Apa itu Agen AI?

Itulah frasa tahun 2024: agen AI.

Dan sebagai tren AI teratas untuk 2025, agen AI semakin populer dan berdampak besar.

Semua orang – mulai dari pengembang pemula, perusahaan besar, hingga usaha kecil – ingin tahu apa yang bisa dilakukan agen AI untuk mereka.

Menurut survei PwC tahun 2025, 79% pemimpin bisnis sudah melaporkan tingkat adopsi agen AI tertentu.

Teknologi yang sedang naik daun ini adalah sesuatu yang telah kami kerjakan selama bertahun-tahun – kami telah membantu ribuan organisasi menerapkan agen AI.

Jika Anda punya pertanyaan tentang apa itu agen AI, cara kerjanya, atau dari mana harus memulai, Anda berada di tempat yang tepat.

Apa itu agen AI?

Agen AI adalah sistem otonom yang memproses informasi, mengambil keputusan, dan melakukan tindakan untuk mencapai suatu tujuan.

Berbeda dengan chatbot AI yang merespons input pengguna, AI agentic mengacu pada perangkat lunak yang mampu mengambil keputusan secara otonom.

Teknologi ini sering digunakan untuk mengotomatisasi alur kerja yang kompleks, seperti layanan pelanggan, analisis data, atau bantuan pemrograman.

Artinya, agen AI dapat menghilangkan kebutuhan keterlibatan manusia dalam tugas tertentu, atau mendukung karyawan dalam pekerjaan sehari-hari mereka.

Apa perbedaan antara agen AI dan chatbot AI?

Banyak orang menggunakan istilah ‘agen AI’ dan ‘chatbot AI’ secara bergantian. Itu wajar – karena memang ada banyak kesamaan.

Misalnya, keduanya menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami input bahasa, sering kali didukung oleh LLM, dan biasanya terhubung ke sistem eksternal.

Namun, agen AI melampaui chatbot dalam beberapa hal penting. Berikut kunci membedakan agen AI dan chatbot AI:

‍

Inilah perbedaan yang menentukan apakah perusahaan Anda membutuhkan chatbot penjualan atau agen AI untuk penjualan.

Yang pertama dapat menjawab pertanyaan pelanggan, menyarankan produk, dan memfasilitasi pembelian.

Yang kedua dapat memprediksi pelanggan mana yang kemungkinan besar akan melakukan pembelian tambahan dan mengirimkan pesan Facebook Messenger yang dipersonalisasi pada waktu yang tepat. Selain semua fungsi percakapan dan penjualan seperti chatbot. Cukup keren, bukan?

Bagaimana cara kerja agen AI?

Agen AI bekerja dengan 1) memahami lingkungannya, 2) memproses informasi, 3) mengambil keputusan, dan 4) menjalankan tindakan untuk mencapai tujuan.

Berbeda dengan chatbot tradisional, mereka tidak hanya merespons pertanyaan pengguna — mereka dapat beroperasi secara mandiri, mengambil dan menganalisis data, serta berinteraksi dengan sistem eksternal.

Langkah 1: Persepsi

Pertama, agen AI menerima input dari berbagai sumber. Tergantung tujuannya, ini bisa meliputi:

• Interaksi pengguna
• API yang mengambil data dari sistem eksternal
• Sensor atau log dari aplikasi yang terhubung
• Basis pengetahuan yang tersimpan – seperti lembar inventaris, kebijakan HR, dan sebagainya.

Langkah 2: Pemrosesan

Setelah mendapatkan data, agen AI perlu memahaminya.

Agen dapat menggunakan NLP, data terstruktur, atau sinyal waktu nyata untuk memproses input apa pun yang dirancang untuk digunakan.

Jika perlu mengambil pengetahuan relevan dari basis data, agen dapat menggunakan retrieval-augmented generation (RAG) untuk mengambilnya.

Langkah 3: Pengambilan Keputusan

Proses pengambilan keputusan akan bergantung pada bagaimana pembuatnya merancang agen AI.

Agen dapat menggunakan logika bisnis khusus, misalnya menentukan apakah sebuah prospek memenuhi syarat berdasarkan rumus yang dibuat tim penjualan.

Agen juga dapat menggunakan prediksi machine learning atau reinforcement learning, seperti menandai transaksi sebagai penipuan berdasarkan kasus penipuan sebelumnya.

Alat agen AI terbaik akan mempertimbangkan AI explainability: seberapa baik agen AI dapat menjelaskan alasan di balik keputusannya.

Langkah 4: Melakukan Tindakan

Setelah memahami, memproses, dan memutuskan, agen AI siap untuk bertindak.

Tidak ada batasan untuk tindakan yang dapat dilakukan agen AI. Agen bisa saja memberikan respons teks sederhana, seperti ‘3 akun ini menunjukkan tanda-tanda kemungkinan churn.’

