Apa itu AI agent? Bagaimana cara kerjanya, dan seperti apa contohnya?

AI agent, atau yang juga dikenal sebagai sistem software otonom dan asisten digital cerdas, adalah program yang dirancang untuk menjalankan tugas secara mandiri dan membuat keputusan sendiri untuk mencapai tujuan tertentu.

Berbeda dengan model AI tradisional yang biasanya memerlukan input manusia secara terus-menerus, AI agent bisa bekerja sendiri dan menangani berbagai hal, mulai dari tugas sederhana sampai proses yang cukup kompleks.

Beberapa penggunaannya mencakup asisten virtual dalam layanan pelanggan atau automasi proses produksi di dunia robotika, menunjukkan betapa fleksibel dan canggihnya teknologi ini. Nah, di artikel ini, kami akan membahas karakteristik utama AI agent, cara kerjanya, contoh penerapannya, dan manfaatnya bagi bisnis.

Apa itu AI agent?

AI agent adalah sistem cerdas yang bisa bekerja sendiri tanpa perlu campur tangan manusia secara terus-menerus. Berbekal kemampuan penalarannya, sistem ini bisa belajar dari interaksi sebelumnya, mengambil keputusan berdasarkan data, lalu melakukan tindakan nyata untuk mencapai tujuan tertentu.

Tool AI biasa, seperti model pembelajaran mesin (machine learning), mampu menganalisis pola dan memprediksi hasil dari data tapi tidak bisa bertindak langsung atau menyesuaikan sistemnya kecuali ada perubahan dari luar.

Sementara itu, AI agent memiliki fungsi yang lebih luas dibandingkan dengan tool pengolah data biasa. Program ini bisa menghubungkan berbagai tool eksternal, API (Application Programming Interface), dan platform komputasi dalam proses pengambilan keputusan untuk mengatasi keterbatasan model AI tradisional.

Beberapa contoh penerapan AI agent adalah chatbot layanan pelanggan atau asisten pribadi seperti Siri dan Google Assistant. Sistem seperti ini bisa membantu menjawab pertanyaan, mengumpulkan informasi dari berbagai sumber, hingga mengatur pengingat tanpa perlu campur tangan manusia secara manual.

Apa yang dimaksud dengan agentic AI?

Agentic AI adalah sistem yang lebih kompleks dan terdiri dari beberapa AI agent yang bekerja sama untuk mencapai tujuan yang lebih luas dan dinamis. Sistem ini bisa bertindak lebih proaktif dalam mengoordinasikan berbagai sistem, mengelola alur kerja yang rumit, serta belajar dari tindakannya agar terus berkembang dari waktu ke waktu.

Meskipun mirip, AI agent dan agentic AI adalah dua sistem yang berbeda.

AI agent biasanya dirancang untuk menangani tugas-tugas tertentu secara mandiri dengan kemampuan penalarannya sendiri. Tingkat pembelajarannya juga tidak terlalu kompleks, biasanya terbatas pada loop umpan balik, heuristik, atau pembaruan konteks sementara.

Lingkup kerja AI agent cenderung lebih sempit, hanya berfokus pada satu tujuan dalam konteks tertentu. Misalnya, AI agent dalam layanan pelanggan hanya bertugas menjawab pertanyaan atau menangani permintaan sederhana seperti mengirim invoice. Sementara itu, agentic AI bisa menganalisis masalah pengguna dan mengoordinasikan tindak lanjut dengan orang atau tim yang bertugas.

Karakteristik utama AI agent

AI agent memiliki sejumlah karakteristik penting yang membedakannya dari sistem software tradisional. Ciri-ciri inilah yang membuatnya bisa menjalankan tugas secara mandiri dan menyesuaikan diri dengan berbagai tugas baru.

• Otonomi dan kemandirian. AI agent bersifat otonom, yang berarti program ini bisa menjalankan tugas dan mengambil keputusan tanpa perlu pengawasan manusia secara terus-menerus. Misalnya, bot layanan pelanggan bisa menjawab pertanyaan pengguna atau memproses pesanan secara otomatis tanpa campur tangan manusia.
• Perilaku berorientasi tujuan. Setiap AI agent dirancang untuk mencapai tujuan tertentu dengan memahami input terstruktur, menalar, lalu mengeksekusi tindakan yang diperlukan. Contohnya, bot pengelola tugas bisa menjadwalkan tugas dengan menilai jadwal pengguna, memprioritaskan pekerjaan, dan mengambil langkah yang tepat untuk menyelesaikan permintaan.
• Pembelajaran dan adaptasi. AI agent juga bisa belajar dan menyesuaikan diri menggunakan teknik machine learning, dengan memanfaatkan data dari tugas-tugas sebelumnya. Misalnya, sistem rekomendasi di platform belanja online mampu mempelajari kebiasaan pengguna lalu menyesuaikan saran produk untuk akses berikutnya.
• Menangani tugas kompleks. AI agent bisa menangani tugas-tugas kompleks dengan memproses data dalam jumlah besar, melakukan beberapa langkah operasi sekaligus, dan berinteraksi dengan sistem eksternal. Salah satu contohnya adalah sistem deteksi penipuan berbasis AI di sektor perbankan yang menganalisis pola transaksi untuk mengenali aktivitas mencurigakan dan mengambil tindakan pencegahan.

