AI agent adalah perangkat lunak yang menerima sebuah tujuan, menyusun langkah-langkahnya, memakai tool Anda untuk mengerjakannya, memeriksa hasilnya, lalu terus berjalan sampai pekerjaan selesai atau sampai ada keputusan yang perlu Anda ambil. Chatbot menjawab pertanyaan Anda. Agen berusaha menyelesaikan pekerjaannya.
Itu jawaban singkatnya. Masalahnya, label "agent" sekarang ditempelkan di hampir semua produk AI, jadi label itu sendiri tidak banyak menjelaskan. Jadi, apa itu AI agent dalam praktiknya? Panduan ini mengikuti satu pekerjaan bisnis yang nyata dari awal sampai akhir, supaya Anda bisa melihat apa yang dilakukan agen di setiap langkah, kapan ia membutuhkan Anda, dan cara membedakan agen sungguhan dari chatbot yang sekadar ganti nama.
Setelah memahami dasarnya, perbandingan chatbot, agen, dan rekan kerja AI membantu menentukan apakah Anda menyerahkan pertanyaan, tujuan, atau pekerjaan rutin. Panduan lima jenis agen klasik menjelaskan cara mengambil keputusan, bukan peringkat produk. Panduan AI agentik menelusuri siklus merencanakan, bertindak, dan memeriksa. Sementara itu, perbandingan istilahnya menjelaskan mengapa agen dan AI agentik bukan dua generasi teknologi yang bersaing.
Saat mulai mendelegasikan pekerjaan, panduan AI sebagai rekan tim menunjukkan peran konteks, peninjauan, dan metode yang disimpan. Panduan karyawan AI menarik batas penting lainnya: tugas rutin mana yang bisa diserahkan, serta keputusan dan tanggung jawab mana yang tetap dipegang manusia.
Apa itu AI agent?
AI agent adalah sistem AI yang Anda beri sebuah tujuan, bukan satu pertanyaan. Ia memutuskan apa yang harus dilakukan berikutnya, mengerjakannya di tool Anda, melihat apa yang terjadi, lalu menyesuaikan diri.
Kata "agen" sebenarnya sudah lama. Buku teks AI klasik, Artificial Intelligence: A Modern Approach (Kecerdasan Buatan: Sebuah Pendekatan Modern, pertama terbit pada 1995), menggambarkan agen sebagai apa saja yang bisa merasakan lingkungannya dan bertindak terhadapnya. Menurut definisi itu, termostat pun termasuk agen.
Yang baru adalah otaknya. Agen masa kini memakai large language model (jenis AI di balik ChatGPT dan Claude) untuk menentukan langkah berikutnya. Sebuah makalah riset tahun 2022 berjudul ReAct menunjukkan pola sederhana yang membuat cara ini bekerja lebih baik: berpikir, bertindak, melihat hasilnya, lalu berpikir lagi. Sebagian besar produk agen saat ini mengikuti salah satu versi dari siklus itu.
Setiap perusahaan punya definisinya sendiri. AWS merumuskannya dengan sederhana: "Humans set goals, but an AI agent independently chooses the best actions it needs to perform to achieve those goals." (Manusia menetapkan tujuan, tetapi AI agent secara mandiri memilih tindakan terbaik yang perlu dilakukannya untuk mencapai tujuan tersebut.) LangChain menambahkan poin yang berguna: otonomi itu sebuah skala, bukan soal ya atau tidak. Ada agen yang mengikuti jalur yang sudah disusun orang. Ada juga yang merencanakan, bertindak, dan mengubah arah sendiri. Agen bisnis yang paling berguna biasanya ada di tengah. Mereka mengerjakan bagian yang melelahkan dan berhenti untuk menunggu manusia ketika memang penting.
Kalau Anda lebih suka menonton daripada membaca, video penjelasan singkat dari IBM membahas dasar-dasarnya dengan baik. Video ini dari 2024, jadi anggap saja sebagai pengantar konsepnya, bukan gambaran produk saat ini.
