- Alur kerja AI Agentic adalah proses yang digerakkan oleh agen AI otonom yang membuat keputusan independen dengan pengawasan minimal dari manusia.
- Alur kerja AI agenik yang etis memprioritaskan transparansi, keadilan, dan desain yang berpusat pada manusia, terutama di area berisiko tinggi seperti perawatan kesehatan atau keuangan.
- Tidak semua agen AI bersifat agenik, karena beberapa hanya mengikuti instruksi yang telah ditentukan tanpa pengambilan keputusan independen.
- Membangun alur kerja ini membutuhkan akses data waktu nyata, model AI yang kuat, tujuan yang jelas, dan integrasi melalui API atau platform kode rendah.
Bayangkan sebuah dunia di mana daftar tugas Anda mulai dicentang dengan sendirinya, alur kerja Anda berdengung tanpa hambatan, dan agen AI menjadi rekan kerja favorit Anda yang baru.
Masuk ke kerangka kerja agen AI, kerangka kerja ini adalah perancah yang memungkinkan Anda membangun agen AI yang mampu menavigasi alur kerja yang kompleks, memecahkan masalah dunia nyata, dan menskalakan dengan mudah.
Baik merampingkan dukungan pelanggan, mempersonalisasi pengalaman pengguna, atau mengotomatiskan hal-hal yang biasa, kerangka kerja agen AI memungkinkan Anda memanfaatkan kekuatan model bahasa besarLLMs) yang canggih untuk menciptakan sesuatu yang luar biasa.
Apa yang dimaksud dengan Kerangka Kerja Agen AI?
AI Agent Framework adalah platform, alat, atau pustaka yang dirancang untuk membuat agen otonom yang memahami input, memprosesnya menggunakan algoritme atau LLMs, dan melakukan tindakan seperti pengambilan - pembuatan yang ditambahkan, memulai alur kerja, atau percakapan umum.
Kerangka kerja semacam itu merampingkan alur kerja agen dengan menawarkan modul-modul yang sudah dibuat sebelumnya untuk fungsi-fungsi umum, menghemat waktu pengembang yang berharga dan memastikan alur kerja tetap transparan dan kuat.

Kerangka kerja agen AI disesuaikan dengan kebutuhan yang berbeda: beberapa berspesialisasi dalam percakapan, asisten virtual, atau chatbot, sementara yang lain fokus pada orkestrasi alur kerja. Nilai utama mereka terletak pada abstraksi kompleksitas, memecah tugas menjadi beberapa langkah yang dapat dikelola, dan memastikan skalabilitas.
Komponen Utama dari Kerangka Kerja Agen AI
Sebagian besar Kerangka Kerja Agen AI mengikuti struktur yang sama di bawah tenda, yang memungkinkan mereka secara sistematis meneruskan informasi terstruktur di antara alat dan proses yang berbeda.
Berikut ini adalah panduan singkat yang menunjukkan bagaimana komponen-komponen ini bekerja ketika membangun sebuah agen:
Manfaat Menggunakan Kerangka Kerja Agen AI
Penerapan yang lebih cepat dengan pekerjaan yang lebih sedikit berulang
Menurut laporan AI 2024 dari McKinsey, 65% perusahaan sekarang menggunakan AI generatif secara teratur, tetapi banyak yang masih mengalami hambatan dalam hal pengiriman kasus penggunaan.
Tim yang mencoba membangun infrastruktur mereka di sekitar model AI - mengelola input, output, logika rantai, dan panggilan API secara manual - 1,5 kali lebih mungkin menghabiskan waktu lima bulan atau lebih untuk membuat sistem tersebut berproduksi.
Kerangka kerja agen AI mengatasi hal ini dengan menstandarkan pekerjaan penyiapan yang membosankan namun perlu. Alih-alih menyatukan setiap integrasi atau rantai alat dari awal, tim dapat menyambungkan ke kerangka kerja bersama yang menanganinya dengan bersih.
Logika yang dapat digunakan kembali untuk penskalaan yang lebih mudah di seluruh agen
Ketika menggunakan kerangka kerja agen AI, banyak hal yang tampaknya "cerdas" bermuara pada langkah-langkah modular dan dapat disusun yang dapat digunakan kembali di berbagai agen atau aliran yang berbeda.
