Tahap selanjutnya dari kecerdasan buatan: Agen AI otonom menaklukkan dunia digital – agen AI versus model AI

🌟 Perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI) telah menghasilkan kemajuan yang mengesankan dalam beberapa tahun terakhir di bidang-bidang seperti pengenalan gambar, pemrosesan suara, dan pembuatan konten. Namun, masa depan AI jauh melampaui model-model terisolasi yang dilatih untuk tugas-tugas spesifik. 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 untuk arsitektur kognitif

Bayangkan seorang koki terampil di dapur restoran yang ramai. Tujuan mereka adalah menciptakan hidangan lezat untuk para tamu. Proses ini melibatkan rangkaian perencanaan, pelaksanaan, dan adaptasi yang kompleks. Mereka mengumpulkan informasi—pesanan tamu, bahan-bahan yang tersedia di dapur dan lemari es. Selanjutnya, mereka mempertimbangkan hidangan mana yang dapat mereka siapkan dengan sumber daya yang tersedia dan pengetahuan mereka. Akhirnya, mereka mengambil tindakan, memotong sayuran, membumbui makanan, dan memanggang daging. Sepanjang proses, mereka melakukan penyesuaian, mengoptimalkan rencana mereka ketika bahan-bahan menipis atau mereka menerima umpan balik dari tamu. Hasil dari tindakan mereka sebelumnya menjadi dasar keputusan mereka di masa mendatang. Siklus pengumpulan informasi, perencanaan, pelaksanaan, dan adaptasi ini menggambarkan arsitektur kognitif unik yang digunakan koki untuk mencapai tujuan mereka.

🛠️🤔 Bagaimana agen AI berpikir dan bertindak

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

Berkaitan dengan ini:

• Makalah Putih Google (PDF) dalam Bahasa Inggris: “Agen” – Struktur dan Fungsionalitas Agen AI

📊⚙️ Perbedaan antara model AI tradisional dan agen AI

Perbedaan antara model AI sederhana dan agen canggih ini sangat penting. Model tradisional terbatas pada pengetahuan yang terkandung dalam data pelatihannya. Mereka membuat kesimpulan atau prediksi tunggal berdasarkan permintaan langsung pengguna. Kecuali diimplementasikan secara eksplisit, mereka tidak menyimpan riwayat sesi atau konteks berkelanjutan, seperti riwayat obrolan. Mereka juga tidak memiliki kemampuan untuk berinteraksi secara langsung dengan sistem eksternal atau menjalankan proses logis yang kompleks. Meskipun pengguna dapat mengarahkan model ke prediksi yang lebih kompleks melalui perintah yang cerdas dan penggunaan kerangka kerja penalaran (seperti Chain of Thought atau ReAct), arsitektur kognitif yang sebenarnya tidak tertanam secara inheren dalam model tersebut.

Sebaliknya, agen AI memiliki basis pengetahuan yang lebih luas, yang dicapai melalui koneksi dengan sistem eksternal melalui apa yang disebut "alat". Alat-alat ini mengelola riwayat sesi untuk memungkinkan inferensi dan prediksi multi-tahap berdasarkan permintaan pengguna dan keputusan yang dibuat pada lapisan orkestrasi. Sebuah "pergerakan" atau interaksi didefinisikan sebagai pertukaran antara sistem yang berinteraksi dan agen. Integrasi alat merupakan bagian integral dari arsitektur agen, dan alat-alat tersebut memanfaatkan arsitektur kognitif asli yang menggunakan kerangka kerja penalaran atau kerangka kerja agen yang sudah ada sebelumnya.

🛠️🌐 Peralatan: Jembatan menuju dunia nyata

Alat-alat ini sangat penting bagi agen untuk berinteraksi dengan dunia luar. Meskipun model bahasa tradisional unggul dalam memproses informasi, mereka kurang mampu secara langsung memahami atau memengaruhi dunia nyata. Hal ini membatasi kegunaannya dalam situasi yang membutuhkan interaksi dengan sistem atau data eksternal. Dapat dikatakan bahwa model bahasa hanya sebaik apa yang telah dipelajarinya dari data pelatihannya. Tidak peduli seberapa banyak data yang dimasukkan ke dalam model, ia kekurangan kemampuan mendasar untuk berinteraksi dengan dunia luar. Alat-alat ini menjembatani kesenjangan ini, memungkinkan interaksi waktu nyata dan berbasis konteks dengan sistem eksternal.