Agen dapat memicu panggilan API, misalnya mengambil data inventaris waktu nyata dari sistem gudang atau memulai permintaan reset kata sandi.

Agen AI lain mengambil tindakan operasional langsung, seperti menyesuaikan harga di toko e-commerce, menjadwalkan panggilan penjualan, mengalihkan pengiriman logistik, atau mengubah pengaturan sistem sesuai kebijakan keamanan.

Beberapa agen AI bahkan berinteraksi dengan aplikasi eksternal, seperti mengotomatisasi alur kerja di sistem CRM, memperbarui data pelanggan, atau mengeluarkan pengembalian dana sesuai aturan bisnis yang telah ditentukan.

Agen-agen ini dapat menjalankan seluruh alur kerja AI agentic secara end-to-end.

Apa pun tindakannya, agen AI memastikan responsnya selaras dengan proses pengambilan keputusan — dan dalam banyak kasus, belajar dari hasilnya untuk meningkatkan tindakan di masa depan.

6 Komponen Arsitektur Agen AI

‘Agen AI’ bisa terasa samar. Karena aplikasinya yang luas, kadang sulit membedakan mana yang termasuk agen AI dan mana yang hanya otomatisasi standar atau chatbot AI biasa.

Ada 6 komponen utama dari agen AI:

• Routing LLM: Cara agen AI berpikir
• Identitas dan Instruksi: Apa yang dilakukan agen AI
• Alat: Cara agen AI mengumpulkan data dan bertindak
• Memori dan Pengetahuan: Cara agen AI mengetahui informasi
• Saluran: Cara agen AI menjangkau pengguna Anda
• Tata Kelola: Cara agen AI tetap aman

Jika digunakan bersama, keenam karakteristik ini membentuk agen AI. Memahami tujuannya membantu memahami kemampuan agen AI – dan dengan demikian, potensi penggunaannya.

1. Routing LLM

Pertama-tama, Anda perlu mengalihkan proses berpikir agen AI Anda ke LLM. Bahkan, kadang Anda akan mendengar istilah ‘agen LLM’, yaitu subkategori dari agen AI.

Agen yang baik harus mampu menggunakan LLM yang berbeda untuk tugas yang berbeda.

Tidak ada satu LLM yang paling unggul, terutama dengan perkembangan yang sangat cepat. Bisa jadi agen AI Anda lebih baik menggunakan satu model untuk menghasilkan teks panjang, dan model lain untuk menganalisis input pengguna.

Apakah semua agen AI adalah agen LLM? Hampir semuanya, tapi tidak semuanya.

Agen AI yang tidak menggunakan LLM meliputi bot robotic process automation, sistem multi-agen seperti sistem pengendalian lalu lintas atau swarm intelligence, dan agen reinforcement learning (seperti di bidang robotika).

2. Identitas dan Instruksi

Setiap agen AI memerlukan identitas, misi, dan tujuan. Mengapa agen ini ada? Apa yang ingin dicapai dan bagaimana cara mencapainya?

Sebagai contoh: lini pertahanan pertama tim layanan pelanggan di perusahaan dukungan TI. Tujuan agen AI ini mungkin untuk menyelesaikan sebanyak mungkin masalah pelanggan dengan benar, sambil mengeskalasi kasus yang kompleks ke agen manusia.

Instruksi harus mendefinisikan tidak hanya perannya, tetapi juga batas pengambilan keputusannya (misal: kapan harus mengeskalasi atau merujuk pengguna ke tempat lain?) dan KPI-nya.

3. Alat

Alat adalah cara agen AI mengumpulkan data dan bertindak.

Karena sifatnya yang otonom, agen AI mampu memilih alat mana yang harus digunakan untuk menyelesaikan tugas.

Sebagai contoh, agen AI untuk lead generation bisa saja memiliki tugas untuk membuat prospek berkualitas di Hubspot.

Berdasarkan interaksi pengguna, agen dapat memilih untuk memeriksa duplikasi di CRM, menyarankan konten tertentu kepada pengguna, atau mengajukan pertanyaan lanjutan sampai mereka dapat menilai prospek tersebut.

Perlengkapan alat yang dimiliki agen AI bisa meliputi:

• Sistem eksternal, seperti HubSpot, Linear, atau Zendesk
• Eksekusi kode, untuk membuat alat ad hoc
• Kemampuan bawaan
• Agen AI lainnya
• Manusia (misalnya, agen AI memerlukan persetujuan manusia sebelum menjalankan tugas)

4. Memori dan Pengetahuan

Memori dan pengetahuan agen AI menentukan apa yang ia ketahui dan bagaimana ia menyimpan informasi seiring waktu.

Berbeda dengan perangkat lunak tradisional yang hanya mengambil informasi sesuai permintaan, agen AI dapat menyimpan, mengingat, dan membangun pengetahuan dari interaksi sebelumnya untuk membuat keputusan yang lebih cerdas.