YouTube · IBM Technology
Apa itu AI Agent? · 15 Juli 2024
Penjelasan 12 menit di papan tulis. Maya Murad menunjukkan mengapa sebuah model saja bisa salah menjawab pertanyaan sederhana soal jumlah hari cuti, dan bagaimana memberinya rencana, tool, dan memori bisa memperbaikinya. Menjelang akhir, ia menyebut "a sliding scale of AI autonomy" (skala otonomi AI yang bertingkat).
Tes cepat untuk produk apa pun yang menyebut dirinya agen: Apakah ia memilih langkah berikutnya sendiri? Bisakah ia bertindak di tool Anda, bukan hanya menulis teks? Apakah ia memeriksa hasil kerjanya sendiri sebelum menyerahkannya? Makin banyak jawaban "ya", makin layak ia disebut agen.
Cara kerja AI agent: lima bagian, satu tugas
Inilah tugas yang akan kita ikuti. Ini contoh yang dibuat di workspace demo Okou dengan data rekaan, bukan kisah pelanggan.
Anda memimpin tim marketing di sebuah perusahaan software kecil. Anda ingin bermitra dengan beberapa kreator yang mengajarkan alur kerja AI yang praktis kepada tim operasional. Anda menulis:
Cari lima kreator yang menjangkau para pemimpin operasional dan cocok dengan produk kita. Masukkan mereka ke tracker mitra kita lengkap dengan tautan dan alasan mengapa mereka cocok. Buat draf email pertama untuk masing-masing, dan biarkan drafnya untuk saya tinjau.
Chatbot akan memberi Anda beberapa nama dari ingatannya dan satu template email. Agen memperlakukan ini sebagai pekerjaan. Agar hasilnya bagus, ia butuh lima hal: tujuan, konteks, tool, cara untuk bertindak dan memeriksa, serta umpan balik. Kelima bagian ini adalah cara kami menguraikannya, bukan standar resmi. Tetapi kalau Anda bisa melihat kelimanya dalam sebuah tugas, Anda bisa melihat apa yang sebenarnya dikerjakan agen.
1. Tujuan: seperti apa "selesai" itu
Tujuan adalah hasil akhir dalam kata-kata sederhana: lima kreator, tracker yang terisi, satu draf email untuk masing-masing. Tujuan yang baik juga punya batasan. "Biarkan drafnya untuk saya tinjau" adalah batasan. Begitu juga "kembalikan kurang dari lima kalau tidak menemukan yang benar-benar cocok."
Sebagian besar masalah berawal di sini. Agen mengisi celah dengan tebakan, jadi tujuan yang samar akan menghasilkan tebakan. Sebutkan apa yang Anda inginkan, ke mana hasilnya harus masuk, dan siapa yang memeriksanya.
2. Konteks: apa yang diketahui agen tentang situasi Anda
Konteks adalah latar belakang yang dibutuhkan seorang rekan kerja baru: brief produk, panduan brand, catatan dari kemitraan sebelumnya, dan hal-hal yang sudah Anda sampaikan dalam percakapan.
Konteks mengubah keputusan, bukan hanya pilihan kata. Dalam contoh kita, brief kampanye meminta kreator yang mengajarkan alur kerja AI yang praktis, jadi kreator yang hanya mengajarkan coding dicoret. Catatan kemitraan menyebutkan bahwa biaya dan syarat belum disepakati, jadi email-emailnya mengajak berdiskusi, bukan menyebut harga. Panduan brand meminta klaim yang konkret, jadi setiap email menyebut karya nyata sang kreator, bukan memuji "konten keren" mereka.
Okou membaca lima dokumen dari folder Drive yang aksesnya sudah Anda berikan, merangkum isi masing-masing, dan menandai satu pertanyaan yang perlu diputuskan sebelum menghubungi kreator. Aplikasi Okou langsung, dokumen rekaan. Lihat ukuran penuh
Konteks juga punya batas. Di Okou, sebuah chat mengingat apa yang dibicarakan di chat itu. Chat baru dimulai dari nol. Kalau diskusi minggu lalu penting, Anda merujuk ke chat sebelumnya itu atau melampirkan brief-nya. Dengan begitu Anda selalu tahu informasi apa yang dipakai agen.
