Pembangun Agen AI Teratas pada tahun 2025

Agen AI mengubah cara bisnis dan pengembang melakukan pendekatan terhadap pemecahan masalah. Dengan kerangka kerja yang tepat, Anda dapat membangun agen AI yang melampaui otomatisasi tradisional-memungkinkan sistem untuk belajar, beradaptasi, dan membuat keputusan secara real time.

Agen-agen ini mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang, memberikan wawasan waktu nyata, dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas, sehingga tim dapat fokus pada inovasi dan strategi. 

Seiring dengan pertumbuhan adopsi mereka, kerangka kerja dan platform yang memberdayakan agen-agen ini - pembangun agen AI - berevolusi untuk memenuhi beragam kebutuhan, membuatnya lebih mudah dari sebelumnya untuk merancang, menerapkan, dan mengukur sistem cerdas.

Apa yang dimaksud dengan pembangun agen AI?

AI agent builder adalah alat yang dirancang untuk membantu pengembang dan bisnis menciptakan sistem AI agen cerdas yang dapat memahami input, memproses informasi, dan mengambil tindakan yang berarti.

Pembangun agen AI yang baik akan dilengkapi dengan modul yang sudah dibuat sebelumnya, memastikan pengembang dapat fokus pada pembuatan solusi tanpa harus membuat ulang jaringan saraf. Nilai utama mereka terletak pada abstraksi kompleksitas, merampingkan pengembangan, dan memungkinkan integrasi tanpa batas dalam sistem baru dan lama.

Kasus Penggunaan untuk Pembangun Agen AI

Pembangun agen AI bersinar dalam tugas-tugas yang melibatkan otomatisasi, penanganan data, dan interaksi pelanggan. Dengan kekuatan teknologi modern LLMsmodern, banyak tugas biasa-seperti menanggapi pertanyaan pelanggan atau meringkas dokumen-sekarang dapat diotomatisasi sepenuhnya. 

Namun, potensi sebenarnya dari pembangun ini muncul ketika agen perlu berinteraksi dengan internet atau memanfaatkan pengetahuan yang luas dan spesifik untuk domain tertentu.

Otomatisasi Dukungan Pelanggan

Agen AI dapat menangani pertanyaan rutin pelanggan, mengurangi waktu respons, dan memberikan dukungan 24/7 di berbagai saluran, meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi biaya operasional.

Selain pertanyaan sederhana, agen AI dapat melacak sentimen pelanggan dan mengumpulkan umpan balik secara real-time. Mereka juga berintegrasi dengan sistem CRM untuk memberikan dukungan yang sangat personal. Kemampuan ini memastikan bahwa pelanggan menerima layanan yang konsisten dan efisien di berbagai saluran.

Contoh: Penanganan FAQ, eskalasi tiket, respons obrolan langsung.

Otomatisasi Tugas

Agen AI merampingkan alur kerja internal dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang dan mengintegrasikannya dengan alat bantu seperti CRM atau sistem manajemen proyek untuk menjaga operasi tetap efisien dan bebas dari kesalahan.

Agen-agen ini juga dapat diprogram untuk mengelola alur kerja antardepartemen, memastikan persetujuan yang tepat waktu dan melacak tenggat waktu. Dengan mengotomatiskan alur kerja yang berulang, bisnis dapat menghemat waktu yang berharga dan dapat fokus pada inisiatif strategis.

Contoh: Entri data, penyortiran email, penjadwalan tugas.

Penjualan dan Pemasaran

Agen AI membantu meningkatkan pendapatan dengan mengotomatiskan perolehan prospek, membina prospek, dan memberikan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi dengan memberdayakan jalur pemasaran.

Dengan berinteraksi secara proaktif dengan calon pelanggan dan melacak metrik kinerja, agen AI meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam jalur penjualan.

Contoh: Kualifikasi prospek, pengoptimalan kampanye, penjangkauan yang dipersonalisasi

Dukungan TI

Agen AI meningkatkan operasi TI dengan mengotomatiskan permintaan dukungan teknis, memantau kesehatan sistem, dan memungkinkan kolaborasi tim yang mulus dalam alur kerja teknik.