Sebagai contoh, agen AI untuk dukungan pelanggan mungkin mengingat upaya pemecahan masalah sebelumnya dengan seorang pengguna dan menghindari solusi yang sudah terbukti tidak efektif. Agen AI untuk penjualan bisa mengingat interaksi sebelumnya dengan prospek dan menyesuaikan pesan yang disampaikan.

Agen AI mengandalkan dua jenis memori utama:

1. Memori jangka pendek – Konteks sementara dari percakapan atau tugas yang sedang berlangsung, seperti preferensi bahasa pengguna.
2. Memori jangka panjang – Pengetahuan yang tersimpan dan dapat diakses agen seiring waktu, seperti mengingat volume pesanan atau preferensi pemasok.

Selain memori, agen AI mengakses sumber pengetahuan terstruktur dan tidak terstruktur seperti basis data dan API, basis pengetahuan perusahaan, atau dokumentasi relevan lainnya.

5. Kanal

Kanal adalah cara agen AI berinteraksi dengan pengguna. Bisa menggunakan teks, gambar, video, atau suara, tergantung kebutuhan. Agen bisa menjangkau pengguna melalui widget situs web, antarmuka webchat,

Agen AI dapat di-deploy pada widget webchat, aplikasi pesan (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, dll.), atau bahkan diintegrasikan dalam alur kerja email.

Untuk interaksi suara, agen suara dapat terhubung dengan sistem telepon atau asisten pintar, sementara agen berbasis teks dapat beroperasi di live chat, SMS, atau alat internal perusahaan.

‍

6. Tata Kelola

Hukum AI terus berkembang di seluruh dunia, dan membangun agen AI tanpa mempertimbangkan kepatuhan adalah usaha yang sia-sia.

Tata kelola memastikan agen AI Anda beroperasi secara etis, transparan, dan sesuai dengan batasan hukum.

Agen AI yang dikelola dengan baik mengikuti:

• Kepatuhan kebijakan – Selaras dengan pedoman merek, nada bicara, dan aturan bisnis.
• Pelaporan & pelacakan KPI – Memantau kinerja, bias, dan akurasi keputusan.
• Persetujuan & Human-in-the-Loop (HITL) – Memerlukan validasi manusia untuk tindakan penting.
• Mekanisme umpan balik – Terus berkembang berdasarkan masukan dan pengawasan pengguna.‍
• Kepatuhan & jejak audit – Mencatat keputusan dan tindakan untuk memenuhi persyaratan regulasi.

Apa saja aplikasi agen AI?

Jujur saja: Anda bisa menggunakan agen AI untuk apa saja.

Karena fleksibilitasnya, agen AI dapat membantu memperlancar berbagai proses dari awal hingga akhir.

Ada banyak sekali contoh agen AI di dunia nyata.

Bahkan di industri yang paling kaku sekalipun – sekompleks apa pun alurnya, pasti ada bagian yang bisa dibantu oleh agen AI.

Sebuah agen AI kripto bisa memantau tren pasar, melakukan transaksi, atau memberikan analisis portofolio secara real-time. Agen AI pemasaran digital bisa mengoptimalkan pengeluaran iklan dan menganalisis data keterlibatan.

Kami telah menerapkan agen AI selama bertahun-tahun, di berbagai industri.

Apakah Anda membutuhkan bot untuk perusahaan besar atau agen AI untuk bisnis kecil, berikut beberapa aplikasi paling umum dari agen AI.

Layanan Pelanggan

Salah satu aplikasi agen AI yang paling umum adalah bot dukungan pelanggan.

Agen virtual ini dapat mengarahkan pelanggan ke kebijakan tertentu, memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, atau bahkan menangani tugas akun seperti mengatur ulang kata sandi.

Sudah menjadi hal biasa bagi perusahaan untuk menawarkan chatbot layanan pelanggan – namun chatbot berbasis aturan di masa lalu seringkali berdampak buruk pada citra merek. Saat ini, agen LLM dinamis yang melayani pengguna organisasi.

Kita sedang memasuki era akhir chatbot AI dan kebangkitan agen AI. Bahkan (atau justru) bot dukungan pelanggan pun harus naik level.

Pencarian Prospek

Mayoritas agen AI yang diterapkan di Botpress – setidaknya pada saat penulisan ini – adalah agen lead generation dalam berbagai bentuk.

Agen lead gen adalah bagian dari agen AI penjualan.

Mereka sering memberikan informasi penting kepada pengguna dan mengumpulkan prospek berkualitas, lalu meneruskannya ke tim penjualan tanpa intervensi manual.

Waiver Group, sebuah perusahaan konsultan kesehatan, berhasil meningkatkan prospek mereka sebesar 25% setelah menerapkan bot untuk menggantikan formulir ‘hubungi kami’.

Waiverlyn akan berbicara dengan pengunjung situs, mengkualifikasi prospek, dan menjadwalkan acara di Google Calendar – semuanya tanpa campur tangan manusia.