3. Tool: apa yang bisa dipakai dan diubah agen
Tool adalah cara agen menyelesaikan pekerjaan. Untuk tugas ini: mencari kreator di web, membuka halaman mereka untuk melihat karya terbaru, menambahkan baris ke Google Sheet bersama, dan membuat draf di Gmail.
Inilah perbedaan terbesar dengan chatbot. Chatbot bisa menjelaskan seperti apa tracker yang bagus. Agen yang punya akses ke sheet Anda bisa langsung mengisinya. Di situ pula risikonya, jadi berikan akses dengan sengaja dan penuh pertimbangan.
Daftar aplikasi yang bisa dihubungkan ke Okou, diambil pada 5 Oktober 2026, dengan detail akun diburamkan. Aplikasi yang ada di daftar belum tentu sudah bisa dipakai oleh agen. Lihat ukuran penuh
Di Okou, Anda menghubungkan sebuah akun, mengizinkan agen memakainya, lalu mengizinkan tindakan tertentu, misalnya "buat draf Gmail". Anda bisa mengizinkan sebuah tindakan selama satu jam, satu hari, satu minggu, atau selamanya (cara kerja izin). Untuk tugas ini, Anda mengizinkan membaca folder Drive, menulis ke tracker, dan membuat draf, tetapi tidak mengizinkan pengiriman. Kalau agen membutuhkan sesuatu yang belum Anda izinkan, Okou berhenti dan bertanya.
4. Tindakan: kerjakan, periksa, ulangi
Sekarang agen mulai bekerja. Ia tidak menjalankan skrip yang kaku. Ia mengambil satu langkah, melihat hasilnya, lalu memutuskan apa yang dilakukan berikutnya.
Dalam contoh kita: ia mencari kreator dan membuka profil masing-masing. Ada satu yang sudah setahun tidak posting, jadi ia mencoretnya dan mencari lagi. Ada yang sangat cocok tetapi tidak punya email bisnis publik, jadi ia mencatatnya sebagai pertanyaan terbuka alih-alih menebak alamatnya. Ia menambahkan setiap kreator yang sudah terkonfirmasi ke tracker lengkap dengan tautan, lalu membuat draf email yang menyebut karya nyata mereka.
Langkah pemeriksaan inilah yang menjadikannya agen. Tool yang berjalan sekali lalu berharap hasilnya baik lebih mirip tombol. Dalam tugas kita, pemeriksaan sederhananya adalah "apakah setiap kreator di tracker punya tautan sumber?" Kalau tidak, agen kembali dan mencarinya, atau mencoret kreator itu.
Karena siklus ini memakan waktu, Okou menjalankannya di cloud. Pekerjaan tetap berjalan setelah Anda menutup laptop, dan Anda tinggal kembali untuk melihat hasilnya.
Tugas yang sama dalam enam langkah. Kuning adalah bagian Anda, biru adalah siklus kerja agen, hijau adalah apa yang diserahkan kembali. Lihat ukuran penuh
5. Umpan balik: dari pekerjaan dan dari Anda
Umpan balik datang dari dua tempat. Yang pertama, dari pekerjaan itu sendiri: pencarian tidak menemukan apa-apa, halaman tidak mau terbuka, audiens seorang kreator ternyata berbeda dari bio-nya. Agen yang baik menyesuaikan diri sendiri.
Yang kedua adalah Anda. Cara agen membuat Anda tetap mengikuti perkembangan sama pentingnya dengan seberapa pintar agen itu. Belum lama ini, seorang developer memberikan tugas riset yang sama ke tiga produk agen dan membagikan hasilnya:
X · Kun Chen (@kunchenguid) · 5 Oktober 2026
"it kept giving me updates about its progress, which was useful"
(Terjemahan: agen itu terus memberi saya kabar tentang progresnya, dan itu berguna.)
