Adityo GW
Saat ini saya bekerja sebagai freelance dan terlibat beberapa projek website serta pemeliharaan server.
Agentic AI
Agentic AI adalah generasi baru kecerdasan buatan yang tidak hanya merespons perintah, tapi juga memiliki kemampuan bertindak secara mandiri (autonomous), menetapkan tujuan, merencanakan langkah kerja, dan belajar dari hasil tindakannya sendiri. Kata agentic berasal dari istilah agency, yang berarti kemampuan untuk bertindak dan membuat keputusan secara independen. Jadi, Agentic AI bukan sekadar model yang “pintar menjawab”, tapi AI yang bisa berpikir, memutuskan, dan mengeksekusi tugas tanpa harus disuruh di setiap langkahnya.
Muat Lebih Banyak
Perbedaan dengan Generative AI
Agar lebih mudah dipahami, bayangkan perbandingan ini:
Jadi, kalau Generative AI itu seperti “asisten pintar”, maka Agentic AI lebih seperti “karyawan digital otonom” yang tahu apa yang harus dilakukan untuk mencapai hasil tertentu.
Cara Kerja Agentic AI (Rangka Kerja 4 Tahap)
Sebuah sistem Agentic AI biasanya mengikuti loop kerja seperti ini:
Observasi (Observe)
AI mempelajari situasi atau input — bisa berupa data, teks, status sistem, atau hasil tindakan sebelumnya.
Contoh: AI membaca log server dan menemukan anomali.Perencanaan (Plan)
Berdasarkan pemahaman itu, AI membuat rencana langkah demi langkah untuk mencapai tujuannya.
Misalnya: memutuskan akan memeriksa koneksi jaringan, lalu restart service tertentu.Aksi (Act)
AI mengeksekusi tindakan sesuai rencana — bisa lewat API, skrip, atau interaksi dengan tool eksternal.
Misal: menjalankan perintah Docker restart melalui agen sistem.Refleksi & Pembelajaran (Reflect/Learn)
Setelah bertindak, AI mengevaluasi hasilnya. Jika gagal, ia memperbaiki strategi dan mencoba ulang.
Ini membuat AI bisa belajar dari pengalaman secara terus-menerus.
Proses ini disebut Agent Loop — dasar dari banyak framework agent modern seperti LangGraph, AutoGPT, dan CrewAI.
Komponen Teknis di Balik Agentic AI
Dalam implementasinya, sistem Agentic AI umumnya terdiri dari empat lapisan utama:
Reasoning Core (LLM atau Model Foundation)
Ini adalah otaknya — biasanya model seperti GPT-4, Claude 3, atau Mistral yang mampu memahami konteks dan melakukan reasoning.Memory System
Tempat AI menyimpan informasi, hasil percobaan, dan data konteks agar tidak “lupa”.
Bisa berupa vector database (misal: Pinecone, Chroma, Weaviate) atau memory manager internal.Planning & Tool Use Layer
Modul yang membuat rencana tindakan dan tahu kapan serta bagaimana menggunakan tool eksternal (API, database, atau CLI).
Misal: LangChain Agents atau Semantic Kernel Planner.Action & Environment Interface
Lapisan eksekusi yang menghubungkan AI dengan dunia nyata — menjalankan perintah, memanggil API, mengedit file, atau berinteraksi dengan sistem lain.
Dengan kombinasi ini, Agentic AI bisa menjalankan alur kerja kompleks seperti:
“Cari tahu kenapa server lambat → kumpulkan metrik → analisis log → identifikasi bottleneck → restart service yang bermasalah → kirim laporan ke Slack.”
Contoh Implementasi di Dunia Nyata
Beberapa proyek yang sudah menerapkan konsep Agentic AI antara lain:
AutoGPT – salah satu proyek open-source pertama yang memperkenalkan kemampuan AI untuk mencapai tujuan tanpa pengawasan manusia langsung.
Devin (Cognition AI) – AI “software engineer” yang bisa membaca repo, menulis kode, menjalankan tes, dan memperbaiki bug sendiri.
CrewAI & LangGraph – framework multi-agent yang memungkinkan banyak AI bekerja sama menyelesaikan satu proyek (misalnya: penulis, peneliti, dan pengulas bekerja bareng).
AI Ops Agent – sistem observability otomatis yang bisa menganalisis log, mendeteksi error, dan menjalankan recovery task secara mandiri.
Tantangan dan Risiko Agentic AI
Seiring kemampuan otonominya meningkat, muncul beberapa tantangan serius:
Kontrol & Keamanan
AI yang bisa bertindak sendiri harus memiliki batasan jelas agar tidak melakukan tindakan berisiko (misalnya menghapus file penting atau menjalankan perintah berbahaya).Explainability (Kemampuan Menjelaskan Keputusan)
Bagaimana menjelaskan alasan di balik tindakan AI kepada manusia?
Di sinilah pendekatan seperti Neuro-symbolic AI mulai dilirik.Reliabilitas & Audit Trail
Sistem Agentic AI perlu log dan jejak tindakan (action traceability) untuk memastikan setiap langkah bisa ditelusuri dan diverifikasi.Ethical & Governance Issues
Semakin AI mandiri, semakin penting kebijakan etika, izin, dan pengawasan manusia (human-in-the-loop).
Agentic AI membawa kita ke masa depan di mana AI bukan hanya menjawab pertanyaan, tapi menjalankan misi. Dan pertanyaannya sekarang: siapkah kita berbagi tanggung jawab dengan mesin yang bisa berpikir sendiri?
Belum ada Referensi dalam Tag ini
Muat Lebih Banyak