Manajemen Pengetahuan

Kasus penggunaan yang lebih baik ditangani oleh bot daripada manusia, manajemen pengetahuan dapat mencakup dokumentasi internal hingga sistem swadaya pelanggan.

Karyawan bisa membuang waktu berjam-jam mencari informasi penting yang tersembunyi di wiki, PDF, email, atau tiket dukungan. Agen AI dapat menjawab pertanyaan bahasa alami dengan informasi akun, kebijakan, atau langkah pemecahan masalah yang relevan.

Untuk pelanggan, ini bisa berupa bot asuransi yang membantu pengguna menemukan formulir dan panduan yang sesuai.

Orkestrasi Alur Kerja dan Tugas

Agen AI untuk orkestrasi alur kerja dan tugas tidak hanya menjalankan satu tindakan — mereka mengoordinasikan beberapa langkah di berbagai sistem. (Ini kadang disebut orkestrasi AI.)

• Sebuah agen AI pengadaan dapat secara otomatis membuat permintaan pembelian, memeriksanya terhadap anggaran, dan mengirimkannya untuk persetujuan manajer sebelum melakukan pemesanan.
• Di HR, agen AI onboarding bisa menjadwalkan pelatihan, memberikan akses perangkat lunak, dan mengatur penggajian untuk karyawan baru tanpa perlu campur tangan siapa pun.
• Agen AI di bidang TI dapat memilah tiket dukungan, memeriksa log sistem, dan meneruskan masalah yang belum terselesaikan ke teknisi.

Alih-alih bisnis harus menggabungkan berbagai alat otomatisasi untuk setiap proses, agen AI bertindak sebagai pengatur pusat — menangani seluruh alur kerja secara dinamis, membuat keputusan real-time, dan beradaptasi sesuai perubahan kondisi.

Jenis otomatisasi alur kerja AI ini adalah salah satu kasus penggunaan paling umum untuk agen AI.

Kecerdasan buatan sangat mudah diterapkan pada tugas-tugas kecil sehari-hari yang menyita waktu pekerja pengetahuan.

Co-Pilot untuk Developer

Agen AI kini menjadi alat penting bagi developer, mempercepat penulisan kode, debugging, dan dokumentasi.

Co-pilot AI dapat melengkapi kode secara otomatis, menandai kesalahan, dan memberikan saran optimasi secara real-time.

Selain coding, agen ini membantu dalam review pull request, pemeriksaan keamanan, dan pelacakan dependensi.

Bagi tim engineering, co-pilot AI berarti siklus pengembangan lebih cepat, bug lebih sedikit, dan waktu yang dihemat dari tugas-tugas berulang.

Asisten Virtual

Terkadang, Anda hanya butuh sedikit bantuan tambahan.

Seseorang untuk melakukan riset, menganalisis metrik, atau mengumpulkan informasi. Mungkin Anda butuh penjadwal pribadi untuk mengirim pengingat tugas yang akan datang, atau asisten yang bisa membuat draft email dan merangkum laporan.

Kekosongan ini bisa diisi oleh asisten agen AI, program perangkat lunak yang menjalankan tugas atas nama Anda.

Konsep asisten AI sudah tidak asing lagi bagi kita – seperti Siri dan Alexa (dua asisten suara paling terkenal).

Agen AI memungkinkan langkah berikutnya dalam perencanaan yang sangat personal.

Jika Anda sedang merencanakan liburan, asisten agen perjalanan AI dapat tidak hanya menyarankan lokasi tujuan baru dan mencari hotel, tetapi juga memilih penerbangan dan hotel terbaik – lalu memesankannya untuk Anda.

Apa saja manfaat agen AI?

1. Dapat diperluas dan fleksibel

Agen AI tidak terbatas pada alur kerja yang kaku. Mereka secara dinamis memilih alat, API, dan model berdasarkan konteks, sehingga jauh lebih mudah beradaptasi.

2. Pengambilan keputusan secara mandiri

Alih-alih mendefinisikan setiap alur sebelumnya, agen AI membuat keputusan secara real-time dan menyelesaikan tugas dari awal hingga akhir. Proses pembuatannya lebih cepat dan jauh lebih efisien setelah diterapkan.

3. Dapat diskalakan untuk berbagai kebutuhan

Agen AI yang dibuat untuk dukungan pelanggan dapat diperluas untuk menangani penjualan, alur kerja internal, atau otomatisasi HR tanpa harus membangun ulang dari awal.

4. Tersedia 24 jam nonstop

Agen AI beroperasi terus-menerus, menangani tugas, merespons pengguna, dan menjalankan alur kerja tanpa henti.

5. Efisiensi biaya dalam skala besar

Agen AI mengurangi kebutuhan tim manual besar di dukungan pelanggan, penjualan, dan operasi internal, sambil tetap menjaga kualitas layanan yang tinggi.