Menurut pembacaan kami atas ujinya, agen yang paling cepat melewatkan satu syarat yang sudah disebutkan Kun Chen sejak awal. Agen yang bertanya dulu dan membagikan progresnya memungkinkan Kun Chen mengoreksi arah lebih awal. Kun Chen sendiri menyebutnya "a one-off experience" (pengalaman sekali saja) yang perlu disikapi "with a grain of salt" (dengan hati-hati, tidak ditelan mentah-mentah), dan ini adalah pendapat satu orang, bukan benchmark. Tetapi dari situ ada tiga hal bagus yang patut diperhatikan: Apakah agen mengonfirmasi tujuannya? Apakah ia menghormati batasan Anda? Apakah ia menunjukkan pekerjaannya selagi masih ada waktu untuk memperbaikinya?
Cara agen menyerahkan hasil kerjanya juga penting. Orang yang berbeda membutuhkan hal yang berbeda. Dalam tugas kita, tim Anda mendapat tracker, setiap kreator mendapat draf email, dan Anda mendapat daftar pendek pertanyaan terbuka. Okou dirancang untuk memilih format yang sesuai dengan siapa yang membacanya.
Lalu Anda meninjau. Anda mungkin bilang "awali email untuk Mara dengan tutorial wawancaranya" atau "coret kreator kedua, kita sudah bekerja sama dengannya." Agen merevisi di chat yang sama. Dan tidak ada yang keluar dari perusahaan sampai Anda sendiri yang mengirimnya:
Okou meninggalkan draf Gmail dan menjelaskan mengapa tawarannya cocok. Anda yang memutuskan apakah akan mengirimnya. Aplikasi Okou langsung, kreator rekaan. Lihat ukuran penuh
Setelah tugas selesai: jadikan bisa dipakai ulang
Inilah bagian yang sering dilewatkan oleh sebagian besar penjelasan. Koreksi Anda membuat tugas ini lebih baik, tetapi koreksi itu tidak otomatis menjadi cara kerja tim. Kalau bulan depan seorang rekan meminta outreach kreator di chat baru, agen tidak akan tahu apa yang sudah Anda perbaiki.
Jadi langkah terakhirnya adalah memutuskan apa yang mau disimpan. Di Okou, Anda menyimpan caranya sebagai alur kerja (workflow): langkah-langkahnya, dokumen referensinya, format hasilnya, dan aturan "hanya draf, manusia yang mengirim". Rekan Anda lalu bisa menjalankan cara yang sama dengan Gmail dan izin mereka sendiri. Membagikan alur kerja berarti membagikan caranya, bukan inbox atau chat Anda. Kalau Anda ingin tugas ini berjalan setiap Senin, tambahkan sebuah otomatisasi (automation). Alur kerja adalah caranya. Otomatisasi adalah jadwalnya.
Itulah bedanya agen yang membantu sekali saja dengan agen yang membuat tim jadi lebih baik dalam suatu pekerjaan.
Kapan AI agent menjadi alat yang tepat?
Tidak semua tugas membutuhkan agen. Kalau langkah-langkahnya selalu sama, otomatisasi sederhana lebih murah dan lebih bisa diprediksi. Agen baru sepadan ketika tugasnya membutuhkan penilaian.
Barry Zhang dari Anthropic memberikan checklist yang jelas dalam sebuah talk pada 2025. Poin pertamanya: "don't build agents for everything" (jangan membuat agen untuk segala hal) (0:52).
YouTube · AI Engineer
Cara Kami Membangun Agen yang Efektif: Barry Zhang, Anthropic · 4 April 2025
Talk 15 menit dari seorang engineer Anthropic. Lima menit pertamanya berisi checklist untuk memutuskan apakah sebuah tugas memang membutuhkan agen, dan checklist ini relevan jauh di luar dunia engineering.
Dalam bahasa bisnis, ajukan empat pertanyaan:
- Apakah tugas ini butuh penilaian? Kalau Anda bisa menuliskan setiap langkah sejak awal, pakai proses yang baku.