Bagaimana cara kerja AI agent?

AI agent bekerja melalui tiga proses utama: persepsi, penalaran, dan tindakan. Ketiga proses ini membentuk lingkaran umpan balik yang membantu sistem memahami lingkungannya, mengevaluasi situasi, dan menjalankan tugas untuk mencapai tujuan tertentu.

1. Persepsi

Tahap pertama dalam cara kerja AI agent adalah menentukan “persepsi” tentang lingkungannya. Pada tahap ini, sistem akan “melihat”, “membaca”, atau “mendengar” input dari pengguna, seperti teks, gambar, perintah suara, hingga data real-time dari sumber eksternal.

Sebagai contoh, asisten suara menggunakan teknologi pengenalan suara untuk memahami perintah pengguna, misalnya “Atur alarm untuk besok jam 7 pagi.” Kemampuan AI agent untuk memahami lingkungannya inilah yang membuatnya bisa merespons situasi secara dinamis dan cepat beradaptasi.

Namun, hasil kerja AI agent akan sangat dipengaruhi oleh kualitas input pengguna. Semakin jelas perintah yang diberikan, lengkap dengan detail dan konteks yang dibutuhkan, maka semakin baik pula sistem ini bisa menalar dan menentukan tindakan yang paling sesuai.

2. Penalaran

Setelah menerima input, AI agent akan memproses data tersebut dan menentukan langkah yang perlu dilakukan untuk mencapai tujuannya. Biasanya, sistem ini menggunakan LLM (large language model) sebagai mesin penalaran untuk menafsirkan pertanyaan, merencanakan solusi beberapa langkah ke depan, dan memberikan respons yang relevan.

Kemampuan penalaran inilah yang membuat AI agent bisa mengerjakan lebih dari sekadar perintah sederhana dan menjalankan tugas yang lebih kompleks.

Contohnya, pada mobil self-driving, AI agent bisa menganalisis data seperti kecepatan kendaraan, suhu rem, kondisi jalan, dan jarak dari kendaraan di depan. Berdasarkan data tersebut, sistem akan memutuskan kapan harus mengerem, seberapa kuat tekanan yang digunakan, dan kapan waktu yang tepat untuk melepas rem.

3. Tindakan

Setelah menimbang semua informasi, AI agent membuat keputusan dan mengambil tindakan nyata sesuai dengan tujuannya.

Tindakan yang dilakukan akan sepenuhnya bergantung pada tujuannya. Misalnya, AI agent untuk penjadwalan bisa mengirim undangan rapat ke peserta secara otomatis, sementara agent pelaporan data bisa menyusun laporan otomatis berdasarkan hasil analisisnya.

Mengingat ruang lingkupnya yang terbatas, hasil tindakan AI agent juga sangat dipengaruhi oleh bagaimana Anda memberikan perintah. Program ini bisa mengikuti urutan langkah dengan baik apabila instruksinya diberikan secara terstruktur, tapi mungkin kesulitan menafsirkan tugas yang kompleks kalau hanya menerima satu perintah sederhana.

Kemampuan untuk menjalankan tugas di dunia nyata inilah yang membedakan AI agent dari tool AI tradisional maupun generatif. Fitur ini sangat berguna untuk automasi proses yang rumit dan mengelola alur kerja yang melibatkan banyak tahapan.

Contoh AI agent yang ada saat ini

AI agent kini digunakan di berbagai industri untuk mengotomatiskan tugas, meningkatkan efisiensi, dan menghadirkan solusi inovatif. Berikut beberapa contoh penggunaan AI agent yang sudah diterapkan secara luas:

Layanan pelanggan

Chatbot banyak digunakan dalam layanan pelanggan untuk memberikan jawaban langsung selama 24 jam. Agent ini bisa menjawab pertanyaan umum, membantu menyelesaikan masalah sederhana, hingga memandu pengguna mengatasi masalah secara langkah demi langkah.