🛠️📡 Ekstensi: Jembatan terstandarisasi ke API

Tersedia berbagai jenis alat untuk agen AI. Ekstensi menyediakan jembatan standar antara API dan agen, memungkinkan eksekusi API yang lancar terlepas dari implementasi dasarnya. Bayangkan Anda sedang mengembangkan agen untuk membantu pengguna memesan penerbangan. Anda ingin menggunakan API Google Flights tetapi tidak yakin bagaimana agen harus membuat permintaan ke endpoint API ini. Salah satu pendekatannya adalah dengan mengimplementasikan kode khusus yang mengurai permintaan pengguna dan memanggil API. Namun, ini rawan kesalahan dan sulit untuk diskalakan. Solusi yang lebih kuat adalah menggunakan ekstensi. Ekstensi mengajarkan agen, melalui contoh, cara menggunakan endpoint API dan argumen atau parameter apa yang diperlukan untuk panggilan yang berhasil. Agen kemudian dapat memutuskan pada saat runtime ekstensi mana yang paling sesuai untuk menyelesaikan permintaan pengguna.

💻📑 Fitur: Tugas terstruktur dan dapat digunakan kembali

Fungsi memiliki konsep yang mirip dengan fungsi dalam pengembangan perangkat lunak. Fungsi adalah modul kode mandiri yang melakukan tugas spesifik dan dapat digunakan kembali sesuai kebutuhan. Dalam konteks agen, sebuah model dapat memilih dari sekumpulan fungsi yang dikenal dan memutuskan kapan harus memanggil fungsi mana dengan argumen mana. Namun, tidak seperti ekstensi, saat menggunakan fungsi, sebuah model tidak melakukan panggilan API langsung. Eksekusi terjadi di sisi klien, memberikan pengembang lebih banyak kendali atas aliran data dalam aplikasi. Hal ini sangat berguna ketika panggilan API perlu dilakukan di luar alur arsitektur agen langsung, ketika batasan keamanan atau otentikasi mencegah panggilan langsung, atau ketika batasan waktu atau operasional membuat eksekusi waktu nyata tidak mungkin dilakukan. Fungsi juga sangat baik untuk memformat output model ke dalam format terstruktur (seperti JSON), yang memfasilitasi pemrosesan lebih lanjut oleh sistem lain.

🧠📚 Masalah pengetahuan statis dan solusinya melalui penyimpanan data

Penyimpanan data mengatasi keterbatasan pengetahuan statis dari model bahasa. Bayangkan sebuah model bahasa sebagai perpustakaan besar berisi buku-buku yang memuat data latihannya. Tidak seperti perpustakaan sungguhan yang terus menambahkan volume baru, pengetahuan ini tetap statis.

Penyimpanan data memungkinkan agen untuk mengakses informasi yang lebih dinamis dan terkini. Pengembang dapat menyediakan data tambahan dalam format aslinya, sehingga menghilangkan transformasi data yang memakan waktu, pelatihan ulang model, atau penyempurnaan. Penyimpanan data mengubah dokumen yang masuk menjadi embed 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 embed untuk permintaan pengguna, membandingkan embed ini dengan konten basis data vektor, mengambil konten yang relevan, dan meneruskannya ke agen untuk merumuskan respons atau tindakan.

🎯🛠️ Penggunaan alat dan pendekatan pembelajaran untuk agen

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

1. Pembelajaran dalam Konteks

Ia menyediakan model umum pada saat inferensi dengan sebuah perintah, alat, dan beberapa contoh, yang memungkinkannya untuk belajar "secara langsung" bagaimana dan kapan menggunakan alat-alat ini untuk tugas tertentu. Kerangka kerja ReAct adalah contoh dari pendekatan ini.