Untuk tim teknik, mereka dapat mengotomatiskan tinjauan kode dan melakukan pengujian regresi, memastikan kualitas dan produktivitas yang konsisten. Hal ini semakin ditingkatkan dengan kemampuannya untuk mengotomatiskan permintaan dukungan, memantau kesehatan sistem, dan melakukan tugas-tugas tambahan.

Contoh: Pengaturan ulang kata sandi, pemantauan kesalahan, diagnostik sistem.

Cara Memilih Pembangun Agen AI

Memilih pembangun agen AI yang tepat mungkin terasa membingungkan dengan banyaknya pilihan yang tersedia. Berikut adalah daftar periksa singkat untuk membantu Anda mempersempit pilihan Anda:

‍

Berkolaborasi dengan tim Anda untuk mengidentifikasi fitur mana yang paling penting bagi organisasi Anda. Dengan pemahaman yang jelas tentang kebutuhan Anda, memilih pembangun yang tepat menjadi lebih mudah.

7 Pembangun Agen AI Teratas pada tahun 2025

Agen AI telah berpindah dari proyek sampingan menjadi infrastruktur produksi. Apa yang dulunya berupa rantai cepat yang berjalan di notebook sekarang menjadi sistem yang digunakan dengan pemantauan, percobaan ulang, dan orkestrasi langsung.

"Pembangun agen AI" adalah kerangka kerja atau platform apa pun yang membantu tim membuat agen yang dapat mengamati, memutuskan, dan bertindak di seluruh alat. Lanskap ini terbagi antara kerangka kerja yang mengutamakan kode yang memberikan kontrol penuh, dan platform yang mengabstraksikan pipa ledeng sehingga Anda dapat fokus pada kasus penggunaan.

Pembangun berikut ini tidak hanya populer - mereka telah membuktikan diri dalam penggunaan sehari-hari. Masing-masing mendapatkan tempatnya dengan memecahkan masalah kelas nyata yang lebih baik daripada yang lain.

1. Botpress

Paling cocok untuk: Tim yang membangun agen AI yang tangguh yang berintegrasi di seluruh sistem bisnis, menyimpan status, dan beradaptasi secara real time tanpa melakukan rekayasa ulang yang berat.

Harga:

• Paket Gratis: Pembangun inti, 1 bot, kredit AI $5
• Plus$89/bulan - pengujian aliran, perutean, handoff manusia
• Tim: $495/bulan - SSO, kolaborasi, pelacakan penggunaan bersama

Botpress adalah platform pembuatan agen AI. Platform ini memungkinkan pembuatan agen yang mengingat konteks, berhenti sejenak saat diblokir, dan melanjutkan kembali setelah data yang diperlukan tersedia.

Hadir dengan lebih dari lima puluh integrasi asli. Agen dapat langsung berinteraksi dengan kalender, CRM, helpdesk, atau ERP, sehingga mengurangi waktu penyiapan dan ketergantungan pada kabel API manual.

Kontrol model sudah ada di dalamnya. Pengembang dapat mengganti otak yang menggerakkan agen antara GPT, Claude, Gemini, atau model sumber terbuka tergantung pada beban kerja, biaya, atau kepatuhan.

Agen dirancang secara visual. Pembangun dapat membuat sketsa alur dalam editor seret dan lepas sementara pengembang memperluas logika melalui kode langsung atau panggilan API tingkat lanjut.

Botpress menonjol dalam hal kesiapan produksi. Botpress menyeimbangkan kesederhanaan untuk pembangun non-teknis dengan ekstensibilitas bagi para pengembang, memberikan agen yang tetap dapat diandalkan setelah ditingkatkan ke dalam operasi perusahaan.

Fitur utama:

• Alur kerja yang dijeda dan dilanjutkan secara otomatis
• 50+ integrasi yang telah dibuat sebelumnya dengan aplikasi perusahaan
• Peralihan model sekali klik antara GPT, Claude, Gemini, atau sumber terbuka
• Editor visual plus kustomisasi tingkat kode

2. Rantai Bahasa

Terbaik untuk: Pengembang yang membutuhkan kontrol penuh atas penalaran agen, logika runtime, dan integrasi, yang ditulis langsung dalam Python atau JavaScript.

