Ketika membahas Artificial Intelligence (AI), orang mungkin langsung membayangkan teknologi yang bisa menjawab pertanyaan, membuat tulisan, membuat gambar, atau membantu mencari informasi dalam hitungan detik.
Sekarang, ekspektasinya mulai berkembang, lho.
Industri dan bisnis mulai mengharapkan teknologi AI yang bisa membantu, bahkan melakukan, pekerjaan berjalan jadi lebih cepat, mulai dari memahami kebutuhan, mencari informasi, menentukan langkah, sampai membantu menjalankan proses tertentu.
Kedengarannya seperti AI yang bisa “ikut bekerja”? Tapi memang perkembangnnya menuju ke arah sana, apalagi dengan didukung teknologi yang semakin mature. Konsep ini yang kemudian dikenal sebagai Agentic AI.
Berbeda dengan AI Agent biasa yang hanya menunggu perintah lalu memberikan jawaban, Agentic AI dirancang untuk memahami konteks, menentukan langkah, dan melakukan tindakan berdasarkan tujuan yang diberikan.
Untuk mendukung kemampuan tersebut, AI tidak cukup hanya mengandalkan Large Language Model (LLM). Dibutuhkan sebuah Platform Agentic AI yang mampu menghubungkan berbagai kemampuan dan fitur penting agar AI Agent bisa bekerja mandiri secara optimal menjalankan otomatisasi proses bisnis.
Lalu, kemampuan apa saja yang membuat sebuah Platform Agentic AI mampu bekerja lebih dari secara mandiri? Mari kita bahas Platform Agentic AI secara mendalam.
Apa Itu Platform Agentic AI?
Secara sederhana, Platform Agentic AI adalah lingkungan yang menghubungkan model AI dengan berbagai komponen pendukung, seperti reasoning, memory, planning, tool integration, dan AI orchestration. Kombinasi kemampuan tersebut memungkinkan AI menentukan tindakan yang perlu dilakukan sesuai instruksi yang diberikan.
Ketika perusahaan mulai menggunakan Agentic AI, kita tidak lagi memberikan pertanyaan yang harus dijawab, tapi memberikan sebuah instruksi yang harus dikerjakan AI Agent.
Tapi, di dunia bisnis, beberapa pekerjaan tidak bisa selesai hanya dengan satu jawaban. Ada data yang perlu dicari, sistem yang perlu diakses, aturan yang perlu dipahami, sampai langkah berikutnya yang harus dilakukan.
Nah, untuk melakukan hal tersebut, dibutuhkan Platform Agentic AI. Misalnya, ketika pengguna meminta AI untuk membuat laporan penjualan bulanan, AI tidak hanya menyusun teks berdasarkan prompt. Platform AI Agent dapat mengambil data dari sistem ERP, menganalisis informasi yang tersedia, menyusun laporan, lalu mengirimkannya melalui email atau aplikasi kolaborasi sesuai workflow yang telah ditentukan.
| Komponen | Peran |
| LLM | Memahami instruksi dan menghasilkan respons dalam bahasa alami. |
| AI Agent | Menjalankan tugas berdasarkan tujuan yang diberikan. |
| Platform Agentic AI | Menghubungkan AI Agent dengan kemampuan seperti reasoning, memory, planning, tool integration, dan orchestration agar dapat bekerja secara mandiri. |
Kalau LLM membuat AI bisa memahami dan berkomunikasi dengan kita, AI Agent adalah bagian yang menjalankan tugas tersebut. Sementara itu, Platform Agentic AI menjadi tempat berbagai kemampuan tersebut bekerja bersama.
Kenapa LLM Saja Tidak Cukup?
Tidak bisa dipungkiri, Large Language Model (LLM) menjadi salah satu alasan mengapa AI Agent platform berkembang begitu cepat seperti sekarang.
Dengan kemampuan memahami bahasa manusia, LLM membuat AI bisa membantu banyak hal seperti menjawab pertanyaan, membuat konten, merangkum dokumen, hingga membantu mencari insight dari berbagai informasi.
Namun, ada satu hal yang perlu dibedakan: memberikan jawaban dan menyelesaikan pekerjaan bukanlah hal yang sama.
LLM sendiri punya beberapa keterbatasan untuk mendukung otomatisasi proses bisnis, di antaranya:
- Belum memiliki kemampuan bernalar (reasoning) untuk menganalisis situasi dan menentukan tindakan yang paling sesuai.
- Tidak menyimpan konteks secara berkelanjutan, sehingga sulit menangani workflow yang berlangsung dalam beberapa tahap.
- Tidak dapat menggunakan tools atau aplikasi secara mandiri tanpa integrasi tambahan.