2. Pembelajaran Dalam Konteks Berbasis Pengambilan

Lakukan satu langkah lebih jauh dan isi secara dinamis prompt model dengan informasi, alat, dan contoh terkait yang paling relevan yang diambil dari penyimpanan eksternal.

3. Pembelajaran Berbasis Penyesuaian Halus

Hal ini melibatkan pelatihan model pada kumpulan data yang lebih besar berisi contoh-contoh spesifik sebelum melakukan inferensi. Ini membantu model memahami kapan dan bagaimana alat-alat tertentu diterapkan bahkan sebelum menerima permintaan pengguna.

Kombinasi dari pendekatan pembelajaran ini memungkinkan terciptanya solusi yang tangguh dan mudah beradaptasi.

🤖🔧 Pengembangan agen AI dan solusi sumber terbuka

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

Sebagai contoh, seorang agen dapat menggunakan SerpAPI (untuk Google Penelusuran) dan Google Places API untuk menjawab permintaan multi-tahap dari pengguna dengan terlebih dahulu mencari informasi tentang suatu peristiwa tertentu dan kemudian menentukan alamat lokasi yang terkait.

🌐⚙️ Produksi dan platform untuk agen AI

Untuk mengembangkan aplikasi produksi, platform seperti Vertex AI milik Google menawarkan lingkungan yang sepenuhnya terkelola yang menyediakan semua elemen penting untuk membuat agen. Melalui antarmuka bahasa alami, pengembang dapat dengan cepat mendefinisikan elemen-elemen penting dari agen mereka, termasuk tujuan, instruksi tugas, alat, dan contoh.

Platform ini juga menawarkan alat pengembangan untuk pengujian, evaluasi, pengukuran kinerja, debugging, dan peningkatan kualitas keseluruhan agen yang dikembangkan. Hal ini memungkinkan pengembang untuk fokus pada pembuatan dan penyempurnaan agen mereka, sementara platform menangani kompleksitas infrastruktur, penyebaran, dan pemeliharaan.

🌌🚀 Masa depan agen AI: Rantai agen dan pembelajaran iteratif

Masa depan agen AI memiliki potensi yang sangat besar. Dengan pengembangan lebih lanjut dari berbagai alat dan peningkatan kemampuan penalaran, agen akan mampu memecahkan masalah yang semakin kompleks. Pendekatan strategis yang disebut **rantai agen**, di mana agen-agen khusus—masing-masing ahli dalam bidang atau tugas tertentu—digabungkan, akan terus mendapatkan pentingnya dan memungkinkan hasil yang luar biasa di berbagai industri dan bidang masalah.

Penting untuk ditekankan bahwa pengembangan arsitektur agen yang kompleks membutuhkan pendekatan iteratif. Eksperimen dan penyempurnaan adalah kunci untuk menemukan solusi bagi kebutuhan bisnis dan organisasi tertentu.

Meskipun tidak ada dua agen yang identik karena sifat generatif dari model yang mendasarinya, dengan memanfaatkan kekuatan komponen fundamental ini, kita dapat menciptakan aplikasi yang ampuh yang memperluas kemampuan model bahasa dan memberikan nilai tambah yang nyata. Perjalanan AI dari model pasif ke agen aktif dan cerdas baru saja dimulai, dan kemungkinannya tampak tak terbatas.

Di era di mana kehadiran digital suatu perusahaan menentukan kesuksesannya, tantangannya terletak pada menciptakan kehadiran yang autentik, personal, dan luas jangkauannya. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai titik temu antara pusat industri, blog, dan duta merek. Platform ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemampuan untuk mempublikasikan artikel di Google News serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan dan pemasaran eksternal (SMarketing).

