Apa itu Agentic AI? Inilah Pengertian, Cara Kerja, hingga Contohnya

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Halo gais! Selain Vibe Coding dan Model Context Protocol (MCP), sekarang ada lagi istilah baru yang berkaitan dengan Teknologi AI, bahkan juga berkaitan dengan Agen AI (AI Agent), yaitu Agentic AI. Sebenarnya, apa itu Agentic AI? Berikut ini adalah Pembahasannya.

Sumber Artikel : en.Wikipedia.org, Botpress.com, Uipath.com, Aisera.com (Blog), Salesforce.com, Dicoding.com (Blog), dan Heracx.ai

Perkembangan AI yang pesat kini menjembatani imajinasi fiksi ilmiah dengan kebutuhan nyata dunia bisnis. Awalnya, organisasi mengandalkan AI prediktif untuk membaca pola data dan memproyeksikan kejadian di masa depan. Setelah itu, AI generatif muncul dengan kemampuan menciptakan berbagai jenis konten baru, mulai dari tulisan hingga kode pemrograman. Saat ini, dunia teknologi memasuki fase Agentic AI, yaitu tahap di mana AI tidak hanya menghasilkan informasi, tetapi juga mampu bertindak dan merespons secara mandiri.

Keunggulan utama agen AI otonom terletak pada kemampuannya memahami konteks lingkungan, mengambil keputusan sendiri, belajar dari pengalaman, serta menyesuaikan perilakunya seiring waktu — bukan sekadar mengandalkan prediksi statistik.

Agentic AI dipandang sebagai teknologi strategis masa depan karena menekankan kemandirian dan fleksibilitas. Dengan integrasi yang kuat ke platform data dan sistem bisnis, teknologi ini berpotensi merevolusi sektor kesehatan, finansial, dan manufaktur melalui otomatisasi proses kerja yang cerdas. AI tidak lagi sekadar alat bantu, melainkan berperan sebagai tenaga kerja digital yang mampu mengambil keputusan dan beradaptasi secara cepat dan efektif.

A. Pengertian Agentic AI

Ilustrasi Arsitektur Platform Agentic AI

Agentic AI merupakan bentuk kecerdasan buatan yang dikembangkan agar dapat beroperasi secara mandiri dalam mewujudkan tujuan tertentu, tanpa perlu arahan atau campur tangan manusia secara terus-menerus. Berbeda dengan AI konvensional yang hanya bereaksi terhadap masukan atau menjalankan tugas sesuai perintah yang telah ditetapkan, Agentic AI mampu mengambil keputusan sendiri, menentukan skala prioritas, serta menyesuaikan perilakunya mengikuti kondisi yang terus berubah.

Perbedaan mendasar antara Agentic AI dan AI pada umumnya terletak pada tingkat kemandirian yang dimiliki. AI tradisional bekerja dalam batasan instruksi yang jelas, seperti memberikan jawaban, menghasilkan visual, atau menyajikan rekomendasi berdasarkan permintaan pengguna. Sementara itu, Agentic AI memiliki dorongan inisiatif internal, sehingga dapat mengenali persoalan, menyusun pendekatan pemecahan, merancang langkah-langkah tindakan, serta melakukan penyesuaian tanpa menunggu perintah langsung.

Prinsip otonomi dan inisiatif tersebut menjadi landasan utama Agentic AI. Sistem ini tidak sekadar mengolah data, tetapi juga memahami sasaran akhir dan bertindak secara proaktif untuk mencapainya, menyerupai agen cerdas yang mampu berpikir dan bertindak secara independen demi memperoleh hasil terbaik.

B. Perbedaan Agentic AI dengan AI Agents

Agentic AI dan AI agents memiliki keterkaitan yang erat. Agentic AI merujuk pada kapabilitas atau sifat otonominya, sementara AI agents adalah wujud perangkat lunak yang menerapkan kemampuan tersebut dalam praktik.

Dengan demikian, agentic AI dapat dipahami sebagai konsep payung yang menekankan kemandirian dan kemampuan bertindak, sedangkan AI agents merupakan implementasi nyata dari konsep tersebut. Meski begitu, agentic AI tidak selalu hadir dalam bentuk AI agents saja, melainkan juga dapat diwujudkan sebagai sistem terintegrasi, kerangka kerja, maupun platform berskala besar.

Walaupun merupakan dua kemampuan AI yang berbeda, agentic AI dan generative AI—yang berfungsi menghasilkan teks, gambar, musik, kode, dan konten lainnya—kerap digunakan secara bersamaan.