Harga:

• Pengembang Gratis - 1 kursi, 5 ribu jejak/bulan
• Plus$39/bulan per kursi - batas jejak yang lebih tinggi, penggunaan LangGraph
• Perusahaan: Kustom - hosting mandiri, SSO, penskalaan penggunaan

LangChain adalah kerangka kerja pembangunan agen AI. Kerangka kerja ini memberi para insinyur perancah untuk menentukan dengan tepat bagaimana sebuah agen merencanakan, mencoba kembali, dan memanggil alat eksternal.

Ekstensi LangGraph-nya memperkenalkan alur kerja yang berjalan dengan baik dan berjalan lama. Alih-alih meminta satu kali giliran, agen dapat mengelola proses yang beradaptasi secara terus menerus hingga tujuan tercapai.

Dalam praktiknya, LangChain telah menjadi berantakan. Perpustakaan ini merupakan tambal sulam dari modul-modul yang setengah didukung, dengan perusahaan-perusahaan yang pernah berkomitmen sekarang meninggalkannya untuk fork internal.

Para pengembang masih bisa menghubungkan basis data, API, dan penyimpanan vektor secara langsung. Tetapi ekosistemnya terasa rapuh, dengan integrasi yang sering putus di antara pembaruan dan sedikit akuntabilitas.

Fitur utama:

• Kerangka kerja yang mengutamakan kode untuk membangun loop penalaran
• LangGraph untuk agen yang sudah berjalan lama dan penuh perhatian
• Integrasi yang kaya dengan LLMs, API, dan penyimpanan vektor
• Kontrol atas perencanaan, percobaan ulang, dan struktur keluaran

3. LlamaIndex

‍

Paling baik untuk: Tim yang membangun agen berbasis data yang membutuhkan akses konsisten ke dokumen, tabel, dan API tanpa hanya mengandalkan memori LLM .

Harga:

• Sumber terbuka: Gratis untuk digunakan dan dihosting sendiri
• Perusahaan: Harga khusus untuk dukungan, penskalaan, dan penerapan terkelola

LlamaIndex adalah kerangka kerja pembuatan agen AI yang berspesialisasi dalam mengubah konten yang berantakan menjadi indeks terstruktur yang dapat ditanyakan oleh agen. Alih-alih mengikis dokumen mentah, framework ini menyediakan lapisan yang dapat ditanyakan untuk teks, tabel, dan API.

Pendekatan ini menjadikannya pilihan utama dalam alur kerja yang padat data. Ketika agen membutuhkan pengambilan yang dapat diandalkan dari faktur, basis pengetahuan, atau sistem terstruktur, LlamaIndex menyediakan jembatan yang bersih antara sumber data dan penalaran.

Kelemahannya adalah kompleksitas. Ada beberapa modul yang tumpang tindih untuk chunking, embedding, dan pengambilan, yang dapat membuat tim yang baru mengenal pengindeksan kewalahan. Diperlukan penyetelan untuk memberikan hasil yang stabil.

Fitur utama:

• Pengindeksan tingkat lanjut untuk data tidak terstruktur dan terstruktur
• Antarmuka kueri untuk respons agen pengardean
• Konektor yang dapat diperluas untuk alur kerja perusahaan
• Dirancang untuk dipasangkan dengan kerangka kerja orkestrasi seperti LangChain atau CrewAI

4. CrewAI

Paling cocok untuk: Tim yang merancang sistem multi-agen di mana peran yang berbeda seperti peneliti, peninjau, dan perencana perlu berkoordinasi untuk mencapai tujuan bersama.

Harga:

• Sumber terbuka: Gratis untuk hosting mandiri
• Perusahaan: Tersedia dukungan berbayar dan penerapan terkelola

CrewAI adalah kerangka kerja pembuatan agen AI yang dibangun untuk kolaborasi. Alih-alih satu agen menangani semua tugas, CrewAI memungkinkan Anda menetapkan peran khusus dan membuat mereka bekerja bersama.

Pembagian kerja ini sering kali memberikan hasil yang lebih dapat diandalkan, terutama dalam alur kerja yang mendapat manfaat dari tinjauan sejawat atau serah terima tugas. Cara ini terasa lebih dekat dengan cara kerja tim manusia.

Tantangannya adalah orkestrasi di atas kepala. Menyiapkan peran, pola komunikasi, dan pagar pembatas dapat dengan cepat menjadi rumit, dan kru yang memiliki terlalu banyak agen berisiko memperlambat satu sama lain.