6. Otomatisasi menyeluruh

Agen AI tidak hanya menjawab pertanyaan; mereka menjalankan alur kerja, memicu aksi di CRM, mengelola persetujuan, dan membuat keputusan nyata, sehingga mengurangi hambatan operasional.

7. Integrasi sistem yang mulus

Agen AI terhubung dengan alat seperti Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack, dan sistem internal, memastikan tumpukan teknologi yang terintegrasi.

8. Waktu ke nilai (TTV) lebih cepat

Berbeda dengan proyek otomatisasi tradisional, agen AI belajar dari interaksi dan terus berkembang, mempercepat penerapan dan ROI.

9. Akurasi dan kepatuhan yang lebih baik

Agen AI dapat mengikuti pedoman merek, kerangka hukum, dan logika keputusan, memastikan mereka beroperasi sesuai kebijakan bisnis.

Jenis-Jenis Agen AI

‍Ada beberapa jenis agen AI – yang paling cocok untuk Anda tergantung pada tugas yang ingin diselesaikan.

Sistem Multi-Agen

Sistem multi-agen (MAS) terdiri dari beberapa agen AI yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan bersama.

Sistem ini biasanya dirancang untuk menangani tugas yang terlalu besar, kompleks, atau terdesentralisasi untuk dikelola oleh satu agen AI saja. Pemilahan tugas agen AI yang tepat memastikan tugas diberikan ke agen yang sesuai.

Setiap agen dalam sistem multi-agen dapat bertindak secara mandiri, mengamati dan menafsirkan lingkungan, membuat keputusan, lalu bertindak untuk mencapai tujuannya.

Efisiensi MAS dinilai melalui sistem evaluasi agen AI, yang dapat mencakup wawasan kuantitatif maupun kualitatif.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan riset pasar dapat menggunakan MAS di mana satu agen mengumpulkan laporan industri, agen lain mengekstrak wawasan utama, agen ketiga merangkum temuan menjadi ringkasan siap pakai untuk klien, dan agen keempat memantau akurasi data serta menyempurnakan hasil seiring waktu.

Agen Refleks Sederhana

Agen refleks sederhana beroperasi berdasarkan seperangkat aturan kondisi-tindakan yang telah ditentukan. Mereka bereaksi terhadap persepsi saat ini dan tidak mempertimbangkan riwayat persepsi sebelumnya.

Mereka cocok untuk tugas dengan kompleksitas terbatas dan kemampuan yang sempit. Contoh agen refleks sederhana adalah termostat pintar.

‍

Agen Refleks Berbasis Model

Agen berbasis model mempertahankan model internal dari lingkungannya dan membuat keputusan berdasarkan pemahaman model tersebut.

Hal ini memungkinkan mereka menangani tugas yang lebih kompleks.

Mereka digunakan dalam pengembangan teknologi mobil tanpa pengemudi, karena dapat mengumpulkan data seperti kecepatan mobil, jarak ke mobil di depan, dan tanda berhenti yang mendekat. Agen dapat membuat keputusan kapan harus mengerem berdasarkan kecepatan mobil dan kemampuan pengereman.

Agen Berbasis Utilitas

Agen berbasis utilitas membuat keputusan dengan mempertimbangkan utilitas yang diharapkan dari setiap tindakan yang mungkin diambil.

Mereka sering digunakan dalam situasi di mana penting untuk mempertimbangkan berbagai opsi dan memilih yang memberikan utilitas tertinggi.

Jika Anda ingin agen merekomendasikan sesuatu – seperti tindakan yang harus diambil atau jenis komputer untuk tugas tertentu – agen berbasis utilitas dapat membantu.

Agen Pembelajar

Agen pembelajar dirancang untuk beroperasi di lingkungan yang tidak diketahui. Mereka belajar dari pengalaman dan menyesuaikan tindakan seiring waktu.

Deep learning dan jaringan saraf sering digunakan dalam pengembangan agen pembelajar.

Mereka sering digunakan dalam teknologi e-commerce dan platform streaming untuk mendukung sistem rekomendasi personalisasi, karena mereka belajar apa yang disukai pengguna seiring waktu.

Agen Keyakinan-Keinginan-Niat

Agen Keyakinan-Keinginan-Niat memodelkan perilaku mirip manusia dengan mempertahankan keyakinan tentang lingkungan, keinginan, dan niat. Mereka dapat bernalar dan merencanakan tindakan mereka sesuai, sehingga cocok untuk sistem yang kompleks.

Agen Berbasis Logika

Agen berbasis logika menggunakan penalaran deduktif untuk membuat keputusan, biasanya berdasarkan aturan logika. Mereka sangat cocok untuk tugas yang memerlukan penalaran logis yang kompleks.

Agen Berbasis Tujuan

Agen berbasis tujuan bertindak untuk mencapai tujuan mereka dan dapat menyesuaikan tindakan sesuai kebutuhan. Mereka memiliki pendekatan pengambilan keputusan yang lebih fleksibel berdasarkan konsekuensi masa depan dari tindakan saat ini.

