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.
.png "Pengertian, Cara Kerja, hingga Contoh dari Agentic AI")
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. Komponen Agentic AI
 |
| Komponen Agentic AI |
Terdapat berbagai jenis agen bertenaga AI, yang merupakan blok bangunan fundamental dari sistem keagenan. Mari kita lihat lebih dekat komponen-komponen sebuah agen. Agen AI dalam sistem keagenan terdiri dari tiga komponen utama :
- Sebuah perintah (prompt)
- Memori untuk Agen
- Alat-alat (Tools)
1. Prompt
Prompt berperan sebagai pedoman utama yang menentukan tujuan, aturan, dan cara kerja agen. Ia berfungsi layaknya peta jalan bagi sistem multi-agen, memastikan setiap agen memahami perannya dan bergerak ke arah sasaran yang sama. Dengan membagi tugas ke beberapa agen, kompleksitas sistem dapat dikendalikan karena setiap agen cukup mengikuti instruksi yang jelas dan terfokus.
2. Memori
Memori adalah fondasi kecerdasan agen LLM. Melalui memori, agen dapat mengingat konteks, mempelajari hasil interaksi sebelumnya, dan menggunakan pengalaman tersebut untuk mengambil keputusan yang lebih baik. Bentuk memori ini bisa sesederhana menyimpan riwayat percakapan atau berupa ringkasan makna dari interaksi yang telah terjadi.
3. Alat-alat (Tools)
Tools menyediakan kemampuan praktis bagi agen untuk bertindak. Dengan bantuan API, fungsi, atau layanan eksternal, agen dapat mengeksekusi berbagai tugas secara langsung dan efisien. Pemahaman atas ketiga komponen ini membantu kita melihat bagaimana sebuah agen tunggal dapat berfungsi secara utuh.
F. Jenis-jenis Agentic AI
Ada berbagai pendekatan dalam menerapkan agentic AI. Berikut lima tipe agentic AI yang paling sering dijumpai, lengkap dengan contoh penerapan nyata dari agen AI beserta sistem yang mereka operasikan.
1. Agentic AI Reaktif
Pengertian: Sistem AI yang bekerja dengan merespons rangsangan atau kondisi tertentu tanpa memiliki memori jangka panjang maupun kemampuan belajar.
Contoh: Chatbot dengan alur pertanyaan tetap, sistem rekomendasi berbasis aturan.
AI agentik reaktif sangat andal untuk menangani tugas sederhana secara cepat dan presisi. Jenis ini ideal untuk kebutuhan yang menuntut respons instan berdasarkan skenario yang sudah ditentukan, seperti menjawab pertanyaan umum (FAQ) atau menyarankan produk.
2. AI Agentik Deliberatif
Pengertian: Sistem AI yang mengandalkan proses penalaran dan perencanaan dalam pengambilan keputusan, sering kali dengan mempertimbangkan dampak jangka panjang.
Contoh: Kendaraan tanpa pengemudi yang mengatur rute lalu lintas, AI pengelola rantai pasok.
AI deliberatif memanfaatkan logika dan prediksi untuk menangani persoalan kompleks, sehingga keputusan yang diambil tetap selaras dengan tujuan besar. Sistem ini krusial untuk aplikasi yang memerlukan perencanaan strategis serta kemampuan beradaptasi terhadap perubahan.
3. AI Agentik Interaktif
Pengertian: AI yang dirancang untuk berkomunikasi dan berinteraksi dengan manusia maupun sistem lain, biasanya dalam lingkungan yang terus berubah.
Contoh: Asisten virtual, robot kolaboratif (cobot) di sektor industri.
Fokus utama AI agentik interaktif adalah menciptakan interaksi yang mulus antara manusia dan mesin. Sistem ini berperan penting di situasi di mana pemahaman terhadap kebutuhan pengguna dan respons yang tepat menjadi faktor utama keberhasilan.
4. AI Agentik Adaptif
Pengertian: Sistem AI yang mampu belajar dan berkembang dari waktu ke waktu melalui data dan umpan balik, lalu menyesuaikan perilakunya.
Contoh: Agen AI untuk pembelajaran yang dipersonalisasi, sistem penetapan harga dinamis pada platform e-commerce.
AI adaptif menggunakan data sebagai dasar untuk terus meningkatkan kualitas keputusan dan tindakannya. Jenis ini sangat efektif dalam kondisi yang menuntut fleksibilitas tinggi serta peningkatan berkelanjutan demi mencapai hasil terbaik.
5. Sistem Multi-Agen (Multi-Agent Systems/MAS)
Pengertian: Sekumpulan agen AI yang saling bekerja sama atau berkompetisi untuk mencapai tujuan bersama maupun tujuan masing-masing.
Contoh: Robotika berbasis kawanan, sistem AI terdistribusi pada jaringan listrik pintar.
Sistem multi-agen melibatkan banyak entitas AI yang berinteraksi untuk menyelesaikan permasalahan kompleks berskala besar. Pendekatan ini sangat efektif di lingkungan terdistribusi, di mana tugas dapat diselesaikan lebih optimal melalui kolaborasi dan beragam strategi.
G. Contoh Agentic AI
Pemanfaatan Agentic AI kini semakin meluas dan memberikan pengaruh signifikan di berbagai sektor industri. Berikut beberapa contoh konkret penerapan Agentic AI dalam aktivitas sehari-hari :
1. Asisten Virtual Pintar
Dalam lingkungan kerja masa kini, asisten virtual yang didukung Agentic AI tidak lagi terbatas pada fungsi menjawab pertanyaan dasar. Sistem ini mampu mengatur agenda, menentukan prioritas pekerjaan, hingga melakukan negosiasi otomatis dengan pihak lain untuk menyesuaikan jadwal pertemuan atau tenggat waktu. Berkat kemampuan pengambilan keputusan mandiri, asisten ini dapat beroperasi sesuai kebutuhan pengguna tanpa arahan berulang, sehingga meningkatkan efisiensi kerja baik secara personal maupun profesional.
2. Otomatisasi Industri
Pada sektor manufaktur, robot yang mengadopsi Agentic AI memungkinkan proses produksi berjalan lebih adaptif. Ketika terjadi kendala atau kerusakan pada lini produksi, sistem dapat secara otomatis menyesuaikan alur kerja untuk mengurangi waktu henti tanpa keterlibatan manusia. Dengan kemampuan beradaptasi secara real-time, Agentic AI berperan besar dalam meningkatkan produktivitas dan efisiensi di industri, baik skala ringan maupun berat.
3. Layanan Pelanggan: Chatbot AI Indonesia
Di bidang layanan pelanggan, HERA menjadi salah satu contoh penerapan Agentic AI. Lebih dari sekadar chatbot konvensional, HERA mampu memahami konteks percakapan, menentukan langkah terbaik dalam menyelesaikan keluhan pelanggan, serta menawarkan solusi alternatif tanpa harus langsung dialihkan ke agen manusia. Dengan pendekatan yang mandiri dan responsif, HERA membantu perusahaan menghadirkan layanan pelanggan yang lebih cepat, personal, dan efektif, sekaligus mendorong peningkatan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Dengan kapabilitas tersebut, Agentic AI tidak hanya menyederhanakan berbagai pekerjaan, tetapi juga membuka ruang bagi inovasi lintas industri, menjadikan proses operasional lebih cerdas, responsif, dan adaptif terhadap perubahan.
Itulah Pembahasan mengenai Pengertian, Cara Kerja, hingga Contoh dari Agentic AI. Mohon maaf apabila ada kesalahan sedikitpun.
Terima Kasih 😄😘👌👍 :)
Wassalamu‘alaikum wr. wb.