- Apakah hasilnya sepadan dengan usahanya? Brief akun mingguan sepadan. Memilah tiket support ke dalam folder mungkin tidak.
- Bisakah agen mengerjakan bagian yang sulit dengan baik? Uji itu lebih dulu. Kalau ia tidak bisa menemukan sumber yang tepat, perkecil tugasnya.
- Berapa harga sebuah kesalahan? Kalau mahal atau sulit dideteksi, biarkan agen hanya membaca dan membuat draf, dan tetap libatkan manusia di langkah terakhir.
Tugas kreator kita lolos. Tidak ada yang tahu kreator yang tepat sejak awal, kemitraan yang bagus itu bernilai, riset dan pembuatan draf adalah hal yang dikerjakan agen dengan baik, dan pengiriman tetap dipegang manusia.
Apa bedanya AI agent dengan chatbot atau otomatisasi?
| Chatbot | Otomatisasi berbasis aturan | AI agent | |
|---|---|---|---|
| Yang Anda berikan | Sebuah pertanyaan | Pemicu dan langkah-langkah tetap | Tujuan, latar belakang, dan akses ke tool |
| Siapa yang menentukan langkahnya | Anda, satu pesan demi satu pesan | Siapa pun yang membuat otomatisasinya | Agen, dalam batasan Anda |
| Saat terjadi hal tak terduga | Ia menjawab pesan Anda berikutnya | Ia gagal atau melewati langkah itu | Ia menyesuaikan diri atau bertanya kepada Anda |
| Yang Anda dapatkan | Teks untuk disalin | Hasil yang sama setiap kali | Pekerjaan yang sudah jadi, plus hal-hal yang belum bisa ia pastikan |
Produk nyata sering mengaburkan batas-batas ini. Misalnya, pada Juli 2025 OpenAI menambahkan mode agen ke ChatGPT. Jadi, nilailah sebuah produk dari apa yang ia lakukan terhadap tujuan Anda, bukan dari namanya.
Salah kaprah yang umum tentang AI agent
"Makin mandiri makin baik." Tidak. Seberapa jauh Anda memercayai agen bergantung pada seberapa mahal akibat sebuah kesalahan, dan itu bisa berbeda untuk setiap tindakan dalam tugas yang sama.
"Agen ingat semua yang pernah kita bahas." Agen bekerja berdasarkan apa yang diberikan kepadanya: chat saat ini, aplikasi yang bisa ia jangkau, dan instruksinya. Di Okou, setiap chat punya riwayatnya sendiri, dan Anda membawa chat lain dengan cara merujuknya. Kalau agen terlihat lupa sesuatu, periksa apa yang sebenarnya diberikan kepadanya.
"Kalau saya membagikan agen ke tim, akun saya ikut terbagi." Tidak, kalau produknya dibuat dengan baik. Rekan Anda mendapat peran dan cara yang sama, tetapi setiap orang memakai akunnya sendiri.
"Sekali dikoreksi, ia akan belajar selamanya." Koreksi memperbaiki tugas saat ini. Koreksi itu baru menjadi standar tim ketika seseorang menyimpannya ke dalam instruksi agen atau ke sebuah alur kerja.
Apa yang tetap dipegang manusia
Agen bisa mengerjakan sebagian besar pekerjaan lapangan. Tetapi ia tidak bisa bertanggung jawab atas hasilnya. Hal-hal ini tetap dipegang tim Anda:
- Menetapkan tujuan dan batasan. Hanya Anda yang tahu bahwa seorang kreator tidak boleh dihubungi atau bahwa anggarannya belum disetujui.
- Memutuskan apa saja yang boleh diakses agen. Berikan apa yang dibutuhkan tugas ini, bukan semuanya.
- Menyetujui apa pun yang keluar dari perusahaan atau tidak bisa dibatalkan. Email ke pelanggan, perubahan anggaran, pembayaran, penghapusan.
- Bertanggung jawab atas hasilnya. Kalau sebuah email terkirim dengan klaim yang salah, perusahaan Anda yang mengirimnya.
