Agen AI adalah masa depan kecerdasan buatan - dan sebagai tren AI teratas untuk tahun 2025, mereka menjadi semakin populer seiring dengan kemajuan teknologi AI.
Agen AI adalah kategori yang luas, mencakup banyak hal:
- LLM agen yang menggunakan model bahasa yang besar untuk tugas-tugas AI percakapan
- Sistem multi-agen yang mengoordinasikan tugas-tugas kompleks
- Chatbot AI dukungan pelanggan yang melakukan penjualan, penjualan silang, dan mengatur ulang kata sandi
- Asisten AI berbasis smartphone seperti Siri dan Alexa
Jadi, mari kita selami dunia agen AI yang luas dan untuk apa Anda dapat menggunakannya.
Apa yang dimaksud dengan agen AI?
Agen AI adalah perangkat lunak yang melakukan tugas atas nama pengguna. Mereka dapat mengotomatiskan proses, membuat keputusan, dan berinteraksi secara cerdas dengan lingkungannya.
"Agen AI seperti sihir," kata Patrick Hamelin, pimpinan insinyur perangkat lunak di Botpress. "Mereka adalah entitas ajaib yang melampaui chatbot pada umumnya."
Agen AI adalah entitas yang dirancang untuk memahami lingkungan mereka dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan tertentu. Agen ini dapat berupa entitas berbasis perangkat lunak atau fisik.
Mereka memahami lingkungan mereka melalui sensor, memproses informasi menggunakan algoritme atau model, dan kemudian mengambil tindakan menggunakan aktuator atau cara lain.
Apa arti agen AI bagi tenaga kerja?
Meskipun mudah untuk membayangkan dunia yang penuh dengan perangkat lunak otonom yang menyelesaikan tugas-tugas di sebuah gedung perkantoran, agen AI akan membantu karyawan manusia dalam waktu dekat - bukan menggantikan mereka.
Agen AI membutuhkan pemicu manusia untuk menyelesaikan alur kerjanya. Meskipun penggunaan AI akan terus berkembang di seluruh industri - seperti meningkatkan dukungan dengan chatbot layanan pelanggan, atau membuat agen penghasil prospek dalam saluran penjualan AI - agen AI dan chatbot tidak dirancang untuk menggantikan karyawan manusia.
Kita mungkin akan melihat peningkatan pendidikan dan pelatihan bagi karyawan untuk menggunakan kecerdasan buatan dalam alur kerja mereka, terutama di industri yang dapat dengan mudah mengotomatisasi tugas-tugas. Jika dilakukan dengan benar, peningkatan keterampilan ini akan memungkinkan para pekerja untuk meningkatkan jumlah waktu yang mereka habiskan untuk tugas-tugas yang kompleks atau lebih strategis. Hal ini akan meningkatkan produktivitas dan kepuasan kerja karyawan.
Faktanya, sudah ada banyak kasus penggunaan agen AI di dunia nyata. Dan mereka akan terus berkembang seiring dengan semakin majunya teknologi.
Namun, para kritikus benar - pengenalan lebih banyak agen otonom ke dalam angkatan kerja perlu dilakukan dengan niat dan perhatian terhadap manusia yang akan bekerja bersama mereka.
Apa perbedaan antara agen AI dan chatbot AI?
Agen AI dan chatbots berbeda dalam hal tujuan dan kemampuannya. Chatbots dirancang untuk berinteraksi dengan manusia, sedangkan agen dirancang untuk menyelesaikan tugas-tugas otonom.
Perbedaan terbesarnya adalah kemampuan mereka untuk mengambil tindakan otonom. Karena AI chatbots dirancang untuk percakapan dengan manusia, mereka biasanya tidak diprogram untuk melakukan tindakan otonom - tujuannya adalah untuk membantu manusia secara langsung.
Di sisi lain, agen AI mungkin tidak berinteraksi dengan pengguna sama sekali. Dalam beberapa kasus, mereka akan menerima tugas dari pengembang dan menindaklanjutinya secara mandiri, tanpa berinteraksi dengan manusia lain.