Ketika logika tersebut berada di dalam kerangka kerja yang bersih dalam bentuk unit, logika tersebut menjadi mudah untuk dipanggil sebagai add(2,3) dalam Python.
Kerangka kerja agen AI memberikan kebebasan kepada pengembang untuk berpikir dari prinsip-prinsip pertama - untuk memecahkan masalah pengguna dengan intuisi, tanpa membangun kembali pola penalaran yang sama berulang kali.
Alih-alih mencoba menstandarkan semua logika secara sempurna di awal, tim dapat bekerja lebih seperti perancang produk: menguji, mengadaptasi, menggunakan kembali apa yang berhasil, dan menskalakannya di seluruh kasus penggunaan.
Kerangka kerja bersama membuat kolaborasi tim dapat dikelola
Ketika agen AI berjalan pada infrastruktur bersama - platform cloud atau server inferensi - kerangka kerja yang mereka bangun secara langsung membentuk bagaimana tim dapat berkolaborasi.
Kerangka kerja membantu dengan membuat kolaborasi menjadi terlihat dan terkendali. Anggap saja seperti mengelola Google Sheet bersama untuk perilaku agen:
- Kepemilikan logika yang terdefinisi - semua orang tahu siapa yang memiliki bagian mana dari agen
- Pembaruan yang aman - penalaran, alat, dan memori dapat diubah tanpa konflik
- Perubahan yang dapat diaudit - pengeditan pada aliran dan konfigurasi memiliki versi dan dapat dilacak
- Kejelasan lintas tim - non-dev dapat memeriksa cara kerja agen tanpa membaca kode
Cara Memilih Kerangka Kerja Agen AI
Memilih kerangka kerja agen AI yang tepat dapat terasa sangat membingungkan dengan banyaknya platform dan layanan sumber terbuka yang tersedia.
Untuk menyederhanakan prosesnya, fokuslah pada persyaratan alur kerja Anda. Berikut ini adalah daftar periksa pertimbangan utama yang praktis untuk didiskusikan dengan tim Anda:
.webp)
Diskusikan pertanyaan-pertanyaan ini dengan tim Anda untuk mengidentifikasi fitur mana yang paling penting bagi organisasi Anda. Mendorong kolaborasi, diskusi ini dapat memberikan wawasan yang berharga tentang apa yang benar-benar dibutuhkan oleh alur kerja Anda.
Setelah Anda mempersempit kebutuhan Anda, mari jelajahi kerangka kerja yang dapat memenuhi kebutuhan tersebut. Dengan pemahaman yang jelas tentang tujuan Anda, memilih kerangka kerja agen AI yang tepat menjadi lebih sederhana.
7 Kerangka Kerja Agen AI Gratis Terbaik
1. Botpress

Paling cocok untuk: Tim yang membangun agen AI yang terhubung ke alat bantu, dengan langkah-langkah LLM untuk penalaran, pengambilan keputusan, atau pemahaman bahasa.
Botpress adalah platform agen AI yang dibuat untuk tim yang ingin menyusun perilaku agen tanpa mengelola logika yang berat.
Anda mendesain cara kerja agen menggunakan flows - editor visual di mana setiap node menangani tugas yang terfokus, dengan memori, kondisi, dan koneksi alat.
Alih-alih menulis perintah berantai atau pohon logika, Anda bekerja dengan potongan-potongan modular yang mencerminkan alur kerja yang sebenarnya.
Modularitas ini sangat berguna ketika Anda menginginkan otomatisasi yang andal di seluruh sistem dukungan, orientasi, atau internal, dengan logika yang jelas dan izin yang bersih.
Botpress hadir dengan integrasi bawaan untuk perangkat seperti CRM, email, dan basis data, sehingga agen Anda dapat mengambil tindakan nyata di luar kotak.
Fitur Utama:
- Buat alur kerja secara visual dengan antarmuka seret dan lepas.
- Tambahkan alat dan logika khusus bila diperlukan.
- Menyebarkan agen di situs web, WhatsApp, Slack, dan lainnya.
- Gunakan NLU bawaan, sumber pengetahuan, dan kontrol kepribadian.
