Momen Opus di Dunia Open Source: Bisakah GLM-5 Menerima Tongkat Estafet Agentic Coding?

Jika Anda bertanya kepada seorang pengembang, momen paling membuat frustrasi dalam pemrograman AI adalah apa?

Jawabannya kemungkinan besar adalah kalimat mekanis "Maaf, saya salah paham" di depan kesalahan, lalu mengulangi kode yang sama salahnya.

Dalam setahun terakhir, kemajuan model Coding lebih tercermin dalam "kemampuan menghasilkan": menghasilkan halaman web, komponen, dan game kecil dalam satu kalimat—membuat halaman web bergaya piksel, ikon SVG keren, atau game ular yang dapat dijalankan dalam 15 detik. Demo ini cukup menakjubkan, tetapi juga cukup "ringan". Mereka agak seperti mainan canggih yang dihasilkan di era Vibe Coding (pemrograman suasana). Tetapi ketika menyangkut arsitektur konkurensi tinggi, adaptasi driver dasar, atau rekonstruksi sistem yang kompleks, mereka menjadi "bunga di rumah kaca".

Jadi baru-baru ini, arah angin di Silicon Valley telah berubah.

Baik itu Claude Opus 4.6 atau GPT-5.3, model besar teratas ini mulai menekankan Agentic Coding: tidak mengejar "hasil instan", tetapi menyelesaikan tugas tingkat sistem melalui perencanaan, dekomposisi, dan eksekusi berulang.

Pergeseran paradigma dari "estetika frontend" ke "rekayasa sistem" ini pernah dianggap sebagai area monopoli raksasa sumber tertutup. Sampai saya menguji GLM-5, saya menyadari bahwa "era arsitek" komunitas open source telah dimulai lebih awal.

01

Dari "Frontend" ke "Rekayasa Sistem"

Sebelumnya, ketika berbicara tentang AI Coding, sebagian besar orang akan memikirkan narasi yang familiar—menghasilkan halaman web dalam satu kalimat, membuat game kecil dalam satu menit, dan membuat efek dinamis keren dalam sepuluh detik. Mereka menekankan "sensasi visual yang menyenangkan": tombol bergerak, halaman terlihat bagus, dan efek khusus kaya.

Tetapi orang-orang yang benar-benar memasuki lokasi proyek tahu bahwa menghasilkan Demo tidak berarti dapat mendukung sistem.

Kesulitan tugas yang kompleks tidak terletak pada "menulis kode", tetapi pada bagaimana modul dibagi, bagaimana status dikelola, bagaimana pengecualian ditangani, bagaimana kinerja dioptimalkan, dan apakah struktur dapat dipertahankan tetap stabil ketika sistem mulai menjadi kompleks.

Inilah sebabnya kami memilih tugas yang kompleks sebagai objek pengujian praktis.

Posisi GLM-5 berbeda dari banyak pesaing.

Jika sebagian besar model lebih seperti "frontend yang sangat baik"—mahir dalam menghasilkan antarmuka interaktif dan efek visual dengan cepat, maka GLM-5 lebih condong ke "peran rekayasa sistem". Ini menekankan kolaborasi multi-modul, tugas rantai panjang, dan stabilitas struktural yang dapat dijalankan di lingkungan produksi.

Untuk memverifikasi hal ini, kami merancang dua kasus pengujian praktis dengan dimensi yang sama sekali berbeda.

Pengujian pertama adalah tugas yang tampaknya mudah tetapi sangat sistematis—berdasarkan browser dan kamera, mewujudkan game interaktif bertema Tahun Baru Imlek "Kembang Api yang Dikendalikan dari Jarak Jauh dengan Visi AI".

Dalam video pengujian praktis, dapat dilihat bahwa pengguna berdiri di depan kamera dan mengontrol arah dan ritme peluncuran kembang api melalui gerakan; kembang api meledak di udara, disertai dengan efek partikel dan umpan balik efek cahaya dinamis, dan interaksi keseluruhan lancar dan alami.

Tetapi ini bukan proyek efek dinamis frontend sederhana. Setidaknya mencakup beberapa modul inti berikut: pengenalan gerakan dan pemrosesan input visual; pemetaan koordinat gerakan ke logika peluncuran; sistem partikel kembang api dan efek ledakan; rendering waktu nyata dan kontrol kecepatan bingkai; kompatibilitas browser dan penanganan pengecualian izin kamera; manajemen status interaksi dan mekanisme umpan balik pengguna

Dapat dikatakan sebagai sistem interaktif kecil dengan struktur lengkap dan pengalaman yang lancar. Dari proses pengujian praktis, dapat dilihat bahwa GLM-5 tidak langsung masuk ke pengkodean, tetapi pertama-tama merencanakan arsitektur keseluruhan: bagaimana modul input visual, lapisan logika kontrol, lapisan rendering, dan lapisan efek khusus dipisahkan; bagaimana aliran data ditransmisikan; bagian mana yang mungkin menjadi hambatan kinerja.