Mereka juga memiliki bentuk yang berbeda. Chatbots sering kali berbasis teks atau suara, sementara agen AI dapat berbentuk robot penyedot debu atau termostat pintar.
Namun demikian, keduanya memiliki banyak kesamaan. Di antara tumpang tindih lainnya, keduanya digunakan:
- Pemrosesan bahasa alami untuk memahami teks
- Model bahasa yang besar untuk mendukung keluaran mereka (seperti GPT dari OpenAI atau Gemini dari Google)
- Basis data vektor untuk lebih memahami masukan tekstual dari interaksi manusia
Karakteristik agen AI
Otonomi
Agen AI dapat beroperasi tanpa campur tangan manusia, membuat keputusan dan bertindak secara mandiri. Otonomi mereka memungkinkan agen AI untuk menangani tugas-tugas yang kompleks dan membuat keputusan waktu nyata tentang cara terbaik untuk menyelesaikan suatu proses, tetapi tanpa manusia yang mengkodekan langkah-langkah spesifik untuk tugas yang diberikan.
Meskipun gagasan tentang agen otonom mungkin memunculkan gambaran tentang HAL 9000, komputer yang dapat berbicara dari film 2001: A Space Odyssey, agen AI masih bergantung pada instruksi manusia. Pengguna atau pengembang perlu menghabiskan waktu untuk memberi tahu agen apa yang harus dilakukan - tetapi agen akan memecahkan masalah bagaimana cara terbaik untuk menyelesaikan tugas.
Pembelajaran berkelanjutan
Umpan balik sangat penting untuk peningkatan agen AI dari waktu ke waktu. Umpan balik ini dapat berasal dari dua sumber: kritikus atau lingkungan itu sendiri.
Pengkritik dapat berupa operator manusia atau sistem AI lain yang mengevaluasi kinerja agen. Lingkungan agen AI dapat memberikan umpan balik dalam bentuk hasil yang dihasilkan dari tindakan agen.
Lingkaran umpan balik ini memungkinkan agen untuk beradaptasi, belajar dari pengalamannya, dan membuat keputusan yang lebih baik di masa depan. Agen ini akan belajar untuk menciptakan hasil yang lebih baik seiring dengan bertambahnya tugas yang diberikan. Karena kemampuannya untuk belajar dan berkembang, agen AI dapat beradaptasi dengan lingkungan yang berubah dengan cepat.
Reaktif dan proaktif
Agen AI bersifat reaktif dan proaktif di lingkungan mereka. Karena mereka menerima input sensorik, mereka dapat mengubah arah tindakan berdasarkan perubahan lingkungan.
Sebagai contoh, termostat cerdas dapat merasakan suhu ruangan yang semakin dingin saat badai petir yang tak terduga dimulai. Hasilnya, ini akan mengurangi intensitas AC.
Tetapi, ini juga proaktif - jika matahari menyinari ruangan pada waktu yang kurang-lebih sama setiap hari, maka secara proaktif akan meningkatkan penyejuk udara bertepatan dengan munculnya kehangatan matahari.
Komponen Agen AI
Sekilas, agen AI tampak rumit. Itu karena memang begitu. Namun, pemahaman yang lebih baik tentang komponen-komponen utama agen AI dapat membantu Anda memahami cara kerjanya.
Elemen-elemen ini sangat penting untuk menciptakan alat bantu AI yang dapat melakukan tugas secara mandiri.
Apa yang dimaksud dengan fungsi agen?
Fungsi agen adalah inti dari agen AI. Fungsi ini mendefinisikan bagaimana agen memetakan data yang telah dikumpulkannya menjadi tindakan.
Dengan kata lain, fungsi agen memungkinkan AI untuk menentukan tindakan apa yang harus diambil berdasarkan informasi yang telah dikumpulkannya. Di sinilah "kecerdasan" agen berada, karena melibatkan penalaran dan pemilihan tindakan untuk mencapai tujuannya.
