Apa itu Agen AI?
Agen kecerdasan buatan (AI) adalah program perangkat lunak yang dapat berinteraksi dengan lingkungannya, mengumpulkan data, dan menggunakan data tersebut untuk melakukan tugas yang ditentukan sendiri guna memenuhi tujuan yang telah ditentukan. Manusia menetapkan tujuan, tetapi agen AI memilih tindakan terbaik yang perlu dilakukan secara independen untuk mencapai tujuan tersebut. Misalnya, anggaplah agen AI pusat kontak yang ingin menyelesaikan kueri pelanggan. Agen akan secara otomatis mengajukan pertanyaan yang berbeda kepada pelanggan, mencari informasi dalam dokumen internal, dan merespons dengan solusi. Berdasarkan respons pelanggan, agen menentukan apakah dapat menyelesaikan kueri itu sendiri atau meneruskannya kepada manusia.
Apa saja prinsip utama yang mendefinisikan agen AI?
Semua perangkat lunak menyelesaikan tugas yang berbeda secara mandiri sebagaimana ditentukan oleh developer perangkat lunak. Jadi, apa yang membuat AI atau agen cerdas menjadi istimewa?
Agen AI adalah agen yang rasional. Mereka membuat keputusan yang rasional berdasarkan persepsi dan data yang mereka miliki untuk menghasilkan performa dan hasil yang optimal. Agen AI merasakan lingkungannya dengan antarmuka fisik atau perangkat lunak.
Misalnya, agen robotik mengumpulkan data sensor, dan chatbot menggunakan pertanyaan pelanggan sebagai masukan. Kemudian, agen AI menggunakan data tersebut untuk membuat keputusan yang tepat. Sistem ini menganalisis data yang dikumpulkan untuk memprediksi hasil terbaik yang mendukung tujuan yang telah ditentukan. Agen juga menggunakan hasilnya untuk merumuskan tindakan selanjutnya yang harus diambil. Sebagai contoh, mobil otonom menavigasi berbagai rintangan di jalan berdasarkan data dari beberapa sensor.
Apa saja manfaat menggunakan agen AI?
Agen AI dapat meningkatkan operasi bisnis dan pengalaman pelanggan Anda.
Peningkatan produktivitas
Agen AI adalah sistem cerdas otonom yang melakukan tugas-tugas tertentu tanpa campur tangan manusia. Organisasi menggunakan agen AI untuk mencapai tujuan tertentu dan hasil bisnis yang lebih efisien. Tim bisnis akan lebih produktif jika mereka mendelegasikan tugas-tugas yang berulang kepada agen AI. Dengan cara ini, mereka dapat mengalihkan perhatian ke kegiatan yang penting atau kreatif sehingga menambah nilai lebih bagi organisasi mereka.
Pengurangan biaya
Bisnis dapat menggunakan agen cerdas untuk mengurangi biaya yang tidak perlu yang timbul dari inefisiensi proses, kesalahan manusia, dan proses manual. Anda dapat dengan percaya diri melakukan tugas-tugas kompleks karena agen otonom mengikuti model yang konsisten yang beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Pengambilan keputusan berdasarkan informasi
Agen cerdas lanjutan menggunakan machine learning (ML) untuk mengumpulkan dan memproses data waktu nyata dalam jumlah besar. Hal ini memungkinkan manajer bisnis untuk membuat prediksi yang lebih baik saat menyusun strategi langkah berikutnya. Misalnya, Anda dapat menggunakan agen AI untuk menganalisis permintaan produk di segmen pasar yang berbeda saat menjalankan kampanye iklan.
Peningkatan pengalaman pelanggan
Pelanggan mencari pengalaman yang menarik dan personal saat berinteraksi dengan bisnis. Mengintegrasikan agen AI memungkinkan bisnis untuk mempersonalisasi rekomendasi produk, memberikan respons yang cepat, dan berinovasi untuk meningkatkan keterlibatan, konversi, dan loyalitas