Selanjutnya, ia mengimplementasikan logika lapis demi lapis, mulai dari pemrosesan data pengenalan gerakan, hingga perhitungan lintasan peluncuran, dan kemudian ke penyetelan parameter efek ledakan partikel.

Ketika rendering macet, ia secara aktif menyarankan untuk mengurangi jumlah partikel dan mengoptimalkan struktur loop; ketika pengenalan gerakan salah menilai, ia menyesuaikan ambang batas dan strategi penyaringan.

Efek yang disajikan dalam video adalah "interaksi yang tampak alami". Tetapi yang tercermin di baliknya adalah rantai teknik yang lengkap: perencanaan → penulisan → debugging → optimasi kinerja → koreksi interaksi.

Kode yang dihasilkan pada akhirnya dapat dijalankan secara langsung, interaksi stabil, kecepatan bingkai halus, dan pengecualian dapat ditangani. Lebih penting lagi, cara kerjanya menyajikan pemikiran sistem yang jelas: batas modul jelas, lapisan logika masuk akal, alih-alih menumpuk semua fungsi dalam satu file.

Kasus pengujian kedua adalah kemampuan sistem struktural. Skenario ini dapat dikatakan sebagai pekerjaan sehari-hari media—mengimpor transkrip wawancara, meringkas konten, dan menghasilkan sudut pandang dan ide topik.

Dalam pengujian praktis, dapat dilihat bahwa proses operasinya sangat langsung: Saya menempelkan transkrip wawancara dari beberapa waktu lalu, model mulai menganalisis, dan kemudian menghasilkan ringkasan konten dan sudut pandang topik. Dari hasil, sudut pandang topik yang dihasilkannya masih sangat operasional.

Dibandingkan dengan sistem interaksi visual, mengatur rekaman tampak sederhana, tetapi sebenarnya menguji "kemampuan abstraksi struktural" model. Rekaman wawancara nyata seringkali sangat tidak terstruktur: sudut pandang melompat, informasi berulang, dan garis utama dan garis samping terjalin. Jadi dalam kasus ini, kemampuan yang ditunjukkan oleh GLM-5 ada di tingkat sistem.

Pertama, kemampuan identifikasi tema dan ekstraksi garis utama. Model tidak menghasilkan ringkasan dalam urutan teks asli, tetapi pertama-tama menilai apa isu inti, dan kemudian mengatur ulang konten di sekitar isu ini. Ini berarti ia menyelesaikan pemindaian internal, mengidentifikasi informasi mana yang termasuk dalam garis utama dan mana yang merupakan pelengkap atau kebisingan. Kemampuan ini pada dasarnya adalah kemampuan perencanaan, yaitu membangun kerangka struktur abstrak sebelum menghasilkan output.

Kedua, kemampuan reorganisasi modular. Ini akan mengkategorikan pandangan terkait yang tersebar di berbagai paragraf ke dalam modul yang sama. Kemampuan integrasi lintas paragraf ini menunjukkan bahwa model memiliki konsistensi global saat memproses teks panjang.

Ketiga, kemampuan untuk secara aktif menyesuaikan urutan logis. Garis besar yang dihasilkan sebenarnya seringkali berbeda dari urutan rekaman asli. Dapat dilihat bahwa GLM-5 menyesuaikan lapisan berdasarkan hubungan sebab akibat atau logika argumentasi. Ini mencerminkan penilaian "logika lebih diutamakan daripada urutan input asli". Pola "struktur dulu, output kemudian" ini adalah inti dari pemikiran rekayasa sistem.

Kedua kasus ini, satu adalah sistem interaksi visual waktu nyata, dan yang lainnya adalah sistem pemrosesan informasi media struktural, tampaknya sangat berbeda. Tetapi mereka memverifikasi hal yang sama—GLM-5 memiliki kemampuan loop tertutup tugas yang lengkap: perencanaan → eksekusi → debugging → optimasi.

Dalam game kembang api, ini tercermin dalam lapisan modul, optimasi kinerja, dan penanganan pengecualian; dalam prosesor rekaman, ini tercermin dalam penilaian tema, dekomposisi struktur, dan reorganisasi logis. Kesamaan mereka adalah bahwa model tidak berhenti pada "menghasilkan hasil", tetapi mempertahankan struktur yang dapat berkembang secara berkelanjutan.

Saya terus mencoba tugas yang relatif kompleks, "membangun kernel sistem operasi yang sangat minimalis". Dalam pengujian praktis ini. Yang benar-benar perlu diperhatikan bukanlah kode dalam video yang akhirnya berjalan, tetapi cara GLM-5 berperilaku selama seluruh proses.