Agentic AI berfokus pada pengambilan keputusan secara mandiri, dan dalam proses tersebut sebagian keputusan dapat melibatkan kemampuan generatif. Sebagai contoh, sebuah sistem agentic AI dapat memanfaatkan generative AI untuk :

• Menyusun pesan pemasaran yang disesuaikan dengan kebutuhan pengguna
• Menyajikan rekomendasi produk secara dinamis melalui antarmuka AI percakapan

C. Cara Kerja Agentic AI

Agentic AI bekerja melalui sebuah siklus inti yang terdiri dari beberapa komponen utama, yang memungkinkan agen otonom untuk mengejar dan menyelesaikan tujuan dari awal hingga akhir. Proses ini digerakkan oleh sebuah large language model (LLM) sebagai pusat kendali yang berperan sebagai “otak” agen, sehingga agen mampu bernalar, merencanakan, dan mengambil keputusan.

Inti operasional Agentic AI bertumpu pada beberapa konsep fundamental berikut :

1. Perencanaan (Planning)

Memecah tujuan tingkat tinggi yang kompleks (misalnya, “Menyelesaikan sengketa tagihan pelanggan”) menjadi serangkaian langkah kecil yang dapat dikelola dan dieksekusi (misalnya, “Mencari di basis pengetahuan,” “Memverifikasi riwayat pembayaran di CRM,” “Menyusun email penyelesaian”).

2. Penalaran (Reasoning)

Kemampuan untuk mengevaluasi situasi saat ini, memahami tugas, memilih alat yang tepat, serta menentukan tindakan terbaik berikutnya. Pada tahap ini, kecerdasan LLM memegang peran kunci.

3. Penggunaan Alat (Tool Use)

Kemampuan agen untuk terhubung dengan sistem eksternal melalui API atau antarmuka lain guna menjalankan aksi. “Alat” ini dapat berupa sistem CRM, lingkungan pemrograman, hingga mesin kueri data.

4. Memori (Memory)

Sistem harus menyimpan konteks dari tindakan dan pengamatan sebelumnya agar alur kerja multi-langkah tetap konsisten. Ini mencakup memori jangka pendek (konteks langkah saat ini) dan memori jangka panjang (pengetahuan yang dipelajari dan hasil masa lalu).

5. Refleksi (Reflection)

Proses mengamati hasil suatu tindakan, membandingkannya dengan tujuan, lalu menyesuaikan rencana jika hasilnya belum memuaskan. Mekanisme ini memungkinkan koreksi diri dan peningkatan berkelanjutan.

Melalui konsep-konsep tersebut, agen AI mampu menyelesaikan masalah kompleks lewat siklus berkelanjutan lima langkah berikut :

1. Persepsi (Perceive)

Agen AI mengumpulkan dan menafsirkan informasi dari lingkungannya, seperti perintah pengguna, data sensor, atau catatan basis data, untuk mengenali tujuan dan kondisi saat ini.

2. Bernalar (Reason)

LLM memandu proses penalaran dengan memahami tugas, menyusun rencana awal, serta mengoordinasikan model atau alat khusus yang diperlukan.

3. Bertindak (Act)

Agen menjalankan tugas dengan terhubung ke sistem eksternal (seperti CRM, sistem keuangan, atau sistem kontrol manufaktur) melalui API. Pengaman bawaan memastikan keamanan dan kepatuhan.

4. Belajar (Observe & Reflect)

Agen mengamati hasil tindakannya dan mengevaluasi apakah tindakan tersebut mendekatkannya pada tujuan. Jika tidak, agen belajar dari kegagalan dan menyesuaikan strateginya.

5. Iterasi & Kolaborasi (Iterate & Collaborate)

Siklus berulang ini mendorong penyempurnaan berkelanjutan. Dalam sistem multi-agen, beberapa agen dengan spesialisasi berbeda dapat bekerja sama, berbagi informasi, dan mengoordinasikan tindakan untuk menyelesaikan masalah yang lebih besar dan kompleks.

D. Ciri-ciri Utama Agentic AI

Agen AI merupakan elemen dasar dari arsitektur Agentic AI yang menjadi penggerak masa depan otomatisasi cerdas. Pada intinya, Agentic AI berfokus pada integrasi mulus berbagai agen khusus, yang masing-masing dirancang untuk tujuan tertentu.

Agent Assist memungkinkan agen AI menangani tugas harian secara efisien melalui kolaborasi langsung antara manusia dan AI. Agen-agen ini mengumpulkan data dari tiket sebelumnya dan membantu petugas helpdesk menyelesaikan permasalahan dengan lebih cepat.

Beberapa agen AI unggul dalam menggabungkan dan menyajikan informasi dari berbagai sumber, sehingga sangat cocok untuk lingkungan yang dinamis dan minim regulasi. Agen lainnya dirancang secara cermat untuk beroperasi dalam kerangka kepatuhan yang ketat, sehingga setiap tindakan yang dilakukan tetap sesuai dengan standar yang berlaku.