Informasi selengkapnya di sini:

• Otentik. Individual. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

⚙️ Perkembangan kecerdasan buatan (AI) telah mengalami momentum yang luar biasa dalam beberapa tahun terakhir. Secara khusus, konsep "agen" telah memungkinkan tingkat interaksi dan pemecahan masalah yang baru. Agen lebih dari sekadar model; mereka adalah sistem otonom yang mengejar tujuan dengan berinteraksi dengan dunia, memproses informasi, dan membuat keputusan. Bagian berikut menganalisis konsep agen dan melengkapinya dengan pendekatan inovatif untuk meningkatkan kinerja.

🚀 Apa itu agen?

Agen dapat didefinisikan sebagai aplikasi perangkat lunak yang berupaya mencapai suatu tujuan dengan mengamati dan berinteraksi dengan lingkungannya. Tidak seperti model tradisional yang hanya bereaksi terhadap permintaan, agen mampu bertindak secara proaktif dan mandiri dalam memutuskan bagaimana mencapai tujuannya.

✨ Komponen inti dari sebuah agen

• Model: Elemen sentral dari sebuah agen adalah model bahasa, yang bertindak sebagai pengambil keputusan. Model ini dapat bersifat umum atau secara khusus disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu.
• Alat bantu: Alat bantu memperluas kemampuan model dengan memungkinkan akses ke sumber data atau fungsi eksternal. Contohnya termasuk integrasi API atau basis data.
• Lapisan orkestrasi: Lapisan ini mengontrol bagaimana agen mengumpulkan dan memproses informasi serta melakukan tindakan. Lapisan ini membentuk "otak" agen, mengintegrasikan logika, memori, dan pengambilan keputusan.

🧠 Agen versus model

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

• Model: Model ini terbatas pada respons berbasis inferensi dan hanya menggunakan data pelatihan.
• Agen: Menggunakan alat untuk mengambil informasi secara real-time dan melakukan tugas-tugas tingkat lanjut seperti interaksi multi-giliran.

🔧 Peningkatan fungsionalitas melalui berbagai alat

🌐 Ekstensi

Ekstensi adalah antarmuka antara API dan agen. Ekstensi memungkinkan agen untuk melakukan panggilan API tanpa memerlukan kode khusus yang kompleks.

⚙️ Fitur

Berbeda dengan ekstensi, fungsi dieksekusi di sisi klien. Ini memberi pengembang kendali atas aliran data dan memungkinkan implementasi logika spesifik.

📊 Basis Data

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

📈 Peningkatan kinerja melalui pembelajaran yang terarah

Untuk meningkatkan efisiensi agen, terdapat berbagai metode pembelajaran:

1. Pembelajaran dalam konteks: Memungkinkan pembelajaran dan penerapan model, alat, dan contoh secara langsung selama waktu inferensi.
2. Pembelajaran kontekstual berbasis pengambilan data: Menggabungkan pengambilan data dinamis dengan model untuk mengakses informasi yang terkait dengan konteks.
3. Penyempurnaan: Dengan menambahkan data yang ditargetkan, model dioptimalkan untuk tugas-tugas tertentu.

🔮 Potensi masa depan agen

Pengembangan agen meluas jauh melampaui aplikasi saat ini. Di masa depan, agen dapat menjadi terobosan di bidang-bidang berikut:

• Layanan kesehatan: Agen dapat membuat diagnosis dan rencana perawatan yang dipersonalisasi.
• Pendidikan: Platform pembelajaran dinamis dapat diimplementasikan melalui agen yang merespons kebutuhan setiap siswa.
• Bisnis: Proses otomatis dan pengambilan keputusan di perusahaan dapat direvolusi 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 mereka tawarkan hampir tak terbatas, dan kepentingannya akan terus meningkat di dunia yang semakin bergantung pada data dan otomatisasi.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan, dan implementasi

☑️ Pembuatan atau penyesuaian kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B global & digital

☑️ Pengembangan Bisnis Perintis

 

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 7348 4088 965 .

Saya sangat menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat bagi industri yang berfokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi Pengembangan Bisnis 360° kami, kami mendukung perusahaan-perusahaan ternama mulai dari bisnis baru hingga layanan purna jual.

Intelijen pasar, smarketing, otomatisasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye email, media sosial yang dipersonalisasi, dan pembinaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

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