Apa yang dimaksud dengan persepsi?
Persepsi adalah input sensorik yang diterima agen AI dari lingkungannya. Ini memberikan informasi tentang kondisi terkini dari lingkungan yang dapat diamati tempat agen beroperasi. Misalnya, jika agen AI adalah chatbot layanan pelanggan, persepsi dapat mencakup:
- Pesan
- Informasi profil pengguna
- Lokasi pengguna
- Chat sejarah
- Preferensi bahasa
- Waktu dan tanggal
- Preferensi pengguna
- Pengenalan emosi pengguna
Apa yang dimaksud dengan aktuator?
Aktuator adalah mekanisme yang memungkinkan agen AI berinteraksi secara fisik dengan lingkungannya. Tindakan ini dapat berkisar dari mengemudikan mobil swakemudi hingga mengetik teks di layar.
Aktuator dapat dianggap sebagai otot-otot agen AI, yang menjalankan keputusan yang dibuat oleh fungsi agen.
Contoh aktuator meliputi:
- Generator respons teks bertanggung jawab untuk menghasilkan dan mengirim respons berbasis teks kepada pengguna. Mereka mengambil balasan berbasis teks dari chatbot dan mengirimkannya kepada pengguna melalui antarmuka obrolan.
- Chatbot mungkin perlu mengintegrasikan sistem - seperti sistem CRM perusahaan - untuk mengakses data pelanggan, membuat tiket dukungan, atau memeriksa status pesanan. API integrasi layanan memungkinkan chatbot untuk berinteraksi dengan sistem eksternal dan mengambil atau memperbarui informasi sesuai kebutuhan.
- Aktuator dapat mengirim pemberitahuan dan peringatan, seperti pemberitahuan email, atau pesan SMS. Mereka dapat digunakan untuk membuat pengguna tetap terlibat dan mendapat informasi dengan mengirimkan pemberitahuan push untuk mengingatkan mereka tentang janji temu yang akan datang, perubahan status pesanan, promosi, atau pembaruan lain yang relevan.
Apa yang dimaksud dengan basis pengetahuan?
Basis pengetahuan adalah tempat agen AI menyimpan pengetahuan awalnya tentang lingkungan. Pengetahuan ini biasanya sudah ditentukan sebelumnya atau dipelajari selama pelatihan. Ini berfungsi sebagai dasar untuk proses pengambilan keputusan agen.
Misalnya, mobil swakemudi mungkin memiliki basis pengetahuan dengan informasi tentang aturan jalan dan peraturan daerah. Sementara itu, agen otonom untuk layanan pelanggan akan memiliki akses ke basis data produk perusahaan dan kebijakan pengembalian.
Bisnis apa pun yang menggunakan agen AI perlu melatihnya dengan data perusahaan. Meskipun model bahasa yang besar dapat memanfaatkan internet yang lebih luas, agen dengan fungsi khusus perlu membuat output yang spesifik untuk perjalanan pengguna.
Aplikasi Agen AI
Agen AI memiliki beragam aplikasi - mereka mulai membuat gelombang di berbagai industri di seluruh dunia. Berikut adalah beberapa yang paling umum:
Layanan Pelanggan
Chatbot layanan pelanggan adalah salah satu jenis penerapan agen AI yang paling umum.
Karena mereka dapat disambungkan ke data perusahaan, bisnis dapat menggunakan agen AI untuk bertindak sebagai asisten pelanggan. Mereka dapat memberikan akses langsung ke perangkat pengguna di mana saja di seluruh dunia, termasuk halaman web melalui komputer mereka atau aplikasi yang berbeda (seperti WhatsApp atau Facebook Messenger).
chatbots dan agen virtual ini dapat mengarahkan pelanggan ke kebijakan tertentu, memberi mereka gambaran tentang barang apa yang mungkin memenuhi kebutuhan mereka, atau bahkan memberikan akses ke akun mereka dengan mengatur ulang kata sandi.