Salah satu aplikasi umum agen berbasis tujuan adalah robotika – seperti agen yang menavigasi gudang. Agen dapat menganalisis jalur yang mungkin dan memilih rute paling efisien ke tujuan akhir.

Cara Mengimplementasikan Agen AI dalam 5 Langkah

Tergantung pada situasi Anda, ada dua pilihan: Anda bisa membeli agen AI atau membangunnya sendiri.

Jika ingin membeli, Anda bisa mencari agensi dan freelancer bersertifikat yang dapat menawarkan pengembangan agen AI khusus.

Namun jika Anda ingin memanfaatkan sumber daya yang ada, membangun agen AI tidak sesulit yang dibayangkan. Ada banyak kerangka kerja agen AI dan kerangka kerja agen LLM yang mendukung berbagai tingkat keahlian.

Langkah 1: Identifikasi kasus penggunaan awal

“Ayo buat agen AI!” Jika atasan Anda berkata demikian setelah membaca berita terbaru tentang ‘tahun agen AI’, maka tugas Anda adalah menentukan jenis agen AI yang sebaiknya diuji coba.

Mudah terbawa hype, tetapi pendekatan terbaik adalah memulai dari kasus penggunaan yang jelas dan berdampak tinggi.

Pertimbangkan di mana agen dapat mengurangi beban kerja, meningkatkan akurasi, atau memperbaiki pengambilan keputusan, seperti kualifikasi prospek, dukungan pelanggan, atau pencarian pengetahuan internal.

Kasus penggunaan awal yang kuat harus cukup spesifik agar bisa diimplementasikan dengan cepat, namun cukup bernilai untuk menunjukkan dampak.

Pilihan yang tepat akan memudahkan mendapatkan dukungan, membuktikan ROI, dan menjadi dasar adopsi AI yang lebih luas.

Langkah 2: Temukan platform yang tepat

Alat yang tepat sepenuhnya bergantung pada situasi Anda – seberapa banyak keahlian pengembangan internal yang Anda miliki? Berapa banyak waktu yang tersedia? Apa yang ingin dicapai agen Anda (bukan hanya untuk kasus awal, tapi juga jangka panjang)?

Dalam banyak kasus, lebih masuk akal menggunakan platform AI daripada membangun dari nol.

Pilihan optimal biasanya adalah platform vertikal yang fleksibel: perangkat lunak pembangunan yang memungkinkan Anda membuat berbagai kasus penggunaan dan terhubung ke alat eksternal apa pun.

Anda dapat melihat daftar alat pembangunan agen AI terbaik, platform chatbot terbaik, atau bahkan platform open source terbaik. Tapi jujur saja – saya cukup condong ke platform kami sendiri.

Botpress digunakan oleh 35% perusahaan Fortune 500 dan lebih dari 500.000 pembuat.

Kami telah menerapkan agen AI selama bertahun-tahun, dan penggunaannya gratis untuk memulai, jadi Anda tidak benar-benar rugi apa-apa.

Langkah 3: Integrasikan alat

Jika agen AI Anda akan membuat prospek di Hubspot, Anda perlu memulai dengan mengintegrasikan platform AI Anda dengan Hubspot.

Meskipun platform yang baik biasanya sudah menyediakan integrasi bawaan, kebutuhan khusus akan memerlukan penyesuaian lebih lanjut pada konektor agen Anda.

Jika tim Anda mengintegrasikan beberapa sistem—baik alat internal maupun perangkat lunak pihak ketiga—agen Anda dapat berperan sebagai orchestrator AI, memastikan sinkronisasi yang lancar di berbagai platform.

Langkah 4: Uji dan perbaiki

Langkah keempat adalah menguji agen Anda secara menyeluruh menggunakan alat pengujian bawaan di platform Anda.

Sesuaikan parameter, susunan prompt, dan alur kerja berdasarkan hasil pengujian agar agen dapat berfungsi optimal dalam situasi nyata.

Langkah 5: Terapkan dan pantau

Meskipun tahap pembuatan dan implementasi sering menjadi fokus utama, jangan remehkan pentingnya pemantauan jangka panjang dengan analitik bot.

Platform Anda seharusnya sudah dilengkapi dengan alat pemantauan untuk melacak interaksi dan performa agen setelah diimplementasikan.

Kumpulkan wawasan dan lakukan penyesuaian sesuai kebutuhan, manfaatkan mekanisme umpan balik yang disediakan oleh platform.

Dan ingat: agen AI terbaik membutuhkan pembaruan. Beberapa agen AI dengan performa tertinggi di lapangan telah diperbarui ratusan kali sejak pertama kali dirilis.

ROI Anda akan terus meningkat seiring semakin sering Anda menyempurnakan agen Anda.

