Cara Membuat Agen AI untuk Pemula (2026)

Teknologi agen AI telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir – artinya, saat ini membangun agen AI sendiri dapat diakses siapa saja yang memiliki komputer.

Agen AI adalah salah satu tren AI terdepan, dan diperkirakan akan terus diadopsi secara cepat di berbagai industri.

Baik Anda ingin mengotomatisasi proses atau membuat asisten AI, panduan ini akan membimbing Anda membangun agen AI berbasis LLM sendiri.

1. Tentukan Ruang Lingkup

Langkah pertama membuat agen AI sederhana – apa yang akan dilakukan agen tersebut? Mulailah dengan menguraikan tujuan agen Anda secara jelas.

Ada banyak aplikasi nyata agen AI. Menentukan tujuan agen Anda akan menentukan kemampuan yang dibutuhkan, yang kemudian menentukan platform yang akan digunakan.

• Agen AI penjualan membantu pengguna menjawab pertanyaan produk, merekomendasikan pilihan, membandingkan model, dan memberikan detail harga.
• Agen AI layanan pelanggan menyelesaikan masalah pelanggan, membagikan sumber daya seperti FAQ atau video, dan membantu mengatasi masalah teknis.
• Agen AI manajemen pengetahuan mengambil kebijakan perusahaan, meringkas dokumen, dan membantu karyawan menemukan informasi relevan dengan cepat.
• Agen AI lead generation mengirim tindak lanjut terarah melalui email atau platform seperti WhatsApp, mengumpulkan informasi lewat percakapan, dan menyinkronkan data ke CRM untuk pelacakan yang efisien.
• Agen AI HR menjawab pertanyaan karyawan tentang kebijakan perusahaan, membantu proses orientasi, dan menangani permintaan cuti.
• Agen AI e-commerce melacak pesanan, memeriksa ketersediaan produk, dan memberikan rekomendasi sesuai preferensi pengguna.

Jika Anda berada di industri khusus, Anda bahkan bisa membangun agen AI yang menangani banyak proses. Misalnya, agen AI untuk properti dapat merekomendasikan properti, memantau dokumen, dan mengelola hubungan klien. Atau agen AI untuk hotel bisa menangani pemesanan, permintaan layanan kamar, dan menawarkan layanan tambahan.

Jika Anda menggunakan platform yang dapat dikembangkan, kemungkinannya sangat luas. Agen AI yang dirancang dengan baik bisa mengotomatisasi hampir semua tugas.

Setelah Anda menentukan ruang lingkup, Anda sudah memiliki informasi yang dibutuhkan untuk memilih platform.

2. Pilih Platform

Ada banyak kerangka kerja agen AI yang bisa dipilih. Jika Anda butuh inspirasi, daftar 9 platform AI terbaik kami bisa jadi titik awal yang bagus.

Saya tidak akan membandingkan platform di sini – karena, jujur saja, saya lebih suka platform kami sendiri – tapi saya bisa membagikan beberapa faktor penting yang perlu dipertimbangkan saat memilih platform untuk proyek Anda:

Pastikan Anda memilih platform AI yang:

1. Menyediakan sumber belajar. Selalu ada proses belajar, jadi pastikan Anda siap menghadapinya.
2. Selaras dengan tujuan Anda. Jangan pilih platform yang fokus pada layanan pelanggan jika Anda ingin membuat bot penjualan atau sistem multi-agen.
3. Termasuk paket gratis, sehingga Anda dapat mencobanya sebelum (atau tanpa) membuat komitmen finansial.

Jika Anda membutuhkan solusi open-source, ada banyak pilihan agen AI open-source juga.

Setelah memilih pembuat agen AI untuk memulai, Anda bisa mulai membangun agen AI Anda sendiri.

3. Buat Instruksi dan Variabel

Agen AI Anda akan benar-benar unik – semuanya tergantung pada kebutuhan dan ruang lingkup Anda. Bagian dari proses ini adalah membiasakan diri dengan platform pilihan Anda dan menerapkan pemahaman tersebut pada rencana Anda sendiri.

