Poin Penting
Kerangka agen AI menawarkan serangkaian alat dan komponen dasar yang dapat lebih memudahkan pembuatan agen.
Kerangka ini biasanya bekerja dalam sebuah siklus yang membantu agen mengubah tujuan gambaran besar menjadi tugas yang dapat ditindaklanjuti untuk dijalankan langkah demi langkah.
Memilih kerangka yang tepat akan bergantung pada kebutuhan Anda dari agen AI. Anda juga perlu mempertimbangkan hal-hal seperti kemudahan penggunaan serta sistem lain yang dapat dihubungkan.
Pendahuluan
AI tidak lagi hanya tentang chatbot. Fokusnya telah bergeser ke sistem yang benar-benar dapat mengambil tindakan sendiri. Sistem ini, yang dikenal sebagai agen AI, dapat merencanakan, mengambil keputusan, dan menuntaskan tugas tanpa input yang terus-menerus. Seiring makin banyak orang mulai membangunnya, kebutuhan akan alat yang dapat membuat prosesnya lebih lancar dan lebih mudah dikelola pun meningkat. Di sinilah kerangka agen AI berperan.
Apa Itu Kerangka Agen AI?
Kerangka agen AI adalah alat dan pustaka yang menyederhanakan pengembangan, pelatihan, dan penyebaran agen AI. Alih-alih pengembang harus menyusun semuanya dari nol, kerangka menyediakan komponen siap pakai seperti API, templat, dan komponen dasar lainnya.
Kerangka agen AI memiliki beberapa komponen utama:
Modul penalaran: Memecah tujuan menjadi langkah-langkah yang lebih kecil dan memilih tindakan atau alat berikutnya.
Antarmuka tindakan: Mengeksekusi tindakan dan terhubung ke API yang diperlukan agar permintaan dapat dijalankan.
Sistem memori: Menyimpan informasi dan tindakan yang dihasilkan oleh agen agar agen memiliki konteks yang tepat untuk menjalankan tugasnya.
Hook evaluasi atau pengujian: Mencatat setiap tindakan sehingga Anda dapat memeriksa perilaku agen atau mengukur kualitas output.
Protokol komunikasi: Diperlukan saat beberapa agen berkolaborasi untuk memungkinkan pesan dikirim antaragen.
Bagaimana Cara Kerjanya?
Kerangka agen AI biasanya mengoordinasikan siklus penalaran, tindakan, dan pembaruan yang berkelanjutan sehingga agen yang dibuat dapat bergerak dari tujuan level tinggi ke tindakan dan hasil yang konkret.
Berikut adalah langkah-langkah yang dilakukannya:
1. Inisialisasi tujuan
Proses dimulai dengan tujuan atau instruksi yang dapat Anda, pengguna, atau sistem lain berikan. Contohnya bisa berupa tugas seperti "rangkum berita pasar hari ini, lalu kirim melalui email kepada tim saya". Kerangka ini mengambil tujuan tersebut dan menginisialisasi status agen, termasuk konteks atau memori relevan apa pun.
2. Penalaran dan perencanaan
Komponen penalaran, yang sering kali didukung oleh model bahasa seperti GPT, kemudian menentukan langkah, alat, dan urutan eksekusi. Rencana yang dihasilkan pada langkah ini dapat berupa urutan atau iterasi.
3. Pemilihan alat dan eksekusi tindakan
Kemudian, tugas diarahkan ke alat atau fungsi yang sesuai. Langkah ini dapat melibatkan pemanggilan API atau melakukan kueri ke database. Kerangka menstandarkan cara alat-alat ini didefinisikan dan dipanggil, sehingga agen dapat berinteraksi dengan sistem eksternal secara konsisten.
4. Observasi dan pembaruan status
Setelah eksekusi, kerangka menangkap hasilnya dan menyimpannya dalam memori agen sehingga keputusan berikutnya dapat dipandu oleh hasil sebelumnya.
5. Siklus eksekusi iteratif
Siklus ini kemudian diulang, dan siklusnya biasanya akan berlanjut hingga tujuan tercapai atau syarat penghentian terpenuhi (batas waktu yang ditetapkan atau ambang batas kesalahan). Struktur iteratif ini mendukung agen dalam menangani tugas multi-langkah yang dinamis, bukan interaksi sekali jalan.
6. Orkestrasi dan koordinasi
Untuk kegunaan yang lebih kompleks, kerangka juga dapat mendukung:
Dekomposisi tugas: Memecah masalah besar menjadi langkah-langkah yang lebih kecil
Koordinasi multi-agen: Menetapkan peran kepada berbagai agen
Penanganan dependensi: Memastikan tugas dieksekusi dalam urutan yang benar
7. Output dan penghentian
Setelah kerangka menentukan bahwa tujuan telah terpenuhi, kerangka akan mengagregasi hasil, memformat output akhir, dan mengembalikannya kepada pengguna atau memicu tindakan lanjutan.
