Apa Itu AI Agent?
Saya pernah meminta ChatGPT untuk merencanakan perjalanan ke Istanbul. Ia memberikan rencana yang bagus. Namun, ia tidak bisa memesan tiket pesawat. Ia tidak bisa mengecek harga hotel. Ia tidak bisa mengirim email.
Model tersebut cerdas, tetapi ia tidak memiliki "tangan". Ia bisa berpikir, tetapi tidak bisa bertindak.
AI agent memecahkan masalah ini.
LLM (Large Language Models) standar bekerja seperti asisten yang berwawasan luas. Anda mengirimkan prompt, dan model memberikan respons. Itu adalah satu kali perjalanan bolak-balik. Model tersebut tidak menjelajahi web, memeriksa kalender Anda, atau melakukan tindakan di dunia nyata.
AI agent berbeda. Sebuah agent menggunakan model bahasa untuk memutuskan bagaimana cara menggunakan tools guna mencapai suatu tujuan.
Seorang agent dapat:
- Menjelajahi web
- Menjalankan kode
- Melakukan query pada database
- Mengirim email
- Menggunakan API eksternal
Perbedaan utamanya adalah otonomi. Anda memberikan sebuah tujuan kepada agent, dan ia akan menentukan langkah-langkahnya sendiri.
Perbandingan: • LLM Biasa: Menjawab pertanyaan, respons tunggal, tanpa tools, reaktif. • AI Agent: Mengambil tindakan, penalaran multi-langkah, menggunakan tools, berbasis tujuan.
Kebanyakan agent menggunakan pola yang disebut ReAct (Reason and Act). Pola ini mengikuti sebuah loop sederhana:
- Thought: Apa yang perlu saya lakukan selanjutnya?
- Action: Gunakan sebuah tool.
- Observe: Lihat hasilnya.
- Repeat: Lanjutkan hingga tujuan tercapai.
Membangun loop seperti ini sangatlah sulit. Anda harus menangani error, mengelola memori, dan menghubungkan berbagai tools.
Inilah alasan mengapa framework seperti LangChain ada. LangChain menyediakan infrastruktur dasarnya. Ia memberi Anda tools yang sudah jadi, memori, dan cara untuk menghubungkan model ke dunia nyata.
Jika alur kerja Anda kompleks, Anda dapat menggunakan LangGraph. LangGraph membantu Anda membangun agent yang dapat bercabang ke berbagai jalur, menjalankan tugas secara paralel, atau kembali ke langkah sebelumnya.
Ringkasan:
- LLM merespons teks.
- Agent menggunakan tools untuk menyelesaikan tugas.
- Loop ReAct menggerakkan logika agent.
- LangChain mengelola koneksi antara model dan tools.
- LangGraph menangani alur kerja yang kompleks dan bercabang.
Di postingan berikutnya, saya akan menunjukkan cara menyiapkan lingkungan kerja Anda dan menjalankan agent pertama Anda.
Sumber: https://dev.to/ikram_khan/what-are-ai-agents-a-plain-english-introduction-56nd
Komunitas belajar opsional: https://t.me/GyaanSetuAi