Tingkat kecerdasan buatan berikutnya: Agen AI otonom menaklukkan dunia digital – agen AI versus model AI

🌟 Pesatnya perkembangan kecerdasan buatan (AI) dalam beberapa tahun terakhir telah menghasilkan kemajuan yang mengesankan di berbagai bidang seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa, dan pembuatan konten. Namun masa depan AI jauh melampaui model terisolasi yang dilatih untuk tugas-tugas tertentu. Kita berada di awal era baru di mana sistem cerdas mampu berpikir, bertindak, dan berinteraksi dengan lingkungannya secara mandiri: era agen AI.

🧑‍🍳🏗️ Koki sebagai metafora arsitektur kognitif

Bayangkan seorang koki berpengalaman di dapur restoran yang sibuk. Tujuannya adalah menciptakan hidangan istimewa untuk para tamu. Proses ini melibatkan serangkaian perencanaan, pelaksanaan dan adaptasi yang kompleks. Dia mencatat informasi - pesanan tamu, bahan-bahan yang tersedia di dapur dan lemari es. Dia kemudian mempertimbangkan hidangan mana yang bisa dia siapkan dengan sumber daya yang tersedia dan pengetahuannya. Akhirnya dia beraksi, memotong sayuran, membumbui masakan, dan menggoreng daging. Dia membuat penyesuaian selama proses berlangsung, mengubah rencananya ketika bahan-bahan hampir habis atau dia menerima masukan dari tamu. Hasil dari tindakannya sebelumnya menentukan keputusannya di masa depan. Siklus asupan informasi, perencanaan, pelaksanaan, dan adaptasi ini menggambarkan arsitektur kognitif unik yang diterapkan koki untuk mencapai tujuannya.

🛠️🤔 Cara agen AI berpikir dan bertindak

Sama seperti koki ini, agen AI dapat menggunakan arsitektur kognitif untuk mencapai tujuan mereka. Mereka memproses informasi secara berulang, membuat keputusan yang tepat, dan mengoptimalkan langkah selanjutnya berdasarkan hasil sebelumnya. Inti dari arsitektur kognitif ini adalah lapisan yang bertanggung jawab untuk mengelola memori, keadaan, penalaran, dan perencanaan. Ia menggunakan teknik dorongan tingkat lanjut dan kerangka kerja terkait untuk memandu penalaran dan perencanaan, memungkinkan agen berinteraksi lebih efektif dengan lingkungannya dan menyelesaikan tugas-tugas kompleks.

Cocok untuk:

• Buku putih Google (PDF) dalam bahasa Inggris: “Agen” – struktur dan fungsi agen AI

📊⚙️ Perbedaan antara model AI tradisional dan agen AI

Perbedaan antara model AI sederhana dan agen canggih ini sangatlah penting. Model tradisional terbatas pada pengetahuan yang terkandung dalam data pelatihannya. Mereka membuat kesimpulan atau prediksi individual berdasarkan permintaan langsung pengguna. Kecuali diterapkan secara eksplisit, mereka tidak mempertahankan riwayat sesi atau konteks berkelanjutan, seperti riwayat obrolan. Mereka juga tidak memiliki kemampuan untuk berinteraksi secara asli dengan sistem eksternal atau menjalankan proses logis yang kompleks. Meskipun pengguna dapat memandu model untuk membuat prediksi yang lebih kompleks melalui petunjuk cerdas dan penggunaan kerangka pemikiran (seperti Chain-of-Thought atau ReAct), arsitektur kognitif sebenarnya tidak tertanam secara inheren dalam model.

Sebaliknya, agen AI memiliki pengetahuan yang lebih luas, yang dicapai dengan terhubung ke sistem eksternal melalui apa yang disebut “alat”. Mereka mengelola riwayat sesi untuk mengaktifkan inferensi dan prediksi multi-level berdasarkan permintaan dan keputusan pengguna di lapisan orkestrasi. Sebuah “gerakan” atau interaksi didefinisikan sebagai pertukaran antara sistem yang berinteraksi dan agen. Integrasi alat merupakan bagian integral dari arsitektur agen dan alat tersebut memanfaatkan arsitektur kognitif asli yang menggunakan kerangka kerja penalaran atau kerangka kerja agen yang telah dibuat sebelumnya.