Sudah menjadi hal yang diharapkan bagi perusahaan untuk menawarkan layanan pelanggan chatbots - sebagian besar didukung oleh model bahasa yang besar dan dapat menyelesaikan tugas-tugas tertentu. Yang terbaik juga dapat mengambil tindakan atas nama bisnis, seperti memesan meja atau memperbarui catatan pelanggan.
Kendaraan Otonom
Salah satu penggunaan agen AI yang paling mencolok adalah mobil tanpa pengemudi dan drone. Kendaraan ini dapat beroperasi dengan input manusia yang terbatas, berkat kekuatan agen AI.
Agen AI merupakan bagian integral dari fungsi mereka - mereka memahami lingkungan mobil dan membuat keputusan yang tepat (seperti kapan waktu yang tepat untuk berbelok atau kapan harus melambat). Mereka dapat mengidentifikasi ketika mobil mendekati rambu berhenti atau menjelajahi jenis medan baru dengan memperhitungkan masukan dari lingkungan.
Asisten Virtual
Agen seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant menggunakan AI untuk memahami bahasa alami, membantu mengerjakan tugas, memberikan informasi, dan mengontrol perangkat pintar.
Konsep asisten AI sudah tidak asing lagi bagi kita. Agen AI memungkinkan langkah selanjutnya dari perencanaan yang sangat personal - jika Anda merencanakan liburan, agen ini tidak hanya dapat menyarankan lokasi untuk tujuan baru dan mengidentifikasi hotel, tetapi juga bertindak sebagai agen perjalanan pribadi. Karena agen AI dapat menyelesaikan tugas secara mandiri, bot perjalanan hanya perlu beberapa saat untuk memesan reservasi atas nama Anda, mulai dari tiket pesawat hingga hotel.
Aplikasi lain
- Agen AI dapat mengontrol dan mengoptimalkan perangkat rumah pintar - seperti mengubah suhu melalui sistem pemanas atau mengatur alarm pencuri.
- Agen AI digunakan dalam robotika, karena mereka dapat melakukan tugas-tugas otonom seperti membangun. Setelah diberi tugas, mereka memiliki kemampuan untuk menyelesaikannya berdasarkan penilaian mereka sendiri tentang praktik terbaik.
- Serupa dengan penggunaannya di perangkat rumah pintar, agen AI dapat digunakan dalam keamanan siber. Mereka mampu menyelesaikan tindakan seperti deteksi ancaman, identifikasi anomali, dan manajemen keamanan, mempertahankan diri dari serangan siber, serta memastikan integritas sistem.
- Dalam proses rantai pasokan, agen AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan rute, mengelola inventaris, memprediksi permintaan, dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan dalam operasi logistik - agen AI dapat mengidentifikasi solusi yang mungkin belum pernah dilihat oleh manusia yang mengoperasikannya.
Jenis-jenis Agen AI
Ada beberapa jenis agen AI yang berbeda - yang optimal akan bergantung pada tugas yang dihadapi.
Agen Refleks Sederhana
Agen-agen ini beroperasi berdasarkan seperangkat aturan kondisi-tindakan yang telah ditetapkan sebelumnya. Mereka bereaksi terhadap persepsi saat ini dan tidak mempertimbangkan riwayat persepsi sebelumnya.
Mereka cocok untuk tugas-tugas dengan kompleksitas terbatas dan rentang kemampuan yang sempit. Contoh agen refleks sederhana adalah termostat pintar.
Agen Refleks Berbasis Model
Agen berbasis model memiliki pendekatan yang lebih maju. Mereka mempertahankan model internal lingkungan dan membuat keputusan berdasarkan pemahaman model mereka. Hal ini memungkinkan mereka untuk menangani tugas-tugas yang lebih kompleks.