Itu tidak langsung masuk ke status generasi setelah menerima tugas, tetapi pertama-tama mengklarifikasi batas tugas, secara aktif membagi modul, merencanakan struktur sistem, dan kemudian memasuki tahap implementasi. Jalur "struktur dulu" ini pada dasarnya adalah pemikiran teknik yang disebutkan sebelumnya—mendefinisikan bagaimana sistem terdiri terlebih dahulu, lalu membahas detail implementasi khusus, alih-alih menulis dan menempelkan.

Dalam siklus penulisan, eksekusi, kesalahan, dan koreksi multi-putaran, GLM-5 juga tidak mengalami keruntuhan struktur. Setiap modifikasi dilakukan di sekitar arsitektur yang ada, alih-alih membatalkan dan memulai dari awal atau menambal secara lokal. Ini menunjukkan bahwa ia mempertahankan model sistem yang lengkap secara internal, dan mampu mempertahankan konsistensi dalam tugas rantai panjang. Banyak model rentan terhadap kontradiksi sebelum dan sesudah konteks diperpanjang, dan kinerja dalam video justru mencerminkan kemampuan memori berkelanjutan dari struktur keseluruhan.

Ada juga cara ia menangani kesalahan. Ketika kesalahan terjadi, ia tidak berhenti pada spekulasi permukaan "mungkin ada masalah dengan baris kode tertentu", tetapi pertama-tama menilai jenis kesalahan, membedakan masalah logika, masalah lingkungan, atau konflik dependensi, dan kemudian merencanakan jalur pemecahan masalah. Ini adalah Debug tingkat strategi yang bertujuan untuk memperbaiki jalur masalah.

Jika dikombinasikan dengan panggilan alat, kemampuan ini akan lebih jelas. Itu tidak hanya memberikan saran perintah, tetapi juga menggabungkan penjadwalan aktif eksekusi terminal, analisis log, perbaikan lingkungan, dan kemudian terus memajukan tugas. Perilaku ini sudah agak mendekati dorongan teknik gaya "mengemudi otomatis". Jika tujuan belum tercapai, ia terus berulang.

Merencanakan sebelum mengeksekusi, mempertahankan struktur yang stabil dalam rantai panjang, memecahkan masalah dengan cara strategis, dan terus maju di sekitar tujuan—kombinasi dari empat kemampuan inti yang dibutuhkan oleh rekayasa sistem memungkinkan GLM-5 untuk mulai menunjukkan pola perilaku yang mendekati cara kerja seorang insinyur.

Mengapa GLM-5 Dapat Menerima Tongkat Estafet "Arsitek"?

Jika bagian pertama dari pengujian praktis membuktikan bahwa GLM-5 "dapat melakukan pekerjaan yang kompleks", maka pertanyaan selanjutnya adalah: Mengapa ia bisa? Jawabannya terletak pada seluruh rangkaian "pola perilaku tingkat teknik" yang tersembunyi di balik output.

Salah satu poin pentingnya adalah GLM-5 jelas memperkenalkan mekanisme pemeriksaan mandiri rantai pemikiran yang mirip dengan Claude Opus 4.6.

Dalam penggunaan sebenarnya, dapat dirasakan bahwa ia tidak langsung mulai "mengisi kode" setelah menerima tugas, tetapi melakukan beberapa putaran penalaran logis di latar belakang: memprediksi hubungan kopling antara modul, secara aktif menghindari jalur loop tak terbatas, dan menemukan konflik sumber daya dan masalah kondisi batas terlebih dahulu. Perubahan langsung yang dibawa oleh perilaku ini adalah—untuk memastikan bahwa solusi dapat dipertahankan secara teknik, ia bersedia melambat dan memikirkan masalah secara lengkap.

Dalam tugas yang kompleks, GLM-5 pertama-tama akan memberikan dekomposisi modul yang jelas: modul anak mana yang terdiri dari sistem, apa input dan output setiap modul, bagian mana yang dapat dimajukan secara paralel, dan mana yang harus diselesaikan secara serial. Kemudian menaklukkan satu per satu, alih-alih menulis dan berpikir. Ini membuat cara kerjanya lebih seperti seorang insinyur sejati: menggambar diagram arsitektur terlebih dahulu, lalu menulis detail implementasi.

Jelas terasa bahwa ia memiliki semacam "ketahanan untuk tidak berhenti sampai masalah diselesaikan sepenuhnya", alih-alih menyelesaikan bagian yang tampaknya benar dan menyelesaikannya dengan tergesa-gesa.