Fitur utama:

• Spesialisasi berbasis peran untuk agen
• Orkestrasi berbasis konfigurasi untuk alur kerja berurutan atau paralel
• Komunikasi yang transparan dan pembagian tugas antar agen
• Penerapan siap produksi melalui Docker dan Kubernetes

5. Kernel Semantik

Terbaik untuk: Perusahaan yang membangun agen AI yang harus berintegrasi langsung dengan layanan Microsoft sambil mempertahankan kepatuhan dan kontrol TI.

Harga:

• Sumber terbuka: Gratis di bawah lisensi MIT
• Perusahaan: Dukungan dan penskalaan melalui kontrak Azure

Semantic Kernel adalah kerangka kerja pembuatan agen Microsoft. Kerangka kerja ini menyediakan abstraksi untuk "keterampilan" dan "ingatan" yang membuat agen AI lebih mudah diprediksi di dalam alur kerja perusahaan.

Kekuatannya adalah integrasi. Di luar kotak, ini terhubung dengan Microsoft 365, Azure, dan layanan inti lainnya, memberikan perusahaan jalur gesekan rendah untuk menerapkan AI agen.

Pengorbanannya adalah ruang lingkup. Semantic Kernel disesuaikan dengan ekosistem Microsoft, yang berarti tim di luar stack tersebut sering kali merasa kaku dibandingkan dengan kerangka kerja yang lebih umum.

Fitur utama:

• Dukungan asli untuk Teams, Outlook, SharePoint, dan Dynamics
• Abstraksi keterampilan dan memori untuk perilaku agen terstruktur
• Kepatuhan dan ketertelusuran perusahaan yang dibangun ke dalam desain
• Opsi penerapan yang fleksibel di seluruh lingkungan Azure

6. AutoGPT

Terbaik untuk: Pembangun yang menguji eksekusi tugas otonom dengan agen yang mengarahkan sendiri ke arah tujuan tanpa petunjuk terus-menerus.

Harga:

• Sumber terbuka: Proyek komunitas gratis
• Garpu pihak ketiga: Tersedia hosting berbayar dan layanan terkelola

AutoGPT mempopulerkan konsep agen yang sepenuhnya otonom. Diberikan sebuah tujuan, ia merencanakan subtugas, mengeksekusi tindakan, dan terus bekerja hingga kondisinya terpenuhi atau diblokir.

Hal ini mengilhami banyak eksperimen, tetapi dalam penerapan yang sebenarnya sering kali mengalami kesulitan. Tanpa batasan yang kuat, tugas-tugas akan berputar atau terhenti, yang membatasi keandalan alur kerja produksi.

Tetap saja, ini tetap berharga untuk pembuatan prototipe. AutoGPT menampilkan apa yang mungkin terjadi ketika agen diberi otonomi, dan ekosistemnya terus menelurkan fork dan ekstensi dengan fokus khusus.

Fitur utama:

• Eksekusi otonom yang digerakkan oleh tujuan
• Perencanaan tugas otomatis dan penggunaan memori
• Eksekusi alat tanpa petunjuk manual
• Eksperimen dan garpu yang digerakkan oleh komunitas

7. AutoGen

‍Baikuntuk: Pengembang yang bereksperimen dengan sistem multi-agen percakapan di mana para agen berkolaborasi melalui dialog terstruktur untuk merencanakan, memverifikasi, dan beradaptasi.

Harga:

• Sumber terbuka: Bebas digunakan dan dikembangkan
• Perusahaan: Lisensi dan dukungan khusus tersedia melalui ekosistem Microsoft

AutoGen adalah kerangka kerja untuk membangun percakapan multi-agen. Kerangka kerja ini menyusun tugas sebagai dialog antar agen yang mengusulkan langkah-langkah, memverifikasi hasil, dan mengulang hingga selesai.

Pendekatan ini bekerja dengan baik untuk debugging, pembuatan kode, atau skenario perencanaan di mana iterasi bolak-balik menghasilkan hasil yang lebih kuat daripada keputusan agen tunggal.

Kelemahannya adalah kepraktisan. Menjalankan putaran percakapan ini dalam produksi bisa menjadi sumber daya yang intensif, dan tanpa pagar pembatas yang hati-hati, agen berisiko terjebak dalam diskusi yang tidak ada habisnya.