- Belum mampu menyusun dan mengelola workflow yang kompleks untuk mencapai tujuan tertentu.
Kemampuan inilah yang kemudian menjadi bagian penting dalam sebuah Platform Agentic AI. Karena itu, LLM membutuhkan kemampuan tambahan bisa melakukan hal yang lebih kompleks. Apa saja?
Kemampuan yang Membuat Platform Agentic AI Bisa Mendukung Otomasi Bisnis
Jika LLM menjadi fondasi yang membuat AI mampu memahami dan berkomunikasi dengan manusia, maka kemampuan agentic muncul ketika AI dapat memahami situasi, mempertimbangkan berbagai kemungkinan, lalu menentukan tindakan berdasarkan data atau informasi yang tersedia tanpa diarahkan terus menerus oleh kita.
Untuk itu, dibutuhkan kemampuan lain untuk mendukung agar AI menjadi agentic, di antaranya:
- Reasoning Engine: Membantu AI Menentukan Langkah yang Tepat
Melalui reasoning engine, AI Agent dapat mengevaluasi konteks dan mengambil keputusan berdasarkan tujuan yang diberikan, sehingga AI dapat menangani tugas yang membutuhkan pertimbangan, bukan sekadar menghasilkan jawaban.
- Planning: Menyusun Langkah untuk Menyelesaikan Tugas
Pekerjaan bisnis biasanya terdiri dari beberapa tahapan, bukan hanya satu proses sederhana. Karena itu, AI perlu memahami urutan langkah yang harus dilakukan untuk mencapai hasil akhir.Kemampuan planning membantu platform AI Agent memecah tugas kompleks menjadi workflow yang lebih terstruktur, mulai dari menentukan langkah, memilih tindakan, hingga menjalankan proses secara lebih efektif. Kemampuan ini penting dalam penerapan AI workflow automation.
- Contextual Memory: Menjaga AI Tetap Memahami Konteks
Respons AI akan menjadi kurang relevan jika AI tidak memahami konteks dari pekerjaan yang sedang dilakukan. Informasi sebelumnya, kebutuhan pengguna, dan kondisi tertentu dapat memengaruhi keputusan yang dihasilkan.Melalui contextual memory, AI Agent dapat mempertahankan informasi yang relevan selama proses berlangsung. Kemampuan ini membantu AI memberikan respons yang lebih konsisten dan sesuai dengan kebutuhan bisnis.
- Tool Integration: Menghubungkan AI dengan Sistem Bisnis
Karena AI tidak selalu memiliki semua informasi yang dibutuhkan di dalam dirinya sendiri, tool integration menjadi salah satu kemampuan penting dalam Platform Agentic AI. Dengan terhubung ke berbagai tools, AI Agent dapat mengambil data, menjalankan tindakan, dan menjadi bagian dari workflow bisnis yang sudah berjalan.
- AI Orchestration: Mengelola Kolaborasi Antar Kemampuan AI
Reasoning, memory, planning, dan tools perlu berjalan bersama dalam satu alur yang terkoordinasi. Maka diperlukan peran AI orchestration. Kemampuannya bisa membantu mengatur otomasi workflow AI, termasuk koordinasi beberapa AI Agent dalam pendekatan multi agent system, agar proses yang lebih kompleks dapat dijalankan secara rapi.
Kombinasi inilah yang membuat AI Agent platform mampu membantu perusahaan menjalankan proses yang lebih kompleks, mengurangi pekerjaan manual, dan membuka peluang baru dalam penerapan enterprise AI.
Mengapa Enterprise Mulai Melirik Platform Agentic AI?
Dengan kemampuan di atas, Platform Agentic AI dapat membantu perusahaan dalam beberapa hal berikut:
- Mengotomatisasi Workflow yang Lebih Kompleks
Tidak semua pekerjaan dapat diselesaikan dengan satu instruksi sederhana. Banyak proses bisnis membutuhkan beberapa tahapan, mulai dari mengumpulkan informasi, menganalisis data, hingga menentukan tindakan.Melalui AI workflow automation, Agentic AI dapat membantu menjalankan rangkaian proses tersebut secara lebih terstruktur dan mengurangi pekerjaan manual yang berulang.
- Membantu Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Dalam bisnis, keputusan yang tepat membutuhkan konteks yang lengkap. Dengan kemampuan reasoning dan akses terhadap berbagai sumber informasi melalui tool integration, AI Agent dapat membantu menganalisis data, menemukan pola, dan memberikan rekomendasi berdasarkan informasi yang tersedia.
