- Kerangka kerja agen LLM memudahkan pembuatan agen AI dengan mengelola memori, pengambilan keputusan, dan integrasi alat, sehingga pengembang tidak perlu menulis kode rumit dari awal.
- Setiap kerangka kerja memiliki fokus berbeda, jadi pilihannya tergantung pada kebutuhan spesifik dan teknis Anda.
- Kerangka kerja agen LLM memungkinkan agen AI terhubung dengan sistem eksternal dan basis pengetahuan, sehingga dapat mengotomatisasi tugas, mengambil informasi, dan menghasilkan respons yang sesuai konteks.
- Ke depan, agen LLM akan semakin mengoordinasikan banyak agen khusus yang bekerja bersama, sehingga tugas-tugas kompleks di berbagai fungsi bisnis menjadi lebih efisien.
Model bahasa besar (LLM) telah membuat agen AI semakin cerdas, namun mengelola logika, alur kerja, dan integrasinya tetap menjadi tantangan. Di sinilah kerangka kerja agen LLM berperan—mereka menyediakan struktur untuk membangun, menerapkan, dan mengembangkan otomatisasi berbasis AI.
Setiap kerangka kerja memecahkan masalah yang berbeda: ada yang memudahkan otomatisasi alur kerja, ada yang fokus pada kolaborasi multi-agen, dan ada yang memberi pengembang kendali penuh atas logika agen.
Panduan ini mengelompokkan kerangka kerja agen LLM berdasarkan fungsionalitas dan kasus penggunaannya, sehingga Anda dapat menentukan mana yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Apa itu kerangka kerja agen LLM?
Kerangka kerja agen LLM berfungsi sebagai pusat kendali AI, mengelola memori, pengambilan keputusan, dan integrasi alat, sehingga tidak perlu banyak pengkodean manual.
Kerangka kerja ini menawarkan modul siap pakai untuk memori, integrasi alat, dan otomatisasi alur kerja—meminimalkan kebutuhan akan kode yang rumit.
Kerangka kerja agen LLM mendukung otomatisasi berbasis AI di berbagai bidang. Mereka meningkatkan layanan pelanggan dengan chatbot, mendorong penjualan dan prospek melalui AI outreach, serta mempercepat otomatisasi alur kerja dengan mengurangi pekerjaan manual.
Kerangka kerja semacam ini juga memudahkan pengambilan pengetahuan, membantu AI menampilkan data relevan, mendukung operasi internal sebagai asisten AI cerdas, dan mendorong otomatisasi industri di bidang manufaktur serta logistik.
Cara Memilih Kerangka Kerja Agen LLM
Memilih kerangka kerja agen LLM yang tepat bergantung pada keseimbangan antara fleksibilitas, kemudahan penggunaan, dan kemampuan integrasi. Pilihan terbaik untuk Anda akan dipengaruhi oleh faktor-faktor berikut:
Pada akhirnya, keputusan Anda sebaiknya didasarkan pada kompleksitas proyek, kebutuhan performa, dan kemudahan pemeliharaan jangka panjang.
6 Kerangka Kerja Agen LLM Teratas
Tidak semua kerangka kerja agen LLM sama. Ada yang unggul untuk otomatisasi chatbot, ada yang khusus untuk kolaborasi multi-agen, atau alur kerja AI kustom. Gunakan panduan ini untuk membandingkan pilihan Anda:
1. LangChain
LangChain adalah kerangka kerja open-source yang sangat fleksibel dan dikenal dengan pendekatan modular untuk pengembangan aplikasi LLM. Sangat populer di kalangan pengembang yang membutuhkan kontrol detail atas alur kerja agen AI mereka.
Fitur Utama
- Model Agnostik: Mendukung GPT, Claude, Llama, dan model lainnya.
- Chains & Agents: Mendukung prompt multi-langkah dan agen AI otonom penuh.
