Cara Praktis Membuat Agen AI

Ingin membuat agent AI yang bisa melakukan tugas nyata misalnya menjawab pertanyaan, mengotomasi pekerjaan sederhana, atau mengendalikan layanan web? Di artikel ini saya jelaskan konsep inti, arsitektur umum, langkah praktis, contoh kode sederhana, serta tips etika dan keamanan. Ringkas, langsung ke inti, dan bisa kamu praktikkan malam ini.

Apa itu Agen AI?

Agen AI adalah program yang menerima input (persepsi), membuat keputusan (reasoning/planning), dan melakukan aksi (eksekusi). Berbeda dari skrip satu-aksi, agen idealnya bersiklus: membaca lingkungan → memikirkan rencana → bertindak → menyimpan memori → ulangi.

Contoh agen sederhana: chatbot yang menjawab soal, asisten yang memesan tiket, atau bot yang memantau data dan mengirim notifikasi saat ambang tercapai.

Komponen Utama Agen AI

1. Perception (Input)

   • Text, suara, gambar, sensor, API, dsb.

2. Reasoning / Planner

   • Inti logika: model bahasa besar (LLM), aturan, atau sistem perencanaan.

3. Memory

   • Penyimpanan jangka pendek (konteks percakapan) dan jangka panjang (basis pengetahuan, vector DB).

4. Tools / Connectors

   • API eksternal (kalender, email), database, sistem otomasi.

5. Executor

   • Modul yang menerjemahkan rencana menjadi aksi nyata (panggilan API, skrip).

6. Safety & Guardrails

   • Validasi input/output, rate-limiting, pencatatan (logging), dan moderasi.

Langkah-langkah Membuat Agen AI (Praktis)

1. Tentukan tujuan (task) yang jelas

   • Contoh: “Automasikan penjadwalan meeting dari email” atau “Jawab FAQ produk”.

2. Pilih input & output

   • Text-only lebih mudah; audio/gambar butuh preprocessing.

3. Pilih mesin reasoning

   • LLM (untuk fleksibilitas bahasa) atau rule-based (untuk determinisme).

4. Rancang arsitektur memori

   • Simpan percakapan terakhir, dan bila perlu gunakan vector store untuk knowledge retrieval.

5. Integrasikan tools

   • Buat wrapper untuk API eksternal (mis. Gmail API, Google Calendar, database).

6. Buat loop agen

   • Read → Think → Act → Remember → Repeat.

7. Tambahkan guardrails

   • Validasi perintah, batasi tindakan yang berisiko (mis. transfer dana).

8. Uji & iterasi

   • Mulai dari kasus sederhana lalu tingkatkan kompleksitas.

Contoh Sederhana: Agen "Tanya-Jawab" (Pseudocode Python)

Catatan: ini pseudocode agar mudah dipahami. Gantilah llm() dengan panggilan ke model bahasa yang kamu gunakan.

# PSEUDOCODE: Simple agent loop
memory = []  # list of past interactions

def perception(user_input):
    return user_input.strip()

def reason(user_input, memory):
    # gabungkan memory relevan ke prompt
    prompt = f"Memory:\n{memory}\n\nUser: {user_input}\nAssistant:"
    response = llm(prompt)           # panggil model bahasa
    actions = parse_actions(response) # mis. "jawab", "search", dll.
    return response, actions

def execute(actions):
    # contoh: jika perlu mencari data eksternal
    if actions.type == "search":
        result = external_search(actions.query)
        return result
    return None

def remember(interaction, memory):
    memory.append(interaction)
    if len(memory) > 20:
        memory.pop(0)  # ringkasan atau trim memory

# Loop utama
while True:
    user_input = input("User: ")
    if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
        break
    inp = perception(user_input)
    ai_text, actions = reason(inp, memory)
    result = execute(actions)
    print("Agent:", ai_text if not result else result)
    remember({"user": inp, "agent": ai_text}, memory)

Tools & Library yang Sering Dipakai (sekilas)

• Language Models: model LLM (berbayar atau open-source).

• Orchestration: framework seperti LangChain / LlamaIndex / Haystack (memudahkan chaining tools & memory).

• Vector DB: milvus, faiss, weaviate — untuk retrieval-based memory.

• Infra & Integrasi: FastAPI / Flask untuk endpoint, cron/job scheduler, webhook.

Kamu nggak perlu semua ini untuk agen pertama — mulailah sederhana: LLM + memory kecil + 1 tool.

 

Tips Etika & Keamanan

• Batasi tindakan yang bisa dilakukan agen (jangan biarkan akses transfer uang atau hapus data tanpa otorisasi manusia).

• Logging dan audit trail: catat setiap keputusan penting.

• Privasi: enkripsi data sensitif, ikuti hukum setempat tentang data pribadi.

• Jangan andalkan agen untuk keputusan kritis tanpa pengawasan manusia.