Perbedaan ini sangat jelas dalam perbandingan dengan model Coding tradisional. Di masa lalu, banyak model akan dengan cepat tergelincir ke dalam pola yang familiar ketika menghadapi kesalahan: meminta maaf, mengulangi informasi kesalahan, dan memberikan saran perbaikan yang belum diverifikasi; jika gagal lagi, ia akan mulai mengeluarkan jawaban perkiraan secara siklis. Cara GLM-5 menanganinya lebih dekat dengan arsitek veteran. Dalam pengujian praktis, ketika proyek tidak dapat dijalankan karena masalah dependensi lingkungan, ia tidak berhenti pada informasi kesalahan permukaan, tetapi secara aktif menganalisis pohon dependensi (Dependency Tree), menilai sumber konflik, dan selanjutnya memerintahkan OpenClaw untuk memperbaiki lingkungan.

Seluruh proses lebih seperti penyebaran gaya "mengemudi otomatis": model tidak merespons secara pasif, tetapi terus membaca log, memperbaiki jalur, dan memverifikasi hasil.

Kemampuan lain yang sering diabaikan tetapi sangat penting dalam rekayasa sistem adalah integritas konteks.

Jendela Token jutaan tingkat GLM-5 memungkinkannya untuk memahami struktur kode, modifikasi historis, file konfigurasi, dan log eksekusi seluruh proyek dalam konteks yang sama. Ini berarti ia sudah dapat menilai modul mana yang akan dipengaruhi oleh modifikasi dari perspektif global. Dalam tugas rantai panjang, kemampuan ini secara langsung menentukan apakah model itu "cerdas tetapi rabun", atau "stabil dan terkendali".

Secara keseluruhan, GLM-5 benar-benar menerima peran "arsitek" terutama karena ia mulai memikirkan masalah seperti seorang arsitek: merencanakan terlebih dahulu, lalu mengeksekusi; terus memverifikasi dan terus memperbaiki; fokus pada keseluruhan sistem, bukan keberhasilan satu titik.

Inilah alasan mendasar mengapa ia dapat menyelesaikan tugas pengujian praktis tingkat sistem di bagian pertama.

03

Opus di Dunia Open Source?

Jika dilihat dalam ekosistem model besar tahun 2026, nilai GLM-5 lebih terletak pada kenyataan bahwa ia melanggar sesuatu yang sebelumnya hampir diterima secara default: kecerdasan tingkat sistem tampaknya hanya dapat ada dalam model sumber tertutup.

Sebelumnya, Claude Opus 4.6 dan GPT-5.3 memang menjalankan jalur "Agentic Coding"—model tidak lagi mengejar umpan balik instan, tetapi menyelesaikan tugas teknik yang benar-benar kompleks melalui perencanaan, dekomposisi, dan eksekusi berulang. Tetapi harganya juga sangat tinggi: konsumsi Token tugas intensitas tinggi sangat tinggi, dan upaya tingkat sistem yang lengkap seringkali berarti biaya panggilan yang mahal.

GLM-5 memberikan solusi yang berbeda di sini. Sebagai model open source, ia membawa "AI tingkat arsitek sistem" kembali ke lingkungan pengembang sendiri dari cloud dan tagihan. Anda dapat menyebarkannya secara lokal dan membiarkannya menghabiskan waktu untuk mengerjakan pekerjaan kotor, melelahkan, dan besar: menyesuaikan log, memeriksa dependensi, mengubah kode lama, dan melengkapi kondisi batas.

Ini dapat dilihat sebagai perubahan struktural yang hemat biaya—kecerdasan tingkat arsitek tidak lagi menjadi hak istimewa dari beberapa tim.

Jika Anda memahami perbedaan ini dengan metafora profesional, itu akan lebih intuitif. Model seperti Kimi 2.5 lebih seperti insinyur frontend yang sangat baik dengan estetika online dan rasa interaksi yang kuat, mahir dalam generasi One-shot, presentasi visual, dan umpan balik cepat; sedangkan gaya GLM-5 jelas berbeda, ia lebih seperti arsitek sistem senior yang menjaga garis bawah dan menekankan logika: memperhatikan hubungan modul, jalur pengecualian, pemeliharaan, dan operasi jangka panjang yang stabil.

Di balik ini, sebenarnya adalah kemajuan profesional yang jelas dari pemrograman AI—dari mengejar Vibe Coding yang "terlihat sangat keren" hingga menekankan ketahanan dan disiplin teknik.

Lebih penting lagi, munculnya GLM-5 membuat konsep perusahaan satu orang menjadi lebih layak.Ketika seorang pengembang dapat memiliki mitra AI lokal yang memahami desain sistem, dapat berjalan lama, dan dapat memperbaiki diri sendiri, banyak pekerjaan teknik yang awalnya membutuhkan skala tim mulai dikompresi ke dalam jangkauan kendali individu. Selanjutnya, GLM-5 berpotensi menjadi "mitra digital" yang bertanggung jawab atas implementasi teknik inti di perusahaan satu orang.