Praktik Terbaik untuk Implementasi

Tim Customer Success kami memiliki pengalaman bertahun-tahun dalam menerapkan chatbot dan agen AI. Mereka telah melihat banyak kesalahan umum dalam implementasi agen AI, mulai dari kekurangan anggaran hingga janji berlebihan.

Mulai dari yang kecil, lalu kembangkan

Kita memasuki era organisasi yang didukung AI—tetapi tidak ada yang akan langsung beralih sepenuhnya. Mulailah dengan kasus penggunaan pilot yang kuat untuk meraih kemenangan cepat sebelum memperluas agen AI Anda.

Kami menyebut ini sebagai metode Merangkak-Berjalan-Berlari. Anda bisa membaca lebih lanjut tentangnya di Blueprint for AI Agent Implementation kami.

Pastikan sumber data berkualitas tinggi

Seperti pepatah lama: sampah masuk, sampah keluar. Jika agen AI Anda tidak mengambil informasi dari basis data yang terawat baik, dampaknya akan sangat terbatas.

Jika agen Anda menggunakan Hubspot untuk melacak siklus penawaran dan menganalisis prediktor closed-won dan closed-lost, maka tim sales Anda harus teliti dalam mencatat panggilan dan data prospek mereka.

Tentukan KPI dan metrik keberhasilan yang jelas

Sulit mengetahui seberapa sukses agen AI Anda jika Anda tidak dapat mengukur dampaknya dengan tepat.

Tentukan KPI di awal—apakah itu akurasi respons, waktu yang dihemat, tingkat konversi, atau pengurangan biaya. Tolok ukur ini akan membantu mengarahkan perbaikan dan menunjukkan ROI.

Gunakan RAG

Menggunakan retrieval-augmented generation memungkinkan agen AI Anda mendasarkan jawabannya pada data terbaru, seperti basis pengetahuan perusahaan, CRM, atau dokumentasi.

Ini mengurangi kemungkinan terjadinya halusinasi, dan memastikan respons yang akurat serta relevan dengan konteks.

Apa saja risiko dari agen AI?

Risiko Kepatuhan

Agen AI harus mematuhi regulasi seperti GDPR, HIPAA, SOC 2, dan kebijakan khusus industri.

Risiko kepatuhan adalah salah satu alasan utama mengapa pembuat memilih membangun agen AI di platform, bukan dari awal.

Jika pekerjaan Anda bukan di bidang kepatuhan AI, sumber daya Anda lebih baik digunakan dengan menyerahkannya pada profesional.

Salah mengelola data pengguna, gagal mencatat keputusan, atau menghasilkan respons yang tidak sesuai dapat berakibat pada konsekuensi hukum dan finansial.

Halusinasi

Halusinasi terjadi ketika sistem AI percakapan menghasilkan informasi yang salah atau menyesatkan.

Kesalahan seperti ini pernah menjadi pusat skandal, seperti insiden chatbot Air Canada atau bot yang menjual Chevy Tahoe seharga $1.

Agen AI yang dibuat dengan hati-hati jarang mengalami halusinasi. Kualitas respons dapat dijaga dengan retrieval-augmented generation, validasi manusia, atau lapisan verifikasi. Faktanya, ada beberapa cara untuk menjaga agen AI tetap bebas dari halusinasi.

Kurangnya Penjelasan

Jika agen AI membuat keputusan, tim Anda harus dapat memahami bagaimana dan mengapa keputusan itu diambil.

Sistem black-box yang memberikan output tanpa transparansi dapat mengikis kepercayaan, menyulitkan diagnosis kesalahan, memastikan kepatuhan, atau meningkatkan performa.

Penjelasan sangat penting terutama untuk industri yang diatur, di mana keputusan harus dapat diaudit.

Teknik seperti pencatatan alasan agen, menampilkan sumber, dan memasukkan validasi manusia dapat membantu menjaga keputusan berbasis AI tetap jelas dan dapat dipertanggungjawabkan.

Jika penjelasan tidak dibangun sejak awal, tim Anda akan menghabiskan lebih banyak waktu membenarkan tindakan agen daripada mendapatkan manfaat darinya.

Sumber Daya Berkelanjutan

Agen AI bukanlah sumber daya yang bisa ‘dijalankan lalu dilupakan’.

Mereka adalah proyek perangkat lunak nyata yang membutuhkan pemantauan dan peningkatan berkelanjutan. Pemeliharaan adalah kebutuhan yang, jika diabaikan, akan merusak keberhasilan agen.

Kabar baiknya, ini hanya menjadi masalah jika tim Anda tidak merencanakannya. Jika Anda siap berinvestasi di AI, sumber daya berkelanjutan yang dibutuhkan agen AI akan terlihat jelas pada hasil yang diperoleh.

3 Karakteristik Agen AI

1. Otonomi

Agen AI dapat beroperasi tanpa intervensi manusia, membuat keputusan dan bertindak secara mandiri.