Mereka digunakan dalam pengembangan teknologi mobil swakemudi, karena mereka dapat mengumpulkan data seperti kecepatan mobil, jarak antara mobil di depannya, dan tanda berhenti yang mendekat. Agen dapat membuat keputusan yang tepat tentang kapan harus mengerem berdasarkan kecepatan dan kemampuan pengereman mobil.
Agen Berbasis Utilitas
Agen berbasis utilitas membuat keputusan dengan mempertimbangkan utilitas yang diharapkan dari setiap tindakan yang mungkin dilakukan. Agen ini sering digunakan dalam situasi di mana sangat penting untuk menimbang berbagai pilihan dan memilih salah satu yang memiliki utilitas tertinggi yang diharapkan. Jika Anda ingin agen merekomendasikan berbagai hal - seperti tindakan atau jenis komputer yang berbeda untuk tugas tertentu - agen berbasis utilitas dapat membantu.
Agen Pembelajaran
Agen-agen ini dirancang untuk beroperasi di lingkungan yang tidak dikenal. Mereka belajar dari pengalaman mereka dan mengadaptasi tindakan mereka dari waktu ke waktu. Pembelajaran mendalam dan jaringan saraf sering digunakan dalam pengembangan agen pembelajaran.
Mereka sering digunakan dalam e-commerce dan teknologi platform streaming untuk mendukung sistem rekomendasi yang dipersonalisasi, karena mereka mempelajari apa yang pengguna sukai dari waktu ke waktu.
Agen Keyakinan-Keinginan-Niat
Agen-agen ini memodelkan perilaku seperti manusia dengan mempertahankan keyakinan tentang lingkungan, keinginan, dan niat. Mereka dapat bernalar dan merencanakan tindakan mereka sesuai dengan itu, sehingga cocok untuk sistem yang kompleks.
Agen Berbasis Logika
Agen berbasis logika menggunakan penalaran deduktif untuk mengambil keputusan, biasanya melalui aturan logika. Agen ini sangat cocok untuk tugas-tugas yang membutuhkan penalaran logis yang kompleks.
Agen Berbasis Sasaran
Para agen ini bertindak untuk mencapai tujuan mereka dan dapat menyesuaikan tindakan mereka. Mereka memiliki pendekatan yang lebih fleksibel dalam pengambilan keputusan berdasarkan konsekuensi masa depan dari tindakan mereka saat ini.
Aplikasi umum untuk agen berbasis tujuan adalah robotika - seperti agen yang menavigasi gudang. Agen ini dapat menganalisis jalur potensial dan memilih rute yang paling efisien menuju tujuan mereka.
.webp)
Masa Depan Agen AI
Era AI baru saja dimulai. Dan era ini telah melalui perjalanan panjang - mulai dari komputer pertama, internet, model bahasa besar pertama, hingga teknologi agen baru, teknologi memperluas dunia kita setiap harinya.
Pengembangan AI akan menciptakan dunia bisnis yang baru. Terhubung dengan asisten AI sudah menjadi hal yang biasa ketika berinteraksi dengan bisnis besar - seiring dengan kemajuan teknologi dan agen yang semakin mampu menyelesaikan berbagai tugas secara mandiri, mereka akan memperluas cakupannya di seluruh industri.
Buat Agen AI dengan Botpress
Botpress adalah pembangun chatbot AI generasi berikutnya. Karena desainnya yang sangat dapat diperluas dan disesuaikan, Anda dapat menggunakannya untuk membuat agen AI.
Anda bisa memulai proyek Anda dengan templat yang sudah dibuat sebelumnya, menyesuaikan perilakunya, dan menggunakannya dengan mulus di berbagai saluran.
Baik Anda sedang membuat asisten pribadi, chatbot layanan pelanggan, atau agen AI lainnya, Botpress menyediakan alat yang Anda perlukan untuk memulai.
Apakah Anda ingin membuat agen AI? Mulailah membangun hari ini. Ini gratis.
Daftar Isi
Dapatkan informasi terbaru tentang agen AI
Bagikan ini:
.svg)
