Jakarta, Pacman News – Kecerdasan buatan AI telah menjadi pusat perhatian dalam industri teknologi, berkat kemampuannya yang mengesankan dalam menangani tugas-tugas dengan otomatisasi tinggi dan efisiensi.
Agen AI ini tidak hanya mampu memproses bahasa manusia dengan alami, tetapi juga memiliki kemampuan untuk membuat keputusan cerdas, menyelesaikan masalah, dan berinteraksi dengan berbagai lingkungan.
Keahlian ini memungkinkan penerapan agen AI dalam spektrum luas aplikasi, mulai dari pengembangan perangkat lunak hingga otomasi dalam teknologi informasi.
Simak informasi lengkap mengenai agents AI berikut ini!
Cara Kerja Agen AI
Menurut IBM, agen AI didukung oleh model bahasa besar yang memberikan kemampuan untuk memahami dan merespons pertanyaan atau perintah dari pengguna.
Mereka menggunakan teknologi agenik untuk mengakses alat-alat backend yang membantu dalam mengakses data terbaru, mengoptimalkan proses kerja, dan secara otomatis menghasilkan subtugas untuk mencapai tujuan yang lebih kompleks.
Agen AI ini juga mampu beradaptasi dengan ekspektasi pengguna seiring waktu, menyimpan data interaksi sebelumnya, dan merencanakan tindakan di masa depan. Agen AI dimulai dengan menetapkan tujuan dan lingkungan yang telah ditentukan oleh pengguna.
Agen tersebut kemudian memecah tugas menjadi subtugas yang lebih kecil untuk meningkatkan efisiensi. Untuk tugas yang lebih sederhana, perencanaan mungkin tidak diperlukan dan agen dapat langsung menyesuaikan dan memperbaiki responsnya secara iteratif.
Paradigma Penalaran dalam Agen AI
Beberapa paradigma penalaran digunakan untuk mengembangkan agen AI, yang memungkinkan mereka untuk menangani masalah yang memerlukan beberapa langkah. Paradigma ReAct, contohnya, memotivasi agen untuk “berpikir” dan merencanakan setelah setiap aksi yang diambil.
Melalui struktur prompt yang terorganisir, agen dapat diprogram untuk berpikir secara bertahap dan menunjukkan setiap proses pemikirannya, memberikan transparansi pada pembentukan respons dan pembaruan konteks dengan penalaran yang baru.
Paradigma lain, ReWOO, mengurangi ketergantungan pada output alat untuk perencanaan tindakan. Agen merencanakan lebih awal dengan memprediksi alat yang akan digunakan setelah menerima instruksi dari pengguna. Pendekatan ini mengurangi penggunaan token yang berlebihan dan kompleksitas komputasi, serta menghindari kegagalan berlebihan pada alat.
Jenis dan Manfaat Agen AI
Agen AI dikembangkan dalam berbagai tingkat kemampuan, dari agen refleks sederhana hingga agen pembelajaran yang adaptif dan mampu belajar dari pengalaman. Agen berbasis tujuan memiliki model internal dari dunia dan tujuan yang jelas.
Agen ini mencari urutan tindakan yang optimal untuk mencapai tujuan tersebut dan merencanakan tindakan sebelumnya. Manfaat dari agen AI termasuk otomatisasi tugas yang memungkinkan pencapaian tujuan dengan lebih cepat dan biaya yang lebih rendah.
Agen AI juga menawarkan kinerja yang lebih tinggi dan respons yang lebih akurat, yang sangat penting untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Kolaborasi backend dan kemampuan untuk mengatasi kekurangan informasi menjadikan agen AI alat yang sangat berharga dalam evolusi kecerdasan buatan.