Asisten AI yang lebih canggih, seperti Kodee dari Hostinger, bahkan sudah lebih canggih dengan mengintegrasikan MCP (Model Context Protocol) untuk mengakses data dari berbagai sumber eksternal.

Dengan kemampuan ini, pengguna Hostinger bisa mengelola VPS dan website WordPress mereka cukup melalui obrolan live chat dengan asisten AI tersebut.

Asisten pribadi

Asisten pribadi seperti Siri, Google Assistant, dan Amazon Alexa adalah contoh AI agent yang membantu pengguna menjalankan berbagai tugas, mulai dari mengatur pengingat hingga mengontrol perangkat smart home.

Sistem ini bekerja dengan memahami perintah berbasis bahasa alami, lalu menindaklanjutinya untuk meningkatkan produktivitas dan kenyamanan pengguna. Seiring waktu, asisten-asisten ini terus belajar dari interaksi pengguna sehingga bisa memberikan respons yang lebih akurat dan meningkatkan fungsinya.

Analisis data

AI agent juga banyak dimanfaatkan dalam analisis data untuk menemukan tren dan insight dari kumpulan data besar. Misalnya, bot analisis pasar saham bisa memantau pergerakan harga dan memberikan rekomendasi real-time untuk membantu pengambilan keputusan investasi.

Agent semacam ini menggunakan algoritme kompleks untuk menganalisis data keuangan dalam jumlah besar, menghasilkan insight yang sulit diperoleh manusia secara manual. Sistemnya pun belajar dari data masa lalu agar bisa membuat prediksi yang lebih baik di masa depan.

Robotika dan automasi

Di bidang manufaktur, robot berbasis AI digunakan untuk automasi berbagai proses, seperti perakitan, inspeksi, dan pengemasan. Contohnya, Anda mungkin pernah melihat robot pabrik yang bertugas merakit produk atau melakukan QC (kontrol kualitas) di lini produksi.

Robot-robot ini bisa melakukan tindakan yang kompleks dengan presisi tinggi, membantu meningkatkan efisiensi perusahaan dan produktivitas secara keseluruhan, serta mengurangi risiko kesalahan manusia.

Bantuan coding dan asisten developer

AI agent juga bisa membantu developer untuk menulis kode dengan lebih cepat dan efisien, mulai dari menyarankan perbaikan, membuat potongan kode, dan mendeteksi error. Misalnya, asisten coding bisa membantu mendebug fungsi, membuat kode boilerplate, atau mengotomatiskan tugas berulang, dengan mempelajari pola kerja developer untuk menyesuaikan fungsinya seiring waktu.

Platform coding AI seperti Hostinger Horizons juga mempermudah integrasi asisten AI ini ke dalam alur kerja sehingga developer bisa menghemat waktu, menjaga konsistensi, dan fokus pada penyelesaian masalah yang lebih kompleks.

Peluang pemanfaatan AI agent di masa depan

Berbagai bisnis kini terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan menekan biaya operasionalnya. AI agent pun diprediksi akan lebih banyak dibutuhkan untuk automasi tugas rutin, menyederhanakan alur kerja, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas.

Perkembangan AI agent yang berkelanjutan juga akan membuatnya mampu menangani tugas-tugas yang semakin kompleks. Ke depannya, perannya tidak lagi terbatas sebagai asisten kerja, tapi juga menjadi bagian penting dari ekosistem AI di berbagai industri, termasuk robotika dan automasi bisnis.

Di masa depan, AI agent tidak hanya akan lebih “cerdas”, tapi juga semakin mudah diakses. Saat ini, banyak developer sudah memanfaatkan tool coding berbasis AI untuk mempermudah tugas teknis seperti debugging atau pembuatan kode otomatis.

Anda bahkan bisa membuat AI agent sendiri menggunakan n8n, platform automasi open-source berbasis low-code. Dengan tool ini, siapa pun bisa membuat asisten pribadi untuk tugas sehari-hari, seperti menjadwalkan rapat atau mengatur pengingat, tanpa harus memiliki latar belakang teknis tingkat lanjut.

Selain itu, platform seperti Hostinger Horizons juga mempermudah individu maupun bisnis kecil membuat AI agent dan mengaturnya sesuai kebutuhan. Anda bisa mengatur tugas-tugas harian, seperti menjadwalkan rapat, mengirim pengingat, atau mengotomatiskan manajemen website secara rutin, semuanya tanpa perlu menguasai skill pemrograman tingkat lanjut.