Fitur utama:

• Kolaborasi percakapan antara beberapa agen
• Perencanaan berulang dan putaran verifikasi mandiri
• Dialog yang dapat di-debug yang mengungkapkan jalur penalaran
• Integrasi dengan LLMs dan eksekusi alat bantu eksternal

Mulailah Membangun Agen AI Hari Ini

Pembangun agen AI merevolusi manajemen alur kerja, otomatisasi tugas, dan interaksi pelanggan. Jika Anda siap untuk meningkatkan proses bertenaga AI Anda, Botpress memiliki alat untuk mewujudkannya.

Dengan desain modular, integrasi yang mulus, dan kemampuan AI yang canggih, Botpress lebih dari sekadar platform-ini adalah kerangka kerja yang kuat untuk membuat agen otonom yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda...

Jelajahi otomatisasi cerdas dan mulailah membangun dengan Botpress hari ini - gratis untuk memulai.

Hal-hal yang sering ditanyakan

1. Apa yang membedakan agen AI dengan chatbot tradisional atau alat RPA?

Agen AI berbeda dari chatbot tradisional atau alat RPA karena tidak hanya mengikuti skrip tetap atau aturan yang kaku; sebaliknya, agen AI memahami konteks, alasan tentang maksud pengguna, dan secara dinamis memutuskan tindakan apa yang harus diambil. Chatbot tradisional merespons berdasarkan alur yang telah ditulis sebelumnya, sementara bot RPA menjalankan tugas berulang tanpa beradaptasi dengan situasi yang berubah. Agen AI dapat menangani input yang tidak dapat diprediksi, berintegrasi dengan berbagai sistem, dan membuat keputusan secara real time, berfungsi seperti pemecah masalah otonom, bukan sebagai alat bantu yang statis.

2. Dapatkah saya menggunakan pembuat agen AI tanpa pengetahuan pemrograman?

Ya, Anda bisa menggunakan pembangun agen AI tanpa pengetahuan pemrograman karena banyak platform yang menawarkan antarmuka seret dan lepas serta editor aliran visual. Alat tanpa kode ini memungkinkan Anda mendesain percakapan dan menggunakan agen tanpa menulis kode, meskipun membangun logika atau integrasi yang lebih canggih mungkin masih memerlukan keterampilan teknis. 

3. Apa arti "otonom" dalam konteks agen AI?

Dalam konteks agen AI, "otonom" berarti agen dapat memutuskan tindakan apa yang harus diambil tanpa diberitahu secara eksplisit setiap langkah oleh manusia. Alih-alih mengikuti satu skrip, agen ini menggunakan penalaran dan alat yang tersedia untuk merencanakan dan menyesuaikan perilakunya untuk mencapai tujuan tertentu. Hal ini memungkinkannya untuk menangani variasi input pengguna dan beroperasi secara independen untuk mendorong hasil.

4. Apa perbedaan agen AI dengan asisten digital seperti Siri atau Alexa?

Agen AI berbeda dengan asisten digital seperti Siri atau Alexa karena mereka dirancang tidak hanya untuk menjawab pertanyaan atau menjalankan perintah sederhana, tetapi juga untuk melakukan proses multi-langkah dan membuat keputusan berdasarkan konteks dan data. Siri dan Alexa biasanya memberikan informasi atau mengontrol perangkat pintar, sedangkan agen AI dapat melakukan alur kerja yang kompleks, seperti memperbarui catatan CRM atau mengelola proses bisnis secara menyeluruh. 

5. Apa perbedaan antara alur kerja berbasis aturan dan alur kerja agen?

Perbedaan antara alur kerja berbasis aturan dan alur kerja agentik adalah alur kerja berbasis aturan mengikuti instruksi "jika-ini-maka-itu" yang telah ditetapkan dan rusak ketika dihadapkan pada skenario yang tidak terduga. Sebaliknya, alur kerja berbasis agen beradaptasi dengan informasi baru dan memutuskan tindakan terbaik secara adaptif. Hal ini membuat sistem agentic jauh lebih cocok untuk menangani tugas-tugas yang kompleks dan bervariasi, di mana aturan yang kaku saja tidak cukup.