- Integrasi Vector DB: Kompatibel langsung dengan Pinecone, FAISS, Weaviate, dll.
- Komunitas Aktif: Banyak kontributor dengan tutorial dan contoh proyek.
Harga
- Open Source: Tidak ada biaya lisensi di awal.
2. LlamaIndex
LlamaIndex menawarkan kemampuan pengindeksan dan pengambilan data khusus untuk aplikasi berbasis LLM. Membantu "memberi makan" agen AI Anda dengan potongan data relevan, sehingga respons lebih akurat dan sesuai konteks.
.webp)
Fitur Utama
- Pipeline Pengindeksan yang Kuat: Memecah dan menanamkan koleksi teks besar secara efisien.
- Beragam Metode Pengambilan: Termasuk chunking, embedding, dan indeks hierarkis.
- Penyimpanan Fleksibel: Terintegrasi dengan file lokal, cloud storage, atau basis data vektor.
- Pencarian Mirip Agen: Memungkinkan LLM mengambil data paling relevan secara otomatis.
Harga
- Open Source: Gratis untuk penggunaan pribadi dan komersial.
3. AutoGen
AutoGen adalah alat otomatisasi alur kerja berbasis model bahasa besar yang bertujuan meminimalkan kompleksitas pengkodean. Unggul dalam membuat rangkaian prompt multi-langkah dan proses AI yang sederhana.
Fitur Utama
- Prompt Chaining: Mudah menghubungkan prompt berturut-turut untuk penalaran bertahap yang lebih dalam.
- Konfigurasi Low-Code: Menggunakan YAML atau skrip sederhana untuk mendefinisikan alur kerja.
- Template Alur Kerja: Template siap pakai untuk tugas seperti merangkum, mengklasifikasikan, atau tanya jawab.
- Async & Skalabel: Menangani tugas bersamaan dan beban kerja besar secara efisien.
Harga
- Open Source: Tidak ada biaya lisensi untuk alat inti.
4. Botpress
Botpress adalah platform AI percakapan canggih yang dirancang untuk memudahkan pengembangan chatbot dan alur kerja. Menggabungkan antarmuka grafis intuitif dengan opsi berbasis kode yang fleksibel, cocok untuk pengembang pemula maupun berpengalaman.
.webp)
Fitur Utama
- Pembangun Alur Visual: Buat jalur percakapan dengan antarmuka drag-and-drop.
- Integrasi LLM: Integrasikan GPT, Claude, Llama, atau model lainnya.
- Ekosistem Plugin: Perluas fungsi dengan add-on siap pakai atau kustom.
- Analitik & Pemantauan: Lacak keterlibatan pengguna, tingkat keberhasilan percakapan, dan lainnya.
Harga
- Bayar Sesuai Pemakaian: Paket gratis mencakup 1 bot dan hingga 500 pesan/bulan.
- Plus: $79/bulan dengan batas penggunaan lebih tinggi dan fitur tambahan.
- Team: $446/bulan untuk analitik lanjutan dan kolaborasi.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI adalah platform ML yang kuat untuk membangun, menerapkan, dan mengembangkan model AI—termasuk model bahasa besar—di Google Cloud. Integrasi mendalam dengan layanan GCP dan infrastruktur terkelola membuatnya ideal untuk kebutuhan perusahaan.
Fitur Utama
- Infrastruktur Terkelola: Skalabilitas mudah dengan layanan Google yang andal.
- Integrasi Gemini API: Akses LLM Google terbaru.
- AutoML & Pipelines: Memudahkan pelatihan, penyetelan, dan penerapan model.
- Ekosistem GCP: Terhubung langsung ke BigQuery, Dataflow, dan produk Google Cloud lainnya.
Harga
- Bayar Sesuai Pemakaian: Berdasarkan penggunaan komputasi, penyimpanan, dan API GCP.
- Enterprise SLAs: Kontrak khusus dengan dukungan untuk penerapan skala besar.