Cara praktis untuk mengelola kepercayaan adalah satu tindakan dalam satu waktu. Agen yang sama bisa dipercaya untuk membaca brief, tetapi tetap harus menunggu sebelum mengirim email.
| Level | Yang boleh dilakukan agen | Dalam tugas kreator |
|---|---|---|
| 1. Membaca | Melihat, tanpa mengubah apa pun | Membuka brief di Drive dan profil publik kreator |
| 2. Membuat draf dan mencatat | Menyiapkan pekerjaan yang belum dilihat pihak luar | Menambahkan baris ke tracker, menyimpan draf email |
| 3. Bertindak setelah Anda setujui | Melakukannya, tetapi hanya setelah ada orang yang bilang ya | Mengirim email, mengganti pemilik di CRM |
| 4. Bertindak sendiri | Langkah rutin yang mudah dibatalkan dan sudah Anda periksa | Memperbarui kolom status |
Mulailah dari level 1 dan 2. Naikkan sebuah tindakan ke level berikutnya hanya setelah tindakan itu terbukti benar berkali-kali.
Panduan izin Okou menyarankan hal yang sama untuk pekerjaan yang butuh pemeriksaan manusia: izinkan pembuatan draf, jangan izinkan pengiriman, dan tuliskan aturan peninjauannya di instruksi. Untuk mengetahui cara Okou menjauhkan kata sandi dan kunci dari AI itu sendiri, baca Broker yang memegang kunci Anda. Bukan AI agent Anda.
Contoh AI agent untuk tim bisnis
Lima bagian yang sama muncul di sebagian besar pekerjaan yang diserahkan tim kepada agen:
- Sales: sebelum panggilan dengan pelanggan, kumpulkan riwayat CRM, email terbaru, dan berita tentang perusahaan itu menjadi brief satu halaman, plus draf follow-up untuk dikirim oleh tenaga penjualnya.
- Customer success: rangkum masalah pelanggan dari percakapan sebelumnya dan dokumentasi produk, lalu buat draf balasan atau eskalasi untuk pemilik akun.
- Marketing: ubah angka kampanye dan hasil CRM menjadi brief performa singkat dengan saran langkah berikutnya.
- Founder dan chief of staff: siapkan brief mingguan berisi apa yang berubah, apa yang terhambat, dan siapa penanggung jawab setiap langkah berikutnya, lengkap dengan tautan ke sumbernya.
Untuk dua puluh contoh lain yang lebih rinci, baca Kasus penggunaan AI agent untuk pekerjaan nyata. Untuk membandingkan produk agen, baca Penjelasan AI agent untuk non-developer.
Cara memulai tugas AI agent pertama Anda
- Pilih sesuatu yang Anda kerjakan setiap minggu. Anda akan langsung tahu apakah hasilnya bagus.
- Tulis arti "selesai" dalam satu atau dua kalimat. Apa yang Anda inginkan, ke mana hasilnya masuk, siapa yang memeriksanya.
- Berikan apa yang dibutuhkan seorang rekan kerja baru. Sebuah brief, contoh sebelumnya, folder yang tepat. Latar belakang yang kurang adalah penyebab paling umum dari hasil yang hambar.
- Mulai dengan akses membaca dan membuat draf saja. Biarkan urusan mengirim dan memublikasikan tetap dipegang manusia.
- Periksa beberapa hasil pertama dengan teliti, lalu simpan caranya. Setelah hasilnya konsisten benar, jadikan alur kerja yang bisa dipakai ulang oleh tim Anda.
Makin banyak orang yang memakai agen yang sama, makin penting menjaga latar belakang bersama tetap mutakhir. Panduan kami tentang manajemen konteks AI agent untuk tim menjelaskan caranya.
Coba tugas kreator ini dengan Okou
Okou adalah rekan kerja AI untuk tim bisnis. Okou mengumpulkan latar belakang yang dibutuhkan sebuah pekerjaan dari aplikasi yang Anda hubungkan, mengerjakannya di cloud, lalu menyerahkan sesuatu yang bisa Anda tinjau, seperti tracker, brief, atau sekumpulan draf. Ketika caranya berhasil, tim Anda menyimpannya sebagai alur kerja.