- Memberikan Pengalaman yang Lebih Personal
Setiap interaksi bisnis memiliki konteks yang berbeda. AI yang hanya memberikan respons umum tentu memiliki keterbatasan. Melalui contextual memory, AI Agent dapat memahami informasi sebelumnya dan memberikan respons yang lebih relevan sesuai kebutuhan pengguna maupun proses bisnis.
- Mendukung Kolaborasi Antar AI Agent
Untuk kebutuhan yang lebih kompleks, satu AI Agent terkadang tidak cukup. Dengan konsep multi agent system dan AI orchestration, beberapa AI Agent dengan fungsi berbeda dapat bekerja bersama untuk menyelesaikan tugas tertentu secara lebih terkoordinasi.
Sebenarnya, ada hal penting yang perlu diperhatikan perusahaan ketika berencana menggunakan Platform Agentic AI, yaitu, bagaimana menggabungkan Agentic AI bisa dengan proses bisnis yang sudah berjalan.
Tentunya, agar implementasinya berjalan optimal, perusahaan tetap perlu memperhatikan kesiapan infrastruktur, keamanan data, dan integrasi dengan sistem yang sudah ada.
Tantangan yang Perlu Dipertimbangkan Sebelum Mengadopsi Platform Agentic AI
Membuat AI bisa bekerja lebih mandiri memang terdengar menarik, apalagi dengan manfaat-manfaat yang ditawarkan sesuai penjelasan di atas. Tapi, implementasi Platform Agentic AI di lingkungan perusahaan tidak selalu sesederhana menambahkan AI ke dalam sistem yang sudah ada.
Ada beberapa hal yang perlu dipersiapkan agar AI Agent dapat berjalan dengan baik.
- Kesiapan Data dan Integrasi Sistem
AI hanya bisa bekerja sebaik informasi yang tersedia. Jika data tersebar, tidak terstruktur, atau sulit diakses, kemampuan AI dalam memahami konteks juga akan terbatas.Karena itu, perusahaan perlu memastikan data dapat dikelola dengan baik dan Platform Agentic AI dapat terhubung dengan sistem yang sudah digunakan.
- Keamanan dan Kontrol
Semakin banyak akses yang diberikan kepada AI, semakin penting pula aspek keamanan yang perlu diperhatikan.Perusahaan perlu memastikan setiap aktivitas AI tetap memiliki kontrol yang jelas, mulai dari pengelolaan akses, perlindungan data, hingga mekanisme pengawasan agar penggunaan AI tetap sesuai kebutuhan bisnis.
- Infrastruktur yang Mendukung
Menjalankan AI Agent dengan berbagai kemampuan seperti reasoning, memory, dan integrasi tools membutuhkan infrastruktur yang mampu mendukung kebutuhan komputasi dan skalabilitas.Tanpa fondasi infrastruktur yang tepat, implementasi AI dapat menghadapi kendala performa maupun pengembangan di masa depan.
LLM Mendukung AI Berkomunikasi, Platform Agentic AI Membuatnya Bisa Bekerja
Perjalanan AI saat ini bukan lagi digunakan sebagai model teknologi yang mampu paham dan menjawab banyak informasi. Tantangan berikutnya adalah bagaimana membuat AI dapat membantu menyelesaikan pekerjaan secara lebih nyata dan menyatu menjadi bagian dari operasional bisnis.
Adanya Platform Agentic AI menjadi penting karena mampu mewujudkan ekspektasi tersebut untuk menghadirkan AI Agent yang bisa diberikan instruksi untuk menyelesaikan tugas.
LLM tetap menjadi fondasi utama yang membuat AI mampu memahami dan berkomunikasi. Tapi, kemampuan reasoning, planning, contextual memory, tool integration, dan AI orchestration yang membuat AI Agent dapat bekerja sesuai tujuan.
Bagi perusahaan, penerapan Agentic AI bukan tanpa tantangan. Perusahaan perlu memastikan Platform Agentic AI memiliki fondasi yang tepat agar dapat terintegrasi dengan proses bisnis, data, dan sistem yang sudah berjalan.
Perlu Infrastruktur untuk Workload AI?
Untuk menjalankan Agentic AI, salah satunya perusahaan perlu memiliki infrastruktur yang mampu mendukung kebutuhan komputasi AI. Mulai dari proses training, inference, hingga menjalankan workload secara berkelanjutan.
Melalui DCloud GPU, perusahaan dapat memanfaatkan infrastruktur GPU yang dirancang untuk mendukung kebutuhan workload AI dengan performa komputasi yang lebih optimal.
Hubungi tim DCloud melalui info@dcloud.co.id untuk mendapatkan informasi lebih lanjut atau konsultasikan langsung kebutuhan infrastruktur AI kamu ke tim kami.
About The Author