Mulai dengan Autonomous Node

‍

Mari kita soroti kenyataan pahit: tidak semua ‘platform agen AI’ memungkinkan Anda membangun agen AI sungguhan.

Banyak yang menawarkan chatbot AI, tapi tidak memiliki komponen penting dari agen AI: kemampuan agen mengambil keputusan sendiri untuk memenuhi permintaan pembuatnya.

Di Botpress Studio, Autonomous Nodes memungkinkan pengguna membangun agen AI yang dapat memutuskan kapan menggunakan alur terstruktur dan kapan menggunakan LLM. Pengembang hanya perlu memberikan instruksi pada Autonomous Node dengan bahasa sehari-hari.

Hanya dengan beberapa baris teks sederhana, Anda bisa memberi tahu Autonomous Node apa yang harus dilakukan agen AI Anda dan bagaimana perilakunya. Anda bisa mendefinisikan kepribadian, ruang lingkup, dan tujuannya dalam hitungan menit.

Beberapa bagian chatbot AI Anda sebaiknya terstruktur – seperti sapaan atau promosi penjualan. Tapi kemungkinan besar ada bagian percakapan yang ingin Anda serahkan ke LLM.

Buat variabel untuk mengumpulkan informasi

‍

Agen AI Anda akan mengajukan beberapa pertanyaan ke pengguna. Contohnya:

• Agen AI perjalanan mungkin bertanya kota mana yang ingin dikunjungi pengguna
• Agen AI kesehatan mental mungkin bertanya bagaimana perasaan pengguna
• Agen layanan pelanggan akan bertanya apa yang dibutuhkan pengguna

Tergantung pada alur percakapan, akan ada 1-x variabel yang Anda masukkan untuk mengumpulkan informasi.

Misalnya, agen AI perjalanan mungkin bertanya ke mana pengguna akan pergi, apakah ingin memesan tiket pesawat, berapa orang yang ikut, anggaran, aktivitas favorit, dan sebagainya.

Atau agen penjualan mungkin bertanya apa yang dicari pengguna, lalu masuk ke alur percakapan berbeda sesuai jawabannya.

4. Integrasikan Agen AI Anda

Agen AI tanpa integrasi hanyalah versi ChatGPT milik Anda sendiri. Tujuan agen AI ditentukan oleh integrasinya.

Ada banyak entitas yang bisa diintegrasikan dengan agen AI — pilihannya hampir tak terbatas jika Anda memakai platform yang fleksibel.

Integrasi inilah yang memungkinkan agen AI terhubung langsung ke alur kerja yang sudah ada, bukan sekadar 'tambahan' tanpa koneksi.

Basis Pengetahuan

Jika Anda ingin agen Anda 'mengetahui' informasi khusus — seperti ketersediaan produk, peraturan lokal, atau dokumentasi perangkat lunak — biasanya informasi ini dibagikan melalui Basis Pengetahuan.

Menggunakan Basis Pengetahuan memungkinkan agen AI Anda memberikan informasi yang akurat dan terbaru (berbeda dengan chatbot umum seperti ChatGPT).

Basis Pengetahuan bisa berupa tabel, dokumen, atau bahkan database lengkap. Contoh KB antara lain dokumentasi internal, database produk, repositori kepatuhan, atau sistem pencarian perusahaan.

Sistem terkuat akan menggunakan retrieval-augmented generation (RAG) untuk menelusuri dokumen dan mengambil informasi relevan. (Tenang saja, RAG sudah tersedia di platform agen AI.)

Saluran

Saluran adalah cara pengguna Anda berkomunikasi dengan agen AI Anda. Penjelasannya cukup jelas: chatbot WhatsApp berkomunikasi lewat WhatsApp. Bot Discord berkomunikasi di Discord.

Saluran umum untuk agen AI yang berhadapan dengan pelanggan adalah widget di situs web. Sering disebut webchat, saluran ini memungkinkan pengunjung situs Anda berinteraksi dengan agen Anda.