Buka alur kerja riset kreator dan kemitraan, atau langsung minta ke Okou:
Gunakan brief produk kita di Drive untuk mencari maksimal lima kreator yang menjangkau para pemimpin operasional. Untuk masing-masing, sertakan tautan profil, dua contoh terbaru yang relevan, alasan mengapa mereka mungkin cocok, dan apa yang belum terkonfirmasi. Kembalikan lebih sedikit kalau buktinya kurang kuat. Masukkan mereka ke tracker mitra dan buat draf email pertama untuk masing-masing agar saya tinjau. Jangan kirim apa pun.
Untuk panduan lengkapnya, termasuk cara tracker diperbarui saat kreator membalas, baca cara menemukan influencer untuk brand Anda dan melacak outreach.
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah ChatGPT termasuk AI agent?
Percakapan ChatGPT biasa adalah chatbot: Anda bertanya, ia menjawab, dan Anda yang memutuskan apa yang harus dilakukan. Pada Juli 2025, OpenAI menambahkan mode agen yang bisa mengambil langkah sendiri, misalnya menjelajahi situs web untuk menyelesaikan sebuah tugas. Jadi tergantung cara Anda memakainya: apakah ia memilih dan mengambil tindakan menuju tujuan Anda, atau hanya menjawab?
Apa yang sebenarnya dilakukan AI agent?
Ia mengubah sebuah tujuan menjadi langkah-langkah yang tuntas. Ia membaca latar belakang yang Anda tunjukkan, memakai aplikasi yang terhubung untuk mencari, membaca, menulis, atau membuat draf, memeriksa setiap hasil, lalu menyerahkan pekerjaan yang sudah jadi, seperti spreadsheet yang terisi, brief riset, atau draf email. Ketika ada sesuatu yang butuh keputusan Anda, agen yang diatur dengan baik akan berhenti dan bertanya.
Apa saja 5 jenis AI agent?
Daftar klasik dari buku teks, yang juga dipakai IBM, adalah simple reflex, model-based reflex, goal-based, utility-based, dan learning agent (agen refleks sederhana, refleks berbasis model, berbasis tujuan, berbasis utilitas, dan agen yang belajar). Daftar ini menggambarkan cara agen mengambil keputusan. Bagi tim bisnis, biasanya lebih berguna mengelompokkan agen berdasarkan pekerjaan yang dilakukannya dan seberapa banyak yang boleh ia kerjakan sendiri.
Apakah agentic AI sama dengan AI agent?
Keduanya beririsan dan orang sering memakainya bergantian. "AI agent" biasanya berarti satu sistem tertentu yang bekerja menuju sebuah tujuan dengan memakai tool. "Agentic AI" lebih luas: AI yang bertindak dengan tingkat kemandirian tertentu, yang bisa mencakup beberapa agen atau langkah-langkah mirip agen di dalam proses yang lebih besar.
Apakah saya perlu keahlian teknis untuk memakai AI agent?
Tidak, kalau produknya dibuat untuk tim bisnis. Anda menjelaskan apa yang Anda inginkan dengan bahasa sehari-hari, menghubungkan aplikasi yang dibutuhkan pekerjaan itu, lalu meninjau hasilnya. Keahlian yang penting adalah keahlian yang juga Anda pakai bersama rekan kerja baru: menjelaskan seperti apa hasil yang bagus, membagikan latar belakang yang tepat, dan memberi umpan balik yang jelas.
Bagaimana cara mencegah AI agent melakukan sesuatu yang tidak saya setujui?
Izinkan tindakan tertentu, bukan seluruh aplikasi. Mulailah dengan membaca dan membuat draf, simpan urusan mengirim, membayar, dan menghapus di balik persetujuan Anda, dan tuliskan aturan peninjauan di instruksi agen atau di alur kerjanya. Setelah itu, periksa log aktivitas tugas untuk melihat apa yang dibaca dan apa yang diubahnya.
