Mengenal Agentic AI yang Bisa Menjalankan Tugas Secara Mandiri

Daftar Isi

Perbedaan AI generatif biasa dan Agentic AI mandiri

Serbatau - Agentic AI adalah pendekatan dalam pengembangan kecerdasan buatan yang memberi sistem kemampuan untuk merencanakan, bertindak, dan mengevaluasi hasil kerjanya sendiri demi mencapai tujuan tertentu tanpa instruksi rinci di setiap langkah.

• Agentic AI menekankan pada otonomi sistem dalam merencanakan dan menjalankan tugas.
• Konsep ini menjadi dasar dari berbagai AI agent yang digunakan untuk otomasi kerja.
• Agentic AI berbeda dari AI generatif biasa yang hanya menghasilkan konten sesuai permintaan.
• Penerapannya mencakup riset otomatis, pengelolaan alur kerja, hingga dukungan pengambilan keputusan.
• Tingkat otonomi agentic AI dapat diatur sesuai kebutuhan dan tingkat risiko tugas.

Apa yang Dimaksud dengan Agentic AI?

Istilah agentic AI merujuk pada karakteristik "agency" atau kemampuan bertindak secara mandiri yang dimiliki sebuah sistem kecerdasan buatan.

Berbeda dengan model AI yang hanya merespons satu permintaan sekaligus, sistem yang bersifat agentic mampu memahami tujuan akhir, menyusun strategi untuk mencapainya, memilih tindakan yang paling relevan, lalu mengevaluasi apakah tindakan tersebut sudah membawa hasil mendekati tujuan.

Konsep ini menjadi fondasi teoretis di balik berbagai AI agent yang belakangan mulai banyak digunakan.

Bisa dikatakan bahwa agentic AI adalah prinsip atau pendekatan, sementara AI agent adalah wujud nyata atau implementasi dari prinsip tersebut dalam bentuk sistem yang benar-benar bisa dipakai untuk menyelesaikan tugas.

Ciri Utama Sistem yang Bersifat Agentic

Sebuah sistem dapat dikategorikan sebagai agentic AI apabila memiliki beberapa ciri berikut:

• Mampu menerima tujuan dalam bentuk umum, bukan hanya instruksi langkah demi langkah.
• Dapat menyusun rencana kerja sendiri untuk mencapai tujuan tersebut.
• Memiliki kemampuan menggunakan berbagai alat atau sumber informasi untuk mendukung pelaksanaan tugas.
• Bisa mengevaluasi hasil kerja sendiri dan melakukan penyesuaian bila diperlukan.
• Memiliki tingkat otonomi tertentu, meski tetap dapat dibatasi oleh aturan atau pengawasan manusia.

Perbedaan AI generatif biasa dan Agentic AI mandiri

Bagaimana Agentic AI Bekerja dalam Praktik

Secara umum, cara kerja agentic AI dapat digambarkan melalui beberapa tahapan berikut:

1. Memahami tujuan akhir yang disampaikan pengguna secara umum.
2. Memecah tujuan tersebut menjadi rangkaian langkah kecil yang lebih terukur.
3. Menentukan alat, data, atau sumber daya yang dibutuhkan untuk setiap langkah.
4. Menjalankan langkah-langkah tersebut secara berurutan sambil memantau perkembangan.
5. Melakukan evaluasi terhadap hasil sementara, lalu menyesuaikan rencana bila hasil belum sesuai harapan.
6. Menyampaikan hasil akhir kepada pengguna disertai catatan proses yang telah dilalui.

Proses evaluasi diri inilah yang menjadi pembeda penting. Sistem agentic tidak hanya menjalankan perintah secara kaku, tetapi juga memiliki mekanisme umpan balik internal yang membuatnya bisa memperbaiki langkah di tengah proses.

Perbedaan Agentic AI dengan AI Generatif Biasa

Agar tidak keliru, penting untuk memahami perbedaan mendasar antara agentic AI dan AI generatif konvensional.

• AI generatif biasa fokus pada menghasilkan satu output, seperti teks, gambar, atau kode, berdasarkan satu permintaan.
• Agentic AI berfokus pada penyelesaian tujuan yang mungkin membutuhkan banyak langkah dan keputusan.
• AI generatif umumnya tidak memiliki memori berkelanjutan antar tugas, sedangkan agentic AI dapat menyimpan konteks selama proses berlangsung.
• AI generatif menunggu instruksi baru setiap kali, sementara agentic AI bisa melanjutkan proses tanpa harus diberi arahan di setiap tahap.

Bidang Penerapan Agentic AI

Pendekatan agentic AI mulai diterapkan pada berbagai bidang, di antaranya:

• Riset dan pengumpulan informasi otomatis dari berbagai sumber untuk mendukung pengambilan keputusan.
• Pengelolaan alur kerja administratif, seperti penjadwalan dan pengorganisasian dokumen.
• Dukungan layanan pelanggan yang membutuhkan penelusuran data dan tindak lanjut otomatis.
• Analisis data awal sebelum ditinjau lebih lanjut oleh tim yang berwenang.
• Otomasi proses bisnis yang melibatkan banyak aplikasi atau sistem yang saling terhubung.

Tantangan dalam Penerapan Agentic AI

Di balik potensinya, agentic AI juga memiliki tantangan yang perlu diperhatikan sebelum diterapkan secara luas.

Tingkat otonomi yang tinggi berarti sistem dapat mengambil keputusan tanpa persetujuan manusia di setiap langkah, sehingga diperlukan mekanisme pengawasan dan batasan yang jelas agar hasil kerja tetap sesuai standar dan aman digunakan.

Selain itu, keakuratan hasil sangat bergantung pada kualitas data dan alat yang tersedia bagi sistem. Apabila sumber data tidak andal, hasil kerja agentic AI juga berisiko kurang akurat. Oleh karena itu, penerapannya sebaiknya dimulai dari tugas dengan risiko rendah terlebih dahulu.

Kesimpulan

Agentic AI adalah konsep penting yang mendasari perkembangan AI agent masa kini, dengan penekanan pada kemampuan sistem untuk merencanakan dan menjalankan tugas secara mandiri.

Memahami perbedaannya dengan AI generatif biasa membantu pengguna menentukan jenis solusi AI yang paling sesuai dengan kebutuhan, sekaligus menyadari pentingnya pengawasan dan batasan yang jelas saat menerapkan sistem yang bersifat otonom ini.