Otonomi ini memungkinkan agen AI menangani tugas kompleks dan mengambil keputusan secara real-time tentang cara terbaik menyelesaikan proses, tanpa manusia harus memprogram setiap langkah untuk setiap tugas.

Meskipun gagasan agen otonom mungkin mengingatkan pada HAL 9000, komputer berbicara dari 2001: A Space Odyssey, agen AI tetap bergantung pada instruksi manusia.

Pengguna atau pengembang tetap perlu meluangkan waktu memberi tahu agen apa yang harus dilakukan—namun agen akan mencari cara terbaik untuk menyelesaikan tugas tersebut.

2. Pembelajaran berkelanjutan

Umpan balik sangat penting untuk peningkatan agen AI dari waktu ke waktu.

Umpan balik ini bisa berasal dari dua sumber: pengkritik atau lingkungan itu sendiri.

Pengkritik bisa berupa operator manusia atau sistem AI lain yang mengevaluasi performa agen. Lingkungan agen AI dapat memberikan umpan balik berupa hasil dari tindakan agen.

Siklus umpan balik ini memungkinkan agen beradaptasi, belajar dari pengalaman, dan membuat keputusan yang lebih baik di masa depan.

Bot akan belajar menciptakan hasil yang lebih baik seiring bertambahnya pengalaman tugas. Karena kemampuannya untuk belajar dan berkembang, agen AI dapat beradaptasi dengan lingkungan yang berubah cepat.‍

3. Reaktif dan proaktif

Agen AI bersifat reaktif sekaligus proaktif dalam lingkungannya.

Karena mereka menerima input sensorik, mereka dapat mengubah tindakan berdasarkan perubahan di lingkungan.

Sebagai contoh, termostat pintar dapat mendeteksi suhu ruangan yang semakin dingin saat badai petir tiba-tiba terjadi. Akibatnya, ia akan menurunkan intensitas pendingin udara.

Namun, ia juga bersifat proaktif—jika matahari selalu bersinar ke dalam ruangan pada waktu yang sama setiap hari, ia akan secara proaktif meningkatkan pendingin udara untuk mengantisipasi munculnya panas matahari.

Implementasikan agen AI bulan depan

Agen AI menyederhanakan tugas multi-langkah di berbagai alur kerja—jika Anda belum menggunakannya untuk menghilangkan inefisiensi, yakinlah bahwa pesaing Anda sudah melakukannya.

Botpress adalah platform agen AI yang sangat fleksibel, digunakan oleh pengembang dan perusahaan. Platform ini memiliki pustaka integrasi bawaan, komunitas builder Discord dengan lebih dari 30.000 anggota, dan pengalaman bertahun-tahun dalam menerapkan kasus penggunaan nyata.

Mulai membangun hari ini. Gratis.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa saja kesalahan umum yang dilakukan bisnis saat menerapkan agen AI pertama mereka?

Kesalahan umum yang dilakukan bisnis saat menerapkan agen AI pertama adalah meluncurkan tanpa kasus penggunaan yang jelas atau kriteria keberhasilan yang terukur, yang sering berujung pada keterlibatan rendah dan dampak terbatas. Banyak juga yang menganggap agen AI sebagai implementasi sekali jalan, bukan sistem yang memerlukan pembaruan dan penyempurnaan rutin agar tetap efektif dari waktu ke waktu.

Berapa waktu dan anggaran yang perlu saya siapkan untuk pilot agen AI?

Proyek pilot yang terfokus biasanya dapat diluncurkan dalam 2 hingga 6 minggu, dengan biaya 300 hingga 700 dolar AS, terutama jika menggunakan platform no-code atau low-code.

Jenis pencatatan atau audit trail apa yang sebaiknya saya terapkan?

Anda harus mencatat setiap masukan pengguna, keputusan agen, tindakan yang diambil, dan semua panggilan API, termasuk stempel waktu dan identitas pengguna untuk memungkinkan penelusuran. Untuk transparansi dan diagnostik yang lebih baik, sebaiknya juga sertakan langkah penalaran atau skor kepercayaan jika tersedia.

Seperti apa penerapan human-in-the-loop (HITL) dalam praktik?

Dalam praktiknya, HITL berarti agen AI akan berhenti sejenak untuk meminta masukan manusia pada keputusan tertentu, seperti persetujuan, eskalasi, atau kasus yang ambigu, sebelum melanjutkan. Ini menjadi langkah pengaman, memastikan tindakan yang tidak pasti diawasi oleh manusia jika diperlukan.

Apakah satu agen AI dapat mendukung beberapa departemen (misalnya, HR dan Penjualan)?

Ya, satu agen AI dapat melayani beberapa departemen, asalkan dirancang dengan pemisahan konteks yang tepat, instruksi yang jelas untuk perilaku berdasarkan peran, dan pengalihan pertanyaan yang cerdas. Banyak organisasi memulai dari satu departemen lalu memperluas kemampuan agen secara bertahap untuk menghindari tumpang tindih atau kebingungan.