6. CrewAI
CrewAI berfokus pada orkestrasi beberapa agen otonom untuk bekerja secara bersamaan, masing-masing dengan tugas khusus. Dengan menyinkronkan proses paralel, CrewAI menangani proyek kompleks yang membutuhkan keahlian dari berbagai bidang di bawah satu atap.
Fitur Utama
- Kolaborasi Multi-Agen: Koordinasikan beberapa agen untuk tugas yang berbeda namun saling terhubung.
- Orkestrasi Alur Kerja: Definisikan proses secara visual atau terprogram dan kelola perpindahan tugas.
- Peran yang Dapat Disesuaikan: Sesuaikan kemampuan atau akses data setiap agen.
- Pustaka Integrasi: Konektor cepat untuk layanan pihak ketiga populer (misal: Slack, Trello).
Harga
- Tingkat Pemula: Cocok untuk tim kecil dengan kebutuhan konkruensi terbatas.
- Paket Enterprise: Batas konkruensi lebih tinggi, integrasi premium, dan dukungan khusus.
Ubah LLM menjadi Agen AI yang Dapat Bertindak
Kerangka kerja agen LLM membuat otomatisasi AI mudah diakses, baik Anda membangun chatbot, sistem multi-agen, atau otomasi alur kerja. Pilihan kerangka kerja yang tepat tergantung pada kebutuhan teknis Anda—beberapa mengutamakan kustomisasi, sementara yang lain fokus pada kemudahan penggunaan.
Botpress menawarkan keseimbangan antara fleksibilitas dan kesederhanaan, sehingga menjadi pilihan tepat untuk otomasi berbasis AI.
Siap mencoba? Mulai bangun sekarang. Gratis.
FAQ
1. Apa peran memori dalam perilaku agen LLM?
Memori sangat penting dalam perilaku agen LLM karena memungkinkan agen menyimpan dan mengingat interaksi atau keputusan sebelumnya. Ini membuat agen dapat merespons secara kontekstual dalam percakapan berkelanjutan dan meningkatkan kinerja pada tugas yang membutuhkan pemahaman jangka panjang.
2. Apa perbedaan antara agen LLM dan bot berbasis aturan tradisional?
Perbedaan antara agen LLM dan bot berbasis aturan tradisional terletak pada fleksibilitas dan penalaran: bot berbasis aturan berjalan dengan logika tetap jika-maka, sedangkan agen LLM menggunakan pemahaman bahasa alami dan penalaran probabilistik untuk menafsirkan masukan dan menghasilkan respons yang sesuai konteks.
3. Bagaimana kerangka kerja agen LLM berbeda dari platform pengembangan AI umum?
Kerangka kerja agen LLM dirancang khusus untuk membangun agen yang berinteraksi melalui bahasa, menyediakan alat seperti manajemen memori dan orkestrasi penalaran multi-langkah. Sebaliknya, platform pengembangan AI umum lebih luas dan berfokus pada hal-hal seperti analitik prediktif.
4. Apakah saya perlu bisa coding untuk menggunakan kerangka kerja agen LLM secara efektif?
Anda tidak perlu bisa coding untuk menggunakan kerangka kerja agen LLM jika memilih platform tanpa kode atau kode rendah seperti Botpress. Namun, beberapa kerangka kerja (misal: LangChain atau Autogen) membutuhkan pengetahuan pemrograman, terutama jika Anda ingin membangun logika khusus atau integrasi yang kompleks.
5. Tren apa yang harus saya antisipasi terkait agen LLM dalam 1-2 tahun ke depan?
Dalam 1-2 tahun ke depan, agen LLM diperkirakan akan berkembang dengan sistem memori yang lebih kuat, penyelesaian tujuan yang lebih mandiri, koordinasi yang lebih baik antar agen, serta integrasi yang lebih erat dengan API dan sumber pengetahuan perusahaan untuk eksekusi tugas di dunia nyata.
.webp)