Harga:
- Paket Gratis: Termasuk pembangun inti, 1 bot, dan kredit AI sebesar $5
- Plus: $89/bulan - pengujian aliran, perutean, handoff manusia
- Tim: $495/bulan - SSO, kolaborasi, pelacakan penggunaan bersama
- Perusahaan: Kustom - untuk pengaturan khusus, volume tinggi, atau kontrol kepatuhan
2. Rantai Bahasa

Terbaik untuk: Pengembang yang membuat agen AI khusus dari awal, terutama untuk penelitian, sistem RAG, atau apa pun yang membutuhkan kontrol ketat atas perilaku agen.
LangChain adalah kerangka kerja yang paling banyak diadopsi untuk membangun agen AI. Framework ini memberi pengembang komponen inti untuk menghubungkan alat, petunjuk, memori, dan penalaran, dengan kontrol penuh atas cara kerja agen.
Ini adalah salah satu platform pertama yang membawa desain agen modular ke pasar, dan sekarang berfungsi seperti sistem operasi untuk alur kerja LLM .
Anda dapat merangkai langkah, mengganti jenis memori, dan menyambungkan ke API atau basis data vektor dengan mudah dengan dukungan dan kode yang terus berkembang untuk kerangka kerja.
Namun, kedalaman itu datang dengan kompleksitas. Dengan begitu banyak bagian yang bergerak, perlu waktu untuk menemukan abstraksi yang tepat untuk kasus penggunaan Anda, dan bertahan dengan satu abstraksi bisa terasa seperti membangun di atas fondasi yang berubah-ubah.
Fitur Utama:
- Membangun agen menggunakan rantai modular alat, petunjuk, dan memori
- Integrasikan dengan LLMs, API, penyimpanan vektor, dan pengambil
- Kontrol pengembang penuh atas logika aliran dan eksekusi
- Penelusuran dan evaluasi opsional dengan LangSmith
Harga:
- Pengembang Gratis - 1 kursi, 5.000 jejak/bulan, manajemen cepat, alat penelusuran dasar
- Plus: $39/bulan per kursi - fitur tim, batas jejak yang lebih tinggi, penerapan pengembangan LangGraph
- Perusahaan: Kustom - penyiapan yang dihosting sendiri atau hibrida, SSO, dukungan, dan penskalaan penggunaan
3. CrewAI
.webp)
Paling baik untuk: Tim yang membuat prototipe perilaku multi-agen dengan cepat, terutama untuk tugas-tugas linier yang terbagi dengan jelas di seluruh peran.
CrewAI adalah kerangka kerja sumber terbuka untuk sistem multi-agen, yang memungkinkan agen AI berkolaborasi dalam mengerjakan tugas melalui peran yang ditentukan dan tujuan bersama. Ini dirancang untuk skenario yang membutuhkan kerja sama tim yang cerdas di antara para agen.
Yang membuat CrewAI menarik adalah betapa mudahnya memulai. Anda mendefinisikan kru, menugaskan setiap agen peran, dan memberi mereka tujuan bersama.
Dari sana, para agen membicarakannya, menjalankan tugas, dan menyelesaikan tujuan tanpa memerlukan logika orkestrasi dari awal. Untuk kasus penggunaan multi-agen sederhana, hal ini dapat menyelesaikan banyak hal dengan pengaturan yang sangat sedikit.
Namun, kesederhanaan tersebut memiliki dua sisi. Ketika alur kerja Anda menjadi lebih kompleks - jika agen perlu beradaptasi di tengah-tengah tugas, atau berkoordinasi di seluruh langkah bersyarat - abstraksi bawaan dapat terasa membatasi.
Fitur Utama:
- Pengaturan agen berbasis peran dengan tujuan dan memori yang ditetapkan
- Mendukung eksekusi agen berurutan dan paralel
- Memori kru bersama untuk koordinasi tim
- Integrasi alat yang mudah melalui fungsi dan petunjuk
Harga:
- Gratis: $0/bulan - 50 eksekusi, 1 kru langsung, 1 kursi
- Dasar: $99/bulan - 100 eksekusi, 2 kru langsung, 5 kursi
- Standar: $500/bulan - 1.000 eksekusi, 2 kru langsung, kursi tak terbatas, 2 jam orientasi
- Pro: $1.000/bulan - 2.000 eksekusi, 5 kru langsung, kursi tak terbatas, 4 jam orientasi
4. Microsoft Semantic Kernel
.webp)
Terbaik untuk: Tim perusahaan yang menanamkan logika seperti agen di dalam aplikasi yang ada, terutama yang sudah menggunakan ekosistem Microsoft.
