AI Agent & Tool Calling
Lesson 1 dari 2 · Lanjutan · 45 sampai 60 menit

Apa itu AI agent?

AI agent bukan sekadar chatbot dengan nama baru. Agent punya tujuan, state, tools, memory, batas izin, dan stopping condition yang jelas.

Setelah selesai, kamu bisaLesson 1 dari 2
  • Menjelaskan anatomi agent
  • Menentukan tools dan permission
  • Membuat stopping condition

Sebelum mulai

  • Paham workflow dan tool calling secara umum.
  • Punya contoh tugas multi-step yang ingin dibantu AI.
Target belajar: Setelah selesai, kamu bisa membedakan chatbot, workflow, dan agent serta merancang agent kecil yang masuk akal.

Konsep utama

01Tujuan dan state

Agent perlu tujuan yang jelas dan state untuk mengetahui posisi tugas, data yang sudah dipakai, dan langkah berikutnya.

Kenapa penting: Tanpa state, agent mudah mengulang langkah atau kehilangan konteks.

Contoh: Agent riset menyimpan daftar sub-pertanyaan, sumber yang sudah dibuka, dan klaim yang belum terverifikasi.

Yang sering keliru: Memberi tujuan terlalu luas seperti 'riset topik ini sampai lengkap'.

02Tools dan permission

Tools memberi agent kemampuan mengambil data atau melakukan tindakan, sementara permission membatasi apa yang boleh dilakukan.

Kenapa penting: Agent yang punya akses luas tanpa batas bisa berbahaya dan mahal.

Contoh: Agent support boleh membaca FAQ dan membuat draft, tetapi tidak boleh memproses refund tanpa approval.

Yang sering keliru: Memberi akses tulis sebelum agent terbukti aman.

03Stopping condition

Stopping condition menjelaskan kapan agent harus berhenti, meminta bantuan, atau menyerahkan hasil.

Kenapa penting: Agent bisa masuk loop jika tidak diberi batas langkah, biaya, atau confidence.

Contoh: Berhenti setelah 5 sumber primer atau jika dua pencarian berturut-turut tidak menemukan bukti baru.

Yang sering keliru: Membiarkan agent jalan tanpa budget dan log.

Cara kerjanya

AI agent adalah aplikasi AI yang bisa menyelesaikan task multi-step dengan merencanakan, memakai tools, menyimpan state, dan melakukan action. OpenAI menjelaskan agent sebagai aplikasi yang bisa merencanakan, memanggil tools, berkolaborasi lintas spesialis, dan mempertahankan state yang cukup untuk menyelesaikan pekerjaan multi-step.

Chatbot biasa menjawab. Automation menjalankan flow yang sudah ditentukan. Agent berada di tengah: bisa memilih langkah dan tools berdasarkan tujuan, tetapi tetap perlu batasan. Agent yang terlalu bebas berbahaya karena bisa mengambil action salah, bocor data, atau menghabiskan biaya.

Komponen agent: instruction, model, tools, memory/state, planner, executor, evaluator, guardrails, dan human approval. Untuk pemula, ajarkan agent sebagai “assistant yang bisa memakai alat”, bukan robot otonom ajaib.

Contoh nyata

Agent riset berita: menerima topik -> mencari sumber -> membaca artikel -> mengekstrak klaim -> membandingkan sumber -> menulis summary -> menandai hal yang perlu dicek. Agent customer support: membaca pertanyaan -> cek FAQ/order -> jawab -> eskalasi jika perlu.

Coba sendiri

  1. 1

    Pilih satu assistant yang ingin dibuat.

  2. 2

    Daftar tools yang dibutuhkan.

  3. 3

    Tentukan action yang boleh dan tidak boleh dilakukan.

  4. 4

    Buat guardrails.

Prompt yang bisa dipakai

Rancang AI agent untuk tujuan: [tujuan]. Isi: role, input, tools, memory, step kerja, allowed actions, forbidden actions, human approval, failure mode, dan evaluation criteria.

Cek pemahaman

Jawab dengan bahasa sendiri. Kalau masih muter-muter, baca ulang bagian yang paling nyangkut.

  1. 1

    Apa beda chatbot dan agent?

  2. 2

    Apa itu tool calling?

  3. 3

    Kenapa guardrails penting untuk agent?

Tugas

Buat spec satu AI agent sederhana lengkap dengan tools dan batasan action.

Lanjut ke materi berikutnya

Setelah anatomi agent jelas, lanjut ke tool calling dan function calling agar agent bisa memakai alat dengan schema yang aman.
Lanjut: Tool calling dan function calling