Cara Membangun Agen AI yang Efektif

Jangan berinvestasi pada Agen AI tanpa membaca laporan Anthropic ini

Berikut adalah breakdown komprehensif dari penelitian...

Seringnya, sebagian besar otomatisasi yang kita gunakan sehari-hari dapat dengan mudah dilakukan dengan beberapa LLM dan API, dan itu adalah sesuatu yang Anthropic juga coba sampaikan.

Penelitian ini membagikan apa yang mereka pikir tentang agen AI dan mengapa Anda tidak selalu harus membangun satu.

📌 Kami baru-baru ini membahas whitepaper Google di mana kami membahas visi Google tentang Agen AI.

Sekarang, setelah membaca kedua pandangan Google dan Anthropic, dapat dikatakan bahwa makalah Google lebih tentang Apa itu Agen AI.

Sementara itu, pandangan Anthropic lebih banyak tentang Mengapa dan Kapan Anda harus menggunakan Agen AI.

Berikut adalah breakdown singkat dari penelitian mereka:

📌 Agen vs. Alur Kerja: Agen adalah sistem dinamis di mana LLM mengarahkan proses dan penggunaan alat mereka sendiri, sedangkan alur kerja mengikuti jalur yang telah ditentukan. Agen bersinar ketika fleksibilitas dan pengambilan keputusan adalah kunci.

📌 Bagian Inti dari Agen AI:

LLM yang Ditingkatkan
Alat yang digunakan oleh LLM yang Ditingkatkan
Lingkungan
Memori

📌 Alur Kerja Kunci untuk Agen:

Rantai Prompt: Membagi tugas menjadi langkah-langkah berurutan untuk akurasi yang lebih tinggi.
Pengalihan: Mengarahkan input ke tugas khusus untuk kinerja yang lebih baik.
Paralelisasi: Menjalankan tugas secara bersamaan untuk kecepatan atau output yang beragam.
Orkestrator-Pekerja: LLM pusat yang mendelegasikan tugas ke pekerja LLM.
Evaluator-Optimiser: Peningkatan iteratif oleh beberapa proses untuk hasil yang lebih halus.

📌 Kapan Menggunakan Agen:

Anda tidak selalu perlu menggunakan Agen, seringnya otomatisasi Anda dapat dengan mudah dilakukan menggunakan beberapa alat alur kerja otomatisasi seperti N8N dan alat komersial lainnya.

Berikut beberapa masalah di mana Anda harus menggunakan Agen AI:

Masalah terbuka yang memerlukan fleksibilitas.
Tugas di mana pengambilan keputusan berskala dengan kompleksitas.
Lingkungan dengan otonomi tepercaya dan umpan balik yang jelas.

📌 Beberapa Kerangka yang diberikan oleh Anthropic untuk Dipertimbangkan:

LangGraph (LangChain)
Kerangka Agen AI Amazon Bedrock
Rivet dan Vellum untuk pembangunan alur kerja berbasis GUI

💡 Kesimpulan Utama:

Kesuksesan bukan tentang membangun sistem yang paling kompleks - itu tentang membangun sistem yang tepat.
Mulai dari yang sederhana, ukur kinerja, dan tambahkan kompleksitas hanya ketika itu secara nyata meningkatkan hasil.
Terkadang tanpa memahami aspek inti dari agen, kita mungkin menumpuk terlalu banyak kode dari beberapa kerangka tanpa memahami, yang seringnya menghasilkan kode yang berlebihan.
Oleh karena itu, mereka secara khusus mengarahkan penelitian ini untuk membawa lebih banyak kejelasan bagi orang-orang yang mencoba membangun agen AI untuk bisnis mereka.

Harap dicatat bahwa versi bahasa Indonesia didukung oleh AI dan karena itu mungkin terjadi kesalahan kecil.

Penulis

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA didirikan oleh orang-orang dengan akar yang kuat di dunia akademis, dengan pengalaman kerja di Amerika Serikat, Belanda, Hungaria, Jepang, Korea Selatan, Singapura, dan Vietnam. ABN Asia adalah tempat di mana akademik dan teknologi bertemu dengan peluang. Dengan solusi terdepan kami dan layanan pengembangan perangkat lunak yang kompeten, kami membantu bisnis untuk meningkatkan level dan bersaing di panggung global. Komitmen kami: Lebih Cepat. Lebih Baik. Lebih handal. Dalam kebanyakan kasus: Lebih murah juga.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda membutuhkan layanan IT, konsultasi digital, solusi perangkat lunak siap pakai, atau jika Anda ingin mengirimkan permintaan proposal (RFP). Anda dapat menghubungi kami di [email protected]. Kami siap membantu Anda dengan semua kebutuhan teknologi Anda.