Modul 1 · Bab 1: Apa itu agen
Agen: model, alat, dan putaran
Intinya
Agen AI (AI agent) adalah model bahasa besar (large language model, LLM) yang memakai alat dalam putaran untuk mengejar satu tujuan sampai syarat berhentinya terpenuhi. Kalau langkahnya bisa diurutkan dari awal, alur tetap biasanya lebih murah dan lebih mudah diperiksa.
Setelah pelajaran ini kamu bisa
- Menjelaskan agen sebagai model, alat, dan putaran yang mengejar satu tujuan
- Membedakan agen dari chatbot dan dari alur kerja tetap (fixed workflow)
Istilah di pelajaran ini
Pahami
Kata "agen" sering dipakai untuk apa saja yang memakai AI. Di buku ini kita memakainya dengan arti yang sempit dan bisa diperiksa. Agen AI (AI agent) adalah model bahasa besar (large language model, LLM) yang diberi alat, berjalan dalam putaran, untuk mengejar satu tujuan sampai syarat berhentinya terpenuhi. Ada lima bagian, dan setiap bagian bisa kamu tunjuk di agen mana pun:
- Model. LLM yang membaca teks dan menulis teks. Ia tidak punya tangan; ia hanya bisa menulis permintaan.
- Alat. Fungsi yang disediakan aplikasi: membaca berkas, mencari, menjalankan tes, membuat draf. Model menulis "panggil alat ini dengan masukan ini", lalu aplikasi yang menjalankannya.
- Putaran. Hasil alat dikirim kembali ke model, model memilih langkah berikutnya, dan siklus itu berulang. Inilah yang membedakan agen dari satu jawaban.
- Tujuan. Kalimat yang menjelaskan kapan pekerjaan dianggap selesai, misalnya "semua tes di folder ini lulus" atau "ringkasan dua halaman dengan rujukan berkas".
- Syarat berhenti. Selesai, batas jumlah putaran, batas biaya, atau titik ketika agen harus bertanya ke manusia.
Kalau salah satu bagian tidak jelas, masalahnya hampir selalu muncul di sana. Tujuan yang kabur membuat agen berhenti terlalu cepat atau tidak pernah berhenti. Alat yang terlalu kuat membuat kesalahan kecil menjadi kerusakan besar. Putaran tanpa batas menghabiskan biaya. Pemanggilan alat (tool call) sendiri sudah dibahas di pelajaran fondasi tentang alat dan konektor (connector); di sini kita melihat apa yang terjadi saat pemanggilan itu diulang berkali-kali oleh model sendiri.
Tiga hal sering tertukar: chatbot, alur kerja (workflow) tetap, dan agen.
- Chatbot menjawab satu pesan dengan satu jawaban. Kamu yang memutuskan langkah berikutnya. Ia bisa memakai satu alat, misalnya pencarian, tetapi tidak merencanakan rangkaian langkah sendiri.
- Alur kerja tetap adalah rangkaian langkah yang urutannya ditulis manusia: ambil email, ringkas, simpan ke folder. Model mungkin dipakai di satu langkah, tetapi jalurnya tidak berubah. Mudah diuji dan mudah diaudit.
- Agen memilih sendiri langkah berikutnya berdasarkan hasil langkah sebelumnya. Jalurnya bisa berbeda setiap kali dijalankan, karena itulah ia bisa menangani tugas yang tidak bisa diurutkan dari awal, dan karena itu pula ia lebih sulit diawasi.
Perbedaannya tidak terletak pada kecanggihan. Alur kerja tetap sering kali pilihan yang lebih baik, karena lebih murah dan lebih mudah diperiksa. Agen layak dipakai ketika langkahnya memang tergantung pada apa yang ditemukan di jalan, misalnya memperbaiki tes yang gagal: kamu tidak tahu berkas mana yang harus dibuka sampai pesan error (galat) dari tesnya terbaca.
Supaya konkret, lihat satu putaran agen (agent loop) yang diminta memperbaiki tes gagal. Putaran pertama: model membaca tujuan dan memanggil alat "jalankan tes". Aplikasi menjalankannya dan mengembalikan keluaran: satu tes gagal karena tanggal ditulis dengan format yang salah. Putaran kedua: model memanggil alat "baca berkas" untuk fungsi yang memformat tanggal. Putaran ketiga: model memanggil alat "ubah berkas" dengan perbaikan. Putaran keempat: model menjalankan tes lagi, dan kali ini semuanya lulus. Syarat berhenti "semua tes lulus" terpenuhi, dan agen menulis laporan.
Perhatikan dua hal. Pertama, setiap putaran menambah isi konteks: tujuan, semua permintaan alat, dan semua hasilnya ikut dikirim lagi ke model. Itulah sebabnya tugas yang panjang makin mahal di setiap putarannya. Kedua, laporan di akhir adalah tulisan model, bukan bukti. Buktinya adalah keluaran tes di putaran keempat. Di bab tiga kita belajar membaca jejak seperti ini.
Sebelum
Permintaan
Tolong rapikan kode di folder laporan.
Hasilnya
Keluaran lemah: Saya sudah merapikan folder laporan: mengganti nama 14 fungsi, memindahkan 3 berkas, dan menghapus kode yang tidak dipakai. Semua sudah lebih bersih.