Microsoft Semantic Kernel adalah kerangka kerja orkestrasi AI sumber terbuka yang membantu pengembang menanamkan kemampuan AI ke dalam aplikasi yang sudah ada.
Fokusnya pada modularitas, memori, dan perencanaan tujuan membuatnya sangat cocok untuk membangun agen AI yang kuat yang dapat beroperasi dalam lingkungan perusahaan.
Pada intinya, Semantic Kernel adalah tentang perencanaan dan eksekusi. Anda mendefinisikan "keterampilan" - yang dapat berupa fungsi asli atau permintaan LLM- dan menggabungkannya ke dalam rencana semantik yang memandu perilaku agen.
Framework ini menangani manajemen memori, mendukung penggunaan alat, dan terintegrasi dengan bersih dengan sistem .NET dan Python.
Meskipun demikian, ini masih merupakan alat yang diutamakan untuk pengembang: hanya ada sedikit perancah visual, dan sebagian besar orkestrasi memerlukan desain yang disengaja.
Fitur Utama:
- Arsitektur berbasis keterampilan modular (fungsi, petunjuk, alat)
- Memori internal dan dukungan perencanaan tujuan
- Integrasi asli dengan lingkungan C#, .NET, dan Python
- SDK sumber terbuka dengan opsi integrasi Azure
5. AutoGen

Paling cocok untuk: Tim teknis yang membangun alur kerja kolaboratif dan multi-agen yang membutuhkan visibilitas dan penelusuran penuh.
AutoGen adalah kerangka kerja pengembangan sumber terbuka untuk sistem multi-agen berdasarkan percakapan terstruktur.
Anda menugaskan setiap agen sebuah peran - Perencana, Peneliti, Pelaksana, atau peran khusus - dan membiarkan mereka bertukar pesan untuk menangani tugas-tugas kompleks bersama-sama.
Pada intinya, AutoGen mengelola pengiriman pesan dan memori bersama. Anda menulis alur percakapan, memasukkan logika yang diperlukan, dan memutuskan kapan seorang manusia harus turun tangan.
Ini membutuhkan lebih banyak pengaturan daripada alat kode rendah, tetapi ini memberi Anda sistem yang sepenuhnya transparan yang dapat disesuaikan dengan eksperimen penelitian, proses human-in-the-loop, atau skenario apa pun yang mengharuskan Anda melacak penalaran agen dari ujung ke ujung.
Fitur Utama:
- Pertukaran pesan terstruktur dengan penugasan peran secara eksplisit
- Injeksi panggilan fungsi di titik mana pun dalam percakapan
- Memori bersama dan cakupan untuk setiap agen dan seluruh kru
- Log audit bawaan yang mencatat setiap pesan dan keputusan
6. AutoGPT
.webp)
Terbaik untuk: Pengembang tunggal dan tim kecil yang membuat prototipe alur kerja otonom tanpa pengawasan terus-menerus.
AutoGPT adalah kerangka kerja agen otonom yang mengubah GPT menjadi asisten yang merencanakan sendiri dan digerakkan oleh tujuan.
Dalam praktiknya, Anda memberikannya sebuah tujuan, seperti "menyusun analisis pasar," dan ia memecah pekerjaan menjadi subtugas, mengambil data, menulis file, atau memanggil API dengan sendirinya. Rasanya seperti menyerahkan penelitian kepada analis junior yang hanya membutuhkan sedikit bimbingan.
Anda akan segera melihat dua hal. Pertama, otonomi AutoGPT memberdayakan alur kerja batch yang sepenuhnya otomatis yang akan terhenti jika Anda mengikatnya ke agen manusia.
Kedua, independensi yang sama mengharuskan Anda untuk melakukan pemantauan menyeluruh untuk setiap proses untuk menjaga potensi risiko tetap terkendali.
Seiring waktu, Anda belajar untuk mengubah logika percobaan ulang dan campuran pluginnya sehingga tetap produktif alih-alih mengembara.
Fitur Utama:
- Agen perencanaan mandiri yang menguraikan tujuan menjadi langkah-langkah yang dapat dieksekusi
- Sistem plugin untuk penjelajahan web, operasi file, dan API khusus
- Memori berbasis vektor yang mengingat fakta dan keputusan sebelumnya
- Percobaan ulang dan pemulihan otomatis ketika tugas menemui jalan buntu
7. RASA
.webp)
Terbaik untuk: Tim yang membutuhkan kustomisasi mendalam atas alur percakapan dan kepemilikan penuh atas data dan model.