🛠️🌐 Alat : Jembatan menuju dunia nyata

Alat-alat ini adalah kunci bagaimana agen berinteraksi dengan dunia luar. Meskipun model bahasa tradisional sangat baik dalam memproses informasi, mereka tidak memiliki kemampuan untuk memahami atau mempengaruhi dunia nyata secara langsung. Hal ini membatasi kegunaannya dalam situasi yang memerlukan interaksi dengan sistem atau data eksternal. Bisa dibilang model bahasa hanya akan sebaik apa yang dipelajari dari data pelatihannya. Tidak peduli berapa banyak data yang dimasukkan ke dalam model, model tersebut tidak memiliki kemampuan dasar untuk berinteraksi dengan dunia luar. Alat-alat ini menutup kesenjangan ini dan memungkinkan interaksi kontekstual dan real-time dengan sistem eksternal.

🛠️📡 Ekstensi: Jembatan terstandarisasi ke API

Ada berbagai jenis alat yang tersedia untuk agen AI. Ekstensi menyediakan jembatan terstandar antara API dan agen, memungkinkan API berjalan dengan lancar terlepas dari penerapan dasarnya. Bayangkan mengembangkan agen untuk membantu pengguna memesan penerbangan. Anda ingin menggunakan Google Flights API, namun Anda tidak yakin bagaimana agen harus membuat permintaan ke endpoint API ini. Salah satu pendekatannya adalah dengan menerapkan kode khusus yang mem-parsing permintaan pengguna dan memanggil API. Namun, hal ini rawan kesalahan dan sulit untuk diukur. Solusi yang lebih kuat adalah dengan menggunakan ekstensi. Ekstensi menggunakan contoh untuk mengajari agen cara menggunakan titik akhir API dan argumen atau parameter apa yang diperlukan agar panggilan berhasil. Agen kemudian dapat memutuskan pada waktu proses ekstensi mana yang paling cocok untuk menyelesaikan kueri pengguna.

💻📑 Fitur: Tugas terstruktur dan dapat digunakan kembali

Konsep fungsi serupa dengan fungsi dalam pengembangan perangkat lunak. Mereka adalah modul kode mandiri yang melakukan tugas tertentu dan dapat digunakan kembali bila diperlukan. Dalam konteks agen, model dapat memilih dari sekumpulan fungsi yang diketahui dan memutuskan kapan memanggil fungsi tersebut dengan argumen yang mana. Namun, tidak seperti ekstensi, model tidak membuat panggilan API langsung saat menggunakan fungsi. Eksekusi terjadi di sisi klien, memberikan pengembang kontrol lebih besar atas aliran data dalam aplikasi. Hal ini sangat berguna ketika panggilan API harus terjadi di luar alur arsitektur agen langsung, pembatasan keamanan atau autentikasi mencegah panggilan langsung, atau batasan waktu atau operasional membuat eksekusi real-time menjadi tidak mungkin. Fungsi juga bagus untuk memformat keluaran model dalam format terstruktur (seperti JSON), yang memudahkan sistem lain untuk memprosesnya lebih lanjut.

🧠📚 Masalah pengetahuan statis dan solusinya melalui penyimpanan data

Penyimpanan data mengatasi keterbatasan pengetahuan statis model bahasa. Bayangkan model bahasa sebagai perpustakaan besar berisi buku yang berisi data pelatihannya. Berbeda dengan perpustakaan nyata, yang terus-menerus menambah volume baru, pengetahuan ini tetap statis.

Penyimpanan data memungkinkan agen mengakses informasi yang lebih dinamis dan tepat waktu. Pengembang dapat menyediakan data tambahan dalam format aslinya, sehingga menghilangkan transformasi data yang memakan waktu, pelatihan ulang model, atau penyesuaian. Penyimpanan data mengubah dokumen masuk menjadi penyematan vektor yang dapat digunakan agen untuk mengekstrak informasi yang dibutuhkannya.

Contoh umum penggunaan penyimpanan data adalah Retrieval Augmented Generation (RAG), di mana agen dapat mengakses berbagai format data termasuk konten situs web, data terstruktur (PDF, dokumen Word, file CSV, spreadsheet) dan data tidak terstruktur (HTML, PDF, TXT). Prosesnya melibatkan pembuatan penyematan untuk permintaan pengguna, membandingkan penyematan ini dengan konten database vektor, mengambil konten yang relevan, dan meneruskannya ke agen untuk merumuskan respons atau tindakan.