Sesudah
Permintaan
Tujuan: saya ingin fungsi pemformat tanggal di folder laporan memakai satu format yang sama. Batas: hanya ubah berkas di folder laporan; jangan menghapus atau memindah berkas. Selesai bila: semua tes di folder laporan lulus, dan keluaran tes terakhir ditunjukkan. Berhenti dan tanya saya bila: perbaikan butuh perubahan di luar folder itu, atau sudah delapan putaran.
Hasilnya
Perubahan: dua fungsi pemformat tanggal kini memakai format yang sama. Keluaran tes terakhir: 42 lulus, 0 gagal. Satu fungsi lain di luar folder laporan juga memformat tanggal dengan cara berbeda; saya tidak mengubahnya dan menunggu keputusanmu.
Yang berubah
- Permintaan pertama tidak punya tujuan yang bisa diperiksa, jadi agen sendiri yang memutuskan arti "rapi", termasuk menghapus kode.
- Permintaan kedua menyebut tujuan, batas, tanda selesai, dan kapan berhenti: kelima bagian agen terlihat.
- Hasilnya bisa dicek dengan keluaran tes, bukan dengan percaya pada kata "lebih bersih".
Kesalahan umum
- Kesalahan
- Menyebut setiap fitur AI "agen" lalu memberinya alat dan izin seolah ia memang perlu merencanakan sendiri.
- Kenapa merugikan
- Tugas yang cukup dikerjakan dengan satu prompt atau alur tetap jadi lebih mahal, lebih sulit diuji, dan punya lebih banyak cara untuk gagal. Kalau ada yang salah, tidak jelas langkah mana penyebabnya karena jalurnya berubah setiap kali.
- Lakukan ini
- Tunjuk kelima bagian: model, alat, putaran, tujuan, syarat berhenti. Kalau langkahnya bisa kamu tulis berurutan dari awal, pakai alur tetap. Pakai agen hanya bila langkah berikutnya memang bergantung pada apa yang ditemukan.
Coba
Kartu pilah
Pilah: mana yang chatbot, alur kerja tetap, atau agen?
Memperbaiki tes yang gagal: membaca error, membuka berkas, mengubah, menjalankan ulang sampai lulus
Menulis ulang satu paragraf agar lebih singkat
Mengirim email pengingat ke peserta yang belum mengisi formulir, sesuai daftar
Menelusuri beberapa dokumen untuk menemukan penyebab selisih angka, lalu membuka dokumen lain sesuai temuan
Setiap Senin mengambil laporan penjualan, meringkasnya, dan menyimpannya ke folder yang sama
Menjawab pertanyaan tentang kebijakan cuti dalam satu balasan
6 kartu lagi
Sebuah agen terus berjalan, membuka berkas demi berkas, dan baru berhenti setelah biayanya jauh melewati perkiraan. Bagian mana yang paling mungkin hilang?
Bawa pulang
Sebelum menyebut sesuatu agen
- Saya bisa menunjuk model, alat, putaran, tujuan, dan syarat berhentinya
- Tujuannya bisa dicek dengan bukti, bukan dengan perasaan
- Ada batas putaran dan batas biaya
- Saya sudah bertanya apakah alur tetap atau satu prompt sudah cukup
- Laporan akhir agen saya cocokkan dengan keluaran alatnya
Latihan kecil untuk minggu ini: ambil satu tugas yang sering kamu kerjakan dengan AI, lalu tulis kelima bagiannya di satu kertas. Kalau bagian "putaran" kosong karena kamu sendiri yang menentukan setiap langkah, itu bukan masalah: berarti yang kamu butuhkan adalah prompt (perintah atau instruksi yang kamu tulis untuk AI) yang baik atau alur tetap, dan kamu menghemat biaya serta risiko. Kalau ternyata langkahnya memang berubah tergantung temuan, tuliskan tujuan dan syarat berhentinya dulu sebelum memberi alat apa pun. Bab berikutnya membahas cara memilih di antara ketiganya.
Yang salah di tempat kami
Klaim "selesai" yang hanya diasumsikan
- Konteks
- Kami membangun fitur besar dengan beberapa agen AI. Setiap agen pelaksana menyerahkan hasilnya ke agen peninjau yang terpisah dan tidak melihat percakapan pelaksana.
- Yang terjadi
- Satu pelaksana melapor tugasnya selesai dan semua tes lulus. Peninjau menjalankan pemeriksaannya sendiri dan menemukan bahwa sebagian yang dilaporkan lulus ternyata hanya diasumsikan, tidak pernah dijalankan.
- Dampaknya
- Tidak ada yang sampai ke pengguna. Tugas itu dikembalikan ke pelaksana dan memakan satu putaran tambahan.
- Akar masalah
- Model menulis laporan yang meyakinkan berdasarkan apa yang seharusnya terjadi, bukan apa yang ia jalankan.
- Yang kami lakukan
- Pelaksana menjalankan pemeriksaan yang terlewat, memperbaiki yang gagal, dan peninjau memeriksa ulang.
- Pengaman yang kami pasang
- Setiap tugas agen ditinjau oleh agen lain yang menjalankan pemeriksaannya sendiri. Klaim tanpa bukti keluaran perintah tidak diterima.
PelajarannyaLaporan AI bukan bukti; keluaran perintah yang dijalankan itulah buktinya.
Artinya untuk kerjamuKalau AI atau rekan bilang sebuah pekerjaan sudah beres, mintalah hasil yang bisa kamu lihat sendiri, lalu periksa sebagian, sebelum kamu ikut menyatakan selesai.