Selain itu, agen yang berfokus pada alur kerja (workflow) merupakan otak di balik otomatisasi. Agen-agen ini secara cerdas menghasilkan dan mengeksekusi alur kerja lintas aplikasi, secara mandiri mengidentifikasi API yang tepat, menentukan urutan paling optimal, serta memenuhi permintaan pengguna dengan presisi.

Kekuatan utama sistem Agentic terletak pada orkestrasi agen-agen yang beragam ini. Arsitekturnya memungkinkan agen dikelompokkan ke dalam domain logis, sehingga mempermudah proses penerapan dan pengelolaan oleh berbagai tim dalam organisasi. Dengan demikian, setiap tim dapat bekerja secara mandiri namun tetap selaras dengan strategi AI terpadu yang memperkuat keseluruhan bisnis.

Fitur penting lainnya adalah kemampuan untuk mengintegrasikan agen eksternal yang tidak dibangun langsung di atas platform tersebut. Fleksibilitas ini memungkinkan perusahaan terus berinovasi dengan mengadopsi teknologi baru tanpa mengganggu sistem yang sudah ada. Tujuannya adalah membangun ekosistem di mana seluruh agen AI bekerja sebagai satu sistem yang harmonis dan menghasilkan kinerja yang optimal di seluruh lini bisnis.

Agen AI ini dapat diklasifikasikan ke dalam 4 (Empat) Jenis :

• Agen Pengambilan Informasi Generatif: Agen penyedia pengetahuan untuk lingkungan atau topik dengan regulasi rendah.
• Agen Pengetahuan Preskriptif: Agen penyedia pengetahuan untuk lingkungan atau topik dengan regulasi tinggi.
• Agen Alur Kerja Dinamis: Agen aksi yang menjalankan dan mengoordinasikan proses.
• Agen Asisten Pengguna: Agen yang membantu pengguna secara langsung dalam menyelesaikan tugas-tugas sehari-hari.

E. Cara Kerja Agentic AI

Pada dasarnya, sistem ini dibangun di atas proses pengambilan keputusan yang canggih. Sistem tersebut secara cermat menimbang berbagai opsi, memperkirakan hasil yang mungkin terjadi, dan merespons tantangan tak terduga dengan efektif. Kemampuan pemecahan masalahnya ditingkatkan dengan berkonsultasi pada beberapa large language model (LLM) serta membandingkan dan memadukan wawasan yang dihasilkan.

Selain itu, sistem agentic dirancang untuk beroperasi secara optimal dalam lingkungan yang dinamis dengan menyesuaikan diri terhadap data waktu nyata berdasarkan umpan balik. Hal ini dimungkinkan melalui inovasi AI yang disebut reinforcement learning. Agen AI belajar dari pengalaman tersebut dan secara otomatis memperbarui strategi atau jalur tindakannya. Pendekatan dinamis ini memastikan kinerja yang optimal di berbagai lingkungan yang tidak menentu.

Elemen penting lainnya dalam operasi agen AI adalah machine learning. Dengan algoritma pembelajaran mesin, agen AI mempelajari data, mengenali pola, dan membuat prediksi. Sistem ini menyerap data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola, memprediksi hasil, serta menyempurnakan pengambilan keputusan. Proses pembelajaran berkelanjutan ini memungkinkan agen AI menghadapi beragam tantangan yang semakin kompleks dengan tingkat kecanggihan yang terus meningkat.

Secara garis besar, proses kerja sistem ini berlangsung melalui tahapan utama berikut :

• Pengguna Memberikan Instruksi: Pengguna berinteraksi dengan sistem AI menggunakan perintah bahasa alami, layaknya memberikan arahan kepada asisten AI tepercaya. Sistem menafsirkan maksud pengguna dan dapat meminta klarifikasi tambahan jika diperlukan.
• Sistem Agen Merencanakan, Mengalokasikan, dan Menjalankan Pekerjaan: Perintah pengguna diubah menjadi alur kerja terstruktur yang dipecah menjadi tugas dan subtugas. Subagen pengelola mendistribusikan tugas tersebut kepada subagen khusus yang memiliki pengetahuan domain dan alat yang relevan. Subagen ini memanfaatkan pengalaman sebelumnya serta keahlian yang dimiliki untuk mengoordinasikan data dan sistem organisasi dalam menyelesaikan tugas.
• Sistem Agen Menyempurnakan Hasil Secara Iteratif: Selama proses berjalan, agen dapat meminta masukan tambahan dari pengguna untuk memastikan akurasi dan relevansi. Hasil kerja terus diperbaiki berdasarkan umpan balik hingga tujuan yang diinginkan tercapai.
• Agen Menjalankan Aksi: Pada tahap akhir, agen melakukan tindakan yang diperlukan untuk menyelesaikan sepenuhnya permintaan pengguna.

Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.