Semakin mendekati kenyataan bahwa agen AI tertentu akan membeli produk dan meminta layanan atas nama manusia. Agen AI adalah perangkat lunak AI otonom atau semi-otonom yang mendukung pencapaian tujuan perusahaan dengan melakukan pengambilan keputusan, persepsi, dan tindakan di lingkungan digital maupun fisik. Perusahaan memanfaatkan teknologi AI, termasuk LLM (large language model), untuk mengembangkan dan menerapkan agen AI yang mampu menangani tugas kompleks. Hal ini mengotomatiskan berbagai bidang industri seperti layanan pelanggan, operasi industri, analisis data, pembuatan konten, dan otomatisasi logistik, sehingga menghadirkan inovasi di seluruh sektor industri.
Sejak beberapa tahun lalu hingga sekarang, agen AI berbasis LLM (large language model) telah membentuk ulang pengalaman konsumen dengan mendorong keterlibatan pelanggan melalui interaksi konsumsi yang menyerupai manusia, secara langsung memengaruhi keputusan pembelian produk atau layanan, serta mendefinisikan ulang cara konsumen menemukan, membandingkan, dan memilih produk.
Menurut pengumuman Gartner, Hype Cycle untuk teknologi baru 2025 menempatkan machine customers, AI agents, decision intelligence, dan programmable money sebagai tren utama yang mendukung peralihan menuju 'bisnis otonom' berbasis AI dan otomatisasi.
Latar belakang teoretis
Definisi agen AI
Agen AI adalah sistem yang mengenali lingkungan, menetapkan tujuan, menyusun rencana, dan secara otonom menjalankan tindakan. Karakteristik utamanya adalah sebagai berikut.
Persepsi (Perceotion): mengenali lingkungan eksternal
Penalaran (Reasoning): penilaian berdasarkan tujuan dan kondisi saat ini
Tindakan (Acting): eksekusi untuk mencapai tujuan
Pembelajaran (Learning): peningkatan kinerja melalui pengalaman
Komponen teknis
Planner berbasis LLM: dengan memanfaatkan LLM seperti GPT-4, Claude, dan Gemini, alur bisnis dapat dirancang secara otomatis. Berdasarkan input bahasa alami, tugas dapat dipecah dan tahapan eksekusi dapat dirancang dengan terhubung ke API eksternal.
Sistem multi-agen: agen berbasis peran (SalesAgent, MarketingAgent, FinanceAgent, dll.) memiliki tujuan dan kemampuan eksekusi yang independen, serta menjalankan tugas kompleks melalui kerja sama satu sama lain.
Sistem Memory & Feedback: melalui vector DB (Faiss, Weaviate, dll.), konteks dan riwayat diingat, lalu strategi tindakan dioptimalkan berdasarkan Reinforcement Learning.
Eksekutor tindakan (Executor): menjalankan aksi nyata seperti pemanggilan API eksternal, pengiriman email, pembuatan konten, dan pemrosesan pembayaran. (Contoh: framework berbasis open source seperti Zapier, LangChain, AutoGen, AgentVerse, CrewAI, dll.)
Belum ada komentar.