Apakah agen AI hanya bisa di 1 saluran? Tentu tidak. Anda bisa mengintegrasikan agen untuk menerima informasi dari Facebook Messenger lalu mengirim notifikasi ke Slack. Atau buat agen AI yang mengirim pesan ke semua kontak Anda di Telegram, SMS, dan email.

Webhooks

Jika Anda ingin agen AI Anda melakukan tindakan berdasarkan pemicu, Anda memerlukan webhook. Jenis notifikasi otomatis ini memungkinkan agen AI berkomunikasi dengan berbagai sistem secara real-time.

Saat suatu peristiwa terjadi di satu sistem, webhook mengirim permintaan ke sistem lain. Ini dapat memicu tindakan tanpa perlu campur tangan manusia. Contoh penggunaan webhook antara lain:

• Sebuah prospek baru di Salesforce mendorong agen AI untuk menilai dan menetapkannya.
• Tiket dukungan pelanggan memicu agen AI untuk mengategorikan dan mengeskalasi sesuai kebutuhan.
• Agen AI mengirimkan pembaruan pengiriman saat status pesanan berubah.
• Karyawan baru menerima materi pelatihan dan undangan rapat dari agen AI.
• Peringatan keamanan mendorong agen AI untuk menganalisis dan memberi tahu tim TI.

Platform

Integrasi agen AI yang paling sulit, paling menarik, dan paling bermanfaat: platform.

Jangan biarkan tingkat kesulitannya membuat Anda ragu — sebagian besar platform sudah menyediakan integrasi siap pakai untuk agen AI.

Contoh platform yang dapat Anda integrasikan dengan agen AI antara lain:

• Platform CRM seperti Hubspot dan Salesforce, untuk melacak dan mengelola prospek
• Platform helpdesk seperti Zendesk dan Intercom, untuk dukungan pelanggan dan penyelesaian tiket
• Alat otomasi pemasaran, seperti Mailchimp (atau Hubspot juga) untuk mengirim email eksternal
• Sistem ERP, seperti Oracle atau SAP, untuk mempermudah manajemen inventaris
• Platform analitik seperti Google Analytics, untuk mengukur hasil agen

Sebagai contoh, agen AI untuk HR akan menggunakan dokumen kebijakan utama perusahaan sebagai Basis Pengetahuan. Ketika karyawan bertanya cara menangani situasi tertentu, chatbot dapat menggunakan dokumen kebijakan tersebut untuk memberikan jawaban yang tepat.

5. Uji dan Iterasi

Setelah membangun agen AI Anda, langkah berikutnya adalah menyempurnakannya. Pengujian dan iterasi sangat penting untuk keberhasilan, namun sering diabaikan oleh pembuat yang ingin segera meluncurkan produknya.

Platform agen AI Anda sebaiknya menyediakan simulator di dalam studionya, sehingga Anda dapat mencoba interaksi dengan agen AI Anda. Ini adalah langkah awal pengujian dan bagian penting dalam menyempurnakan agen selama proses pengembangan.

Setelah Anda menyelesaikan pembuatan awal, Anda dapat membagikan versi contoh agen Anda kepada teman atau kolega melalui URL. Pengujian dengan cara ini membantu memastikan fungsionalitasnya siap sebelum diterapkan.

Saat Anda menguji, Anda dapat menyesuaikan agen AI Anda agar lebih baik. Dan bersiaplah: proses ini akan terus berlanjut bahkan setelah agen AI Anda diterapkan. Ini hal yang wajar.

6. Terapkan Agen AI Anda

Setelah agen AI Anda siap, saatnya menerapkannya dan mulai memberikan dampak. Ada beberapa opsi penerapan yang bisa dipilih:

• Terapkan sebagai widget di situs web Anda.
• Bagikan kepada pengguna melalui URL.
• Integrasikan dengan saluran pesan seperti WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger, atau Slack.
• Integrasikan dengan platform atau layanan khusus, seperti papan pesan internal perusahaan Anda atau perangkat lunak milik sendiri.