Rasa adalah kerangka kerja sumber terbuka yang memadukan pemahaman bahasa alami dengan manajemen dialog untuk mendukung chatbot dan asisten suara yang sadar konteks.
Anda menyusun pipeline NLU dari komponen yang dapat dipertukarkan, kemudian menentukan kebijakan dialog yang mempertahankan konteks di beberapa giliran. Pendekatan ini memungkinkan Anda menukar pengklasifikasi maksud atau ekstraktor entitas baru saat domain Anda berkembang, tanpa menulis ulang bagian lain dari sistem.
Karena Rasa berjalan pada infrastruktur Anda, Anda memegang kendali penuh atas privasi dan penskalaan data.
Fitur Utama:
- Jaringan pipa NLU tingkat lanjut yang mengekstrak maksud dan entitas
- Kebijakan dialog khusus untuk percakapan yang kompleks dan multi-putaran
- Komponen pipeline yang dapat diperluas agar sesuai dengan domain atau bahasa apa pun
- Basis kode sumber terbuka dengan integrasi untuk saluran perpesanan
Harga:
- Sumber terbuka: Gratis - termasuk kerangka kerja lengkap, lisensi Apache 2.0
- Edisi Pro: Gratis - hingga 1.000 percakapan/bulan dengan Rasa Pro
- Pertumbuhan: Dari $35.000/tahun - termasuk Rasa Studio, dukungan, dan komersial hingga
Temukan Kesederhanaan Otomatisasi AI
Kerangka kerja agen AI mengubah cara tim membangun perangkat lunak. Mereka memungkinkan Anda fokus pada hasil, bukan pada infrastruktur, dan Botpress memberi Anda semua yang Anda butuhkan untuk memulai.
Dengan alur modular, alat bawaan, dan desain LLM, Botpress membantu Anda mengirimkan agen yang bekerja dalam produksi. Anda mengontrol dengan tepat bagaimana agen Anda berperilaku, apa yang dapat diaksesnya, dan mengapa ia membuat keputusan, dengan ketertelusuran penuh.
Mulailah membangun hari ini - gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa perbedaan antara agen AI dan chatbot?
Chatbot mengikuti aturan yang telah ditentukan untuk mengelola percakapan langsung. Di sisi lain, agen AI beroperasi secara mandiri. Agen ini dapat bernalar dan mengambil keputusan di seluruh alur kerja, lebih dari sekadar merespons dalam obrolan.
Bagaimana kurva pembelajaran untuk menggunakan kerangka kerja ini bagi pengguna non-teknis?
Platform seperti Botpress atau LangGraph menawarkan pembangun visual dan templat yang menurunkan kurva pembelajaran untuk pengguna non-teknis. Namun, menyiapkan integrasi atau mengimplementasikan logika kustom masih memerlukan bantuan teknis.
Apa perbedaan antara kerangka kerja sumber terbuka dan kerangka kerja komersial gratis?
Kerangka kerja sumber terbuka menyediakan akses penuh ke kode sumber dan dapat dihosting sendiri dan disesuaikan secara ekstensif. Kerangka kerja komersial gratis menawarkan antarmuka dan hosting yang mudah digunakan, tetapi mungkin memberlakukan batasan fitur atau memerlukan paket berbayar untuk penggunaan tingkat lanjut.
Bagaimana cara mengevaluasi kinerja agen AI yang dibangun dengan alat ini?
Anda dapat mengevaluasi kinerja agen AI menggunakan metrik utama termasuk tingkat penyelesaian tugas, waktu respons, tingkat kemunduran atau kegagalan, dan kepuasan pengguna. Banyak kerangka kerja yang menyertakan analisis bawaan, atau Anda dapat menghubungkan alat eksternal untuk pelacakan kinerja yang lebih dalam.
Industri mana yang paling diuntungkan dari otomatisasi agen?
Industri seperti layanan pelanggan, layanan kesehatan, keuangan, dan e-commerce mendapatkan keuntungan besar dari otomatisasi, terutama di mana tugas-tugas yang berulang-ulang menghabiskan banyak waktu.