Memilih Kerangka Agen AI
Ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan saat memilih kerangka agen AI yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Kompleksitas
Apa saja tugas yang ingin diselesaikan oleh agen AI yang Anda bangun? Seberapa kompleks tugas-tugas tersebut? Pertanyaan ini akan menentukan apakah Anda hanya memerlukan satu agen atau ekosistem multi-agen. Misalnya, jika Anda membuat agen AI untuk menangani layanan pelanggan, satu agen saja mungkin sudah cukup jika tugas utamanya adalah mengklasifikasikan keparahan masalah atau keluhan pelanggan.
Namun, jika Anda ingin membangun sistem yang menghasilkan laporan industri mingguan dengan input manusia yang minimal, Anda mungkin memerlukan beberapa agen untuk menangani berbagai tugas seperti riset, analisis data, mengekstrak wawasan dari data, dan penulisan.
Privasi dan keamanan data
Privasi dan keamanan data harus menjadi prioritas utama saat memilih kerangka. Anda harus mengevaluasi kemampuan kerangka untuk membatasi tindakan, validasi input dan output, serta pemberian izin untuk alat dan API. Hal ini akan sangat penting terutama untuk membuat agen yang dapat bertransaksi, mengirim pesan, atau memodifikasi data.
Kemudahan penggunaan
Pilihan kerangka Anda harus selaras dengan keahlian Anda dalam membangun. Beberapa kerangka menawarkan antarmuka bebas code (penerapan cepat dan cocok bagi pemula). Kerangka lainnya dapat memberikan fleksibilitas yang lebih besar melalui kustomisasi berbasis kode (jika Anda memiliki lebih banyak pengalaman dalam pengembangan AI).
Alat dan integrasi
Anda harus menilai kompatibilitas kerangka dengan sumber data, infrastruktur, dan alat yang digunakan saat ini. Misalnya, Anda dapat melihat secara spesifik kemudahan menambahkan alat kustom atau dukungan untuk pemanggilan fungsi.
Kinerja dan skalabilitas
Nilai kinerja kerangka agen AI yang Anda pilih dan pertimbangkan kemungkinan perilakunya saat di bawah tekanan. Anda dapat memikirkan waktu respons atau latensi untuk aplikasi real-time, serta menilai apakah kinerjanya akan menurun saat memproses volume data yang sangat besar atau banyak permintaan secara bersamaan. Hal ini akan penting seiring agen beralih dari prototipe ke produksi.
Penutup
Kerangka agen AI makin menjadi bagian penting dari pergeseran menuju sistem yang dapat beroperasi sendiri dan bekerja untuk mencapai tujuan tertentu. Kerangka ini dapat mengurangi sebagian beban pengembang dengan memungkinkan mereka untuk lebih berfokus pada perancangan alur kerja, sementara kerangka menangani proses bolak-balik yang diperlukan untuk menjalankan tugas multi-langkah.
Meskipun demikian, Anda mungkin mendapati bahwa memilih kerangka yang tepat tidak selalu mudah. Anda mungkin perlu mempertimbangkan hal-hal seperti penskalaan dan keamanan kerangka tersebut.
Bacaan Lebih Lanjut
Penafian: Konten ini disajikan kepada Anda dengan dasar “sebagaimana adanya” hanya sebagai informasi umum dan edukasi tanpa pernyataan atau jaminan dalam bentuk apa pun. Konten ini tidak boleh dianggap sebagai nasihat keuangan, hukum, atau profesional lainnya ataupun dimaksudkan untuk merekomendasikan pembelian produk atau jasa tertentu. Anda sebaiknya mencari nasihat dari penasihat profesional yang sesuai. Produk yang disebutkan dalam artikel ini mungkin tidak tersedia di wilayah Anda. Jika suatu artikel merupakan kontribusi dari kontributor pihak ketiga, harap diperhatikan bahwa pandangan yang dinyatakan merupakan milik kontributor pihak ketiga tersebut dan tidak mencerminkan pandangan Binance Academy. Harga aset digital dapat menjadi volatil. Nilai investasi Anda mungkin turun atau naik. Anda mungkin tidak mendapatkan kembali jumlah yang sudah diinvestasikan. Anda bertanggung jawab sepenuhnya terhadap keputusan investasi Anda. Binance Academy tidak bertanggung jawab terhadap segala kerugian yang mungkin Anda alami. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Ketentuan Penggunaan, Peringatan Risiko, dan Ketentuan Binance Academy.