Jangan lupa untuk memberi tahu pengguna bahwa agen AI sudah aktif – jika mereka tidak tahu, agen tidak dapat menjalankan fungsinya secara efektif. Komunikasi yang jelas adalah kunci agar agen AI Anda menjadi sumber daya yang bermanfaat.

Catatan: Jika Anda membangun sistem multi-agen — beberapa agen AI dalam satu lingkungan — maka Anda juga perlu merencanakan routing agen AI, yaitu proses mengarahkan pemicu ke agen tertentu.

Untuk mengukur keberhasilan kolaborasi sistem multi-agen dalam mencapai tujuannya, Anda memerlukan sistem evaluasi multi-agen untuk menilainya. Ini akan membantu mengatasi kompleksitas tambahan dari beberapa agen yang bekerja bersama.

7. Pantau dan Tingkatkan

‍

Proyek agen AI Anda tidak berakhir setelah diterapkan—sebenarnya, penerapan hanyalah permulaan. Setelah digunakan, agen AI Anda mulai bekerja untuk Anda.

Platform agen AI yang berkualitas akan menyediakan analitik berkelanjutan, memberikan wawasan tentang kapan orang menggunakan agen Anda, topik yang mereka tanyakan, dan platform yang mereka sukai untuk berinteraksi.

Jika Anda ingin memahami lebih lanjut cara mengoptimalkan penggunaan analitik untuk agen AI, Anda dapat membaca artikel kami tentang analitik chatbot AI.

Mulai Bangun Agen AI Secara Gratis

Anda punya ide untuk agen AI – dan kami memiliki platform agen AI yang paling kuat dan fleksibel.

Membangun di Botpress sangat mudah dengan builder visual drag-and-drop, pustaka edukasi yang lengkap, dan komunitas Discord aktif dengan 20.000+ pembuat bot.

Platform kami yang dapat diperluas memungkinkan Anda membangun apa saja, dan Integration Hub kami penuh dengan konektor siap pakai ke berbagai saluran terbesar.

Mulai membangun hari ini. Gratis.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

1. Apa perbedaan antara agen AI dan chatbot?

Perbedaan antara agen AI dan chatbot adalah chatbot biasanya mengikuti skrip atau pohon keputusan yang sudah ditentukan, sedangkan agen AI menggunakan large language model (LLM) untuk berpikir dan mengambil keputusan secara mandiri sesuai konteks. Agen AI dirancang untuk adaptif dan berorientasi tugas, bukan sekadar percakapan.

2. Bisakah saya menggunakan LLM berbeda (seperti OpenAI, Claude, Mistral) dalam satu agen?

Ya, Anda dapat menggunakan LLM berbeda seperti OpenAI, Claude, atau Mistral dalam satu agen AI selama platform Anda mendukung orkestrasi multi-model. Ini memungkinkan Anda mengarahkan tugas ke model yang paling sesuai tergantung biaya dan kecepatan.

3. Bagaimana cara melatih agen AI saya di luar Basis Pengetahuan – apakah fine-tuning memungkinkan?

Fine-tuning langsung pada agen AI di sebagian besar platform biasanya tidak didukung, tetapi Anda dapat membentuk perilaku agen menggunakan prompt engineering lanjutan dan retrieval-augmented generation (RAG). Untuk fine-tuning yang sebenarnya, Anda perlu melatih model secara terpisah dan mengintegrasikannya melalui API.

4. Bisakah saya memberikan agen AI saya kepribadian atau gaya bicara yang unik?

Ya, Anda dapat memberikan agen AI kepribadian atau gaya bicara yang unik dengan mengatur instruksi prompt untuk menentukan nada dan gaya bahasa. Kustomisasi ini memungkinkan Anda menyelaraskan agen dengan suara merek Anda.

5. Apakah ada cara membatasi cakupan jawaban agen AI?

Anda dapat membatasi cakupan jawaban agen AI dengan membatasi akses ke alat atau sumber pengetahuan tertentu serta menggunakan guardrail dalam alur kerja untuk memfilter atau memblokir masukan yang berada di luar cakupan.