🎯🛠️ Penggunaan alat dan pendekatan pembelajaran untuk agen

Kualitas respon agen bergantung langsung pada kemampuannya untuk memahami dan melakukan berbagai tugas, termasuk memilih alat yang tepat dan menggunakannya secara efektif. Untuk meningkatkan kemampuan model dalam memilih alat yang sesuai, terdapat berbagai pendekatan pembelajaran yang ditargetkan:

1. Pembelajaran Dalam Konteks

Memberikan model umum dengan petunjuk, alat, dan beberapa contoh pada waktu inferensi, memungkinkan model mempelajari dengan cepat bagaimana dan kapan menggunakan alat tersebut untuk tugas tertentu. Kerangka kerja ReAct adalah contoh dari pendekatan ini.

2. Pembelajaran Dalam Konteks Berbasis Retrieval

Melangkah lebih jauh dan secara dinamis mengisi prompt model dengan informasi paling relevan, alat, dan contoh terkait yang diambil dari penyimpanan eksternal.

3. Pembelajaran Berbasis Fine Tuning

Melibatkan pelatihan model dengan kumpulan data yang lebih besar berisi contoh spesifik sebelum inferensi. Hal ini membantu model memahami kapan dan bagaimana menerapkan alat tertentu bahkan sebelum model menerima permintaan pengguna.

Kombinasi pendekatan pembelajaran ini memungkinkan solusi yang kuat dan mudah beradaptasi.

🤖🔧 Pengembangan agen AI dan solusi sumber terbuka

Implementasi praktis agen AI dapat disederhanakan secara signifikan dengan menggunakan perpustakaan seperti LangChain dan LangGraph. Pustaka sumber terbuka ini memungkinkan pengembang membuat agen kompleks dengan “merangkai” rangkaian logika, penalaran, dan panggilan alat.

Misalnya, dengan menggunakan SerpAPI (untuk Google Penelusuran) dan Google Places API, agen dapat merespons kueri multi-langkah pengguna dengan terlebih dahulu mencari informasi tentang peristiwa tertentu, lalu menemukan alamat tempat terkait.

🌐⚙️ Produksi dan platform untuk agen AI

Untuk pengembangan aplikasi produksi, platform seperti Vertex AI Google menyediakan lingkungan terkelola sepenuhnya yang menyediakan semua elemen penting untuk pembuatan agen. Dengan menggunakan antarmuka bahasa alami, pengembang dapat dengan cepat menentukan elemen penting dari agen mereka, termasuk tujuan, instruksi tugas, alat, dan contoh.

Platform ini juga menyediakan alat pengembangan untuk menguji, mengevaluasi, mengukur kinerja, debugging, dan meningkatkan kualitas keseluruhan agen yang dikembangkan. Hal ini memungkinkan pengembang untuk fokus dalam membangun dan menyempurnakan agen mereka sementara kompleksitas infrastruktur, penerapan, dan pemeliharaan ditangani oleh platform.

🌌🚀 Masa depan agen AI: rangkaian agen dan pembelajaran berulang

Masa depan agen AI memiliki potensi yang sangat besar. Seiring berkembangnya alat dan peningkatan keterampilan penalaran, agen akan mampu memecahkan masalah yang semakin kompleks. Pendekatan strategis, **“Agent Chaining”**, yang menggabungkan agen-agen khusus – masing-masing ahli dalam bidang atau tugas tertentu – akan terus semakin penting dan memungkinkan hasil yang luar biasa di berbagai industri dan bidang permasalahan.

Penting untuk ditekankan bahwa mengembangkan arsitektur agen yang kompleks memerlukan pendekatan berulang. Eksperimen dan penyempurnaan adalah kunci untuk menemukan solusi terhadap kebutuhan bisnis dan kebutuhan organisasi tertentu.

Meskipun tidak ada dua agen yang identik karena sifat generatif model yang mendasarinya, dengan memanfaatkan kekuatan komponen dasar ini kita dapat membuat aplikasi canggih yang memperluas kemampuan model bahasa dan menambah nilai nyata. Perjalanan AI dari model pasif menjadi agen aktif dan cerdas baru saja dimulai, dan kemungkinannya tampaknya tidak terbatas.

Dari lokal ke global: UKM menaklukkan pasar global dengan strategi cerdas - Gambar: Xpert.Digital

Di saat kehadiran digital sebuah perusahaan menentukan keberhasilannya, tantangannya adalah bagaimana menjadikan kehadiran ini autentik, individual, dan berjangkauan luas. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai persimpangan antara pusat industri, blog, dan duta merek. Ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemungkinan penerbitan artikel di Google Berita serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan & pemasaran eksternal (SMarketing).

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Autentik. Secara individu. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

⚙️ Perkembangan kecerdasan buatan (AI) mengalami dinamika yang luar biasa dalam beberapa tahun terakhir. Secara khusus, konsep “agen” telah memungkinkan tingkat interaksi dan pemecahan masalah yang baru. Agen lebih dari sekedar model; mereka adalah sistem otonom yang mengejar tujuan melalui interaksi dengan dunia, memproses informasi, dan membuat keputusan. Berikut ini, konsep agen dianalisis dan dilengkapi dengan pendekatan inovatif untuk meningkatkan kinerja.

🚀 Apa itu agen?

Agen dapat didefinisikan sebagai aplikasi perangkat lunak yang berupaya mencapai suatu tujuan melalui pengamatan dan interaksi dengan lingkungannya. Berbeda dengan model tradisional yang hanya merespons permintaan, agen mampu bertindak proaktif dan mandiri memutuskan cara mencapai tujuan mereka.

✨ Komponen inti agen

• Model: Elemen sentral dari agen adalah model bahasa, yang bertindak sebagai pengambil keputusan. Model ini dapat bersifat umum atau dirancang khusus untuk kasus penggunaan tertentu.
• Alat: Alat memperluas kemampuan model dengan menyediakan akses ke sumber atau fungsi data eksternal. Contohnya adalah integrasi API atau database.
• Lapisan orkestrasi: Lapisan ini mengontrol cara agen mengumpulkan informasi, memproses informasi, dan melakukan tindakan. Ini membentuk “otak” agen, yang mengintegrasikan logika, memori, dan pengambilan keputusan.

🧠 Agen versus model

Perbedaan mendasar antara agen dan model sederhana terletak pada cara mereka menangani informasi:

• Model: Terbatas pada jawaban berbasis inferensi dan hanya menggunakan data pelatihan.
• Agen: Memanfaatkan alat untuk memperoleh informasi waktu nyata dan melakukan tugas tingkat lanjut seperti interaksi multi-putaran.

🔧 Fungsionalitas yang diperluas melalui alat

🌐 Ekstensi

Ekstensi adalah antarmuka antara API dan agen. Mereka mengizinkan agen melakukan panggilan API tanpa memerlukan kode khusus yang rumit.

⚙️ Fitur

Tidak seperti ekstensi, fungsi dijalankan di sisi klien. Ini memberi pengembang kendali atas aliran data dan memungkinkan penerapan logika tertentu.

📊 Basis Data

Dengan mengintegrasikan database vektor, agen dapat secara dinamis mengakses data terstruktur dan tidak terstruktur untuk memberikan jawaban yang lebih tepat dan kontekstual.

📈 Meningkatkan kinerja melalui pembelajaran yang ditargetkan

Untuk meningkatkan efisiensi agen, ada berbagai metode pembelajaran:

1. Pembelajaran dalam konteks: Memungkinkan model mempelajari dan menerapkan alat dan contoh secara langsung selama waktu inferensi.
2. Pembelajaran dalam konteks berbasis pengambilan: Menggabungkan pengambilan data dinamis dengan model untuk mengakses informasi kontekstual.
3. Penyempurnaan: Model dioptimalkan untuk tugas tertentu melalui penambahan data yang ditargetkan.

🔮 Potensi agen di masa depan

Perkembangan agen jauh melampaui aplikasi sebelumnya. Di masa depan, para agen dapat menjadi penentu dalam bidang-bidang berikut:

• Layanan Kesehatan: Agen dapat memberikan diagnosis dan rencana perawatan yang dipersonalisasi.
• Pendidikan: Platform pembelajaran dinamis dapat diwujudkan melalui agen yang menanggapi kebutuhan setiap siswa.
• Ekonomi: Proses otomatis dan pengambilan keputusan dapat direvolusi di perusahaan melalui penggunaan agen.

🏁 Agen mewakili kemajuan revolusioner dalam AI

Agen mewakili kemajuan revolusioner dalam AI dengan menggabungkan model dengan alat, logika, dan kemampuan pengambilan keputusan. Kemungkinan yang ditawarkannya hampir tidak terbatas, dan kepentingannya akan terus berkembang di dunia yang semakin bergantung pada data dan otomatisasi.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus