Apa Itu AI Agent dan Apa Bedanya dengan AI Biasa? Ini Penjelasan beserta Contohnya Lengkap

4. Tingkat Otonomi

AI biasa memiliki tingkat otonomi yang relatif rendah karena hampir seluruh proses bergantung pada instruksi dari pengguna. Sebaliknya, AI Agent memiliki tingkat otonomi yang lebih tinggi karena mampu menjalankan beberapa langkah secara mandiri tanpa harus menerima instruksi baru pada setiap tahap.

Bagaimana Cara Kerja AI Agent?

Pada dasarnya, AI Agent bekerja melalui siklus yang terus berulang hingga tujuan berhasil dicapai. Secara umum AI Agent bekerja melalui lima tahapan berikut.

Tahap pertama adalah menerima tujuan atau instruksi dari pengguna. Instruksi tersebut tidak selalu berupa langkah-langkah rinci. Pengguna cukup menjelaskan hasil akhir yang diinginkan.

Setelah itu, AI Agent akan memahami konteks permasalahan menggunakan Large Language Model (LLM) atau model AI lainnya. Proses ini membantu sistem menentukan informasi apa saja yang dibutuhkan.

Selanjutnya, AI Agent menyusun rencana kerja. Pada tahap ini, sistem memecah tujuan besar menjadi beberapa tugas kecil yang lebih mudah diselesaikan secara bertahap.

Baca Juga :

15 Contoh Penerapan AI dalam Kehidupan Sehari-hari dan Teknologinya

Apabila diperlukan, AI Agent akan menggunakan berbagai tools eksternal, misalnya mencari informasi melalui internet, membaca dokumen, mengambil data dari database perusahaan, atau berinteraksi dengan aplikasi lain.

Setelah memperoleh seluruh informasi yang diperlukan, AI Agent menjalankan tindakan sesuai rencana. Selama proses berlangsung, sistem akan terus mengevaluasi apakah hasil yang diperoleh sudah sesuai target.

Jika hasilnya belum memuaskan, AI Agent dapat mengubah strategi tanpa harus menunggu instruksi baru dari pengguna.

Kemampuan untuk mengamati, merencanakan, bertindak, lalu mengevaluasi inilah yang menjadi pembeda utama dibandingkan AI generatif biasa.

Komponen Utama AI Agent

Agar mampu bekerja secara mandiri, AI Agent terdiri atas beberapa komponen yang saling terhubung. Setiap komponen memiliki peran berbeda dalam membantu sistem memahami instruksi, menyusun strategi, hingga menyelesaikan tugas secara otomatis.

1. Large Language Model (LLM)

Pada banyak AI Agent modern, Large Language Model (LLM) berperan sebagai “otak” utama yang bertugas memahami bahasa manusia, menganalisis konteks, melakukan penalaran, serta menghasilkan respons yang relevan. 

Model inilah yang memungkinkan AI Agent memahami instruksi pengguna dan menentukan langkah terbaik untuk mencapai tujuan.

2. Memory (Memori)

Komponen memory berfungsi menyimpan informasi penting selama AI Agent bekerja. Memori memungkinkan sistem mengingat konteks percakapan, hasil dari langkah sebelumnya, maupun data yang telah diperoleh sehingga proses penyelesaian tugas menjadi lebih efisien tanpa harus mengulang dari awal.

3. Planning (Perencanaan)

Planning merupakan kemampuan AI Agent untuk menyusun strategi sebelum menjalankan tugas. Pada tahap ini, sistem akan membagi tujuan utama menjadi beberapa langkah yang lebih kecil, menentukan urutan pengerjaan, serta memilih metode yang dianggap paling efektif untuk mencapai hasil yang diinginkan.

4. Tools (Alat Tambahan)

AI Agent dapat terhubung dengan berbagai tools atau alat tambahan, seperti mesin pencari, database, aplikasi kalender, email, sistem manajemen proyek, hingga API dari layanan lain. 

Integrasi ini memungkinkan AI Agent tidak hanya memberikan jawaban, tetapi juga melakukan tindakan nyata, misalnya mencari data terbaru, mengirim email, atau menjadwalkan rapat secara otomatis.

5. Feedback Loop (Mekanisme Evaluasi)

Feedback loop merupakan proses evaluasi yang dilakukan AI Agent setelah menyelesaikan suatu langkah. Sistem akan memeriksa apakah hasil yang diperoleh sudah sesuai dengan tujuan yang ditetapkan. 

Apabila masih terdapat kesalahan atau hasilnya belum optimal, AI Agent dapat menyesuaikan strategi dan mencoba pendekatan lain hingga memperoleh hasil yang lebih baik.