasi.
2. Latency dan Biaya: Mengirimkan seluruh riwayat percakapan secara berulang untuk setiap respons baru sangat tidak efisien. Ini meningkatkan konsumsi token secara drastis dan memperlambat waktu respons.
3. Ketidakpastian Struktur: Pengembang tidak memiliki jaminan terprogram bahwa model akan tetap berada di jalur yang benar, terutama dalam aplikasi kompleks seperti asisten medis atau analis keuangan.
Mengenal Interactions API: Menghubungkan Reasoning dan Arsitektur
Interactions API (saat ini dalam versi Beta) hadir sebagai solusi untuk memisahkan Penalaran (Reasoning)* yang dilakukan oleh LLM dari *Arsitektur (Architecture) yang dirancang oleh pengembang.
Berbeda dengan `generateContent` API yang lama, Interactions API memperkenalkan konsep “Interaction Resource”. Ini adalah catatan sesi permanen yang menyimpan semua input, output, dan hasil penggunaan alat (tool results).
Keunggulan Utama:
* State Management yang Efektif: Pengembang dapat mereferensikan `Interaction ID` dari percakapan sebelumnya. Server Google akan secara otomatis mengambil konteks penuh sesi tersebut tanpa perlu mengirim ulang seluruh riwayat. Ini memungkinkan penggunaan cache yang lebih optimal dan menurunkan biaya token.
Orkestrasi Agen yang Kompleks: API ini memungkinkan pencampuran model yang berbeda dalam satu utas. Misalnya, Anda bisa menggunakan agen *Deep Research untuk pengumpulan data massal, lalu menggunakan model Gemini Flash yang lebih murah untuk merangkum temuan tersebut.
* Dukungan Long-Running Tasks: Untuk tugas-tugas yang memakan waktu lama, Interactions API mendukung operasi asinkron. Pengembang dapat memicu tugas penelitian dan memantau statusnya tanpa harus membiarkan koneksi tetap terbuka (timeout).
Deep Research: Kemampuan Agentic yang Sesungguhnya
Salah satu fitur paling menarik yang dimungkinkan oleh Interactions API adalah integrasi dengan kemampuan Deep Research milik Google. Berbeda dengan pencarian web biasa, Deep Research adalah proses agentic yang memformulasi rencana, melakukan puluhan pencarian, membaca ratusan halaman dokumen, dan mensintesis jawaban yang mendalam.
Dalam skenario dunia nyata, seorang analis dapat memicu tugas penelitian kompetitif. Agen AI akan mencari laporan tahunan (10-K), transkrip pendapatan kuartalan, hingga berita peluncuran produk dalam 12 bulan terakhir. Hasilnya bukan sekadar ringkasan, melainkan analisis SWOT yang mendalam dan profesional.
Karena proses ini bersifat asinkron, aplikasi dapat tetap berjalan sementara penelitian dilakukan di latar belakang. Pengguna akan menerima notifikasi segera setelah laporan intelijen siap disajikan.
Implikasi Bagi Industri dan Pengembang
Pergeseran ke arah AI terstruktur ini akan mengubah cara produk AI dibangun pada tahun 2026. Fokus pengembang tidak lagi hanya pada “cara menulis prompt yang benar,” tetapi pada “cara merancang aliran interaksi yang benar.”
Bagi industri, ini berarti aplikasi AI akan menjadi jauh lebih andal. Kesalahan logika yang disebabkan oleh konteks yang tumpang tindih dapat diminimalisir. Integrasi dengan standar industri lain seperti Model Context Protocol (MCP) juga akan semakin lancar, memungkinkan AI untuk berinteraksi dengan basis data lokal dan alat internal perusahaan dengan keamanan yang lebih ketat.
Kesimpulan
Interactions API dari Google adalah tanda kedewasaan dalam ekosistem rekayasa AI. Dengan menghentikan ketergantungan pada “Everything Prompt”, Google memberikan alat yang dibutuhkan pengembang untuk mengubah model probabilistik menjadi produk yang lebih deterministik dan dapat diandalkan.
Era di mana kita hanya “berbicara” dengan AI sedang digantikan oleh era di mana kita “membangun” bersama AI. Dan bagi mereka yang mampu menguasai arsitektur terstruktur ini, masa depan AI tanpa batas baru saja dimulai.
*
Sumber Utama: Dilansir dari Google AI for Developers dan Towards Data Science.
Referensi:
1. Google Gemini API Documentation – Interactions
2. Towards Data Science – The Death of the Everything Prompt
3. Gemini 3 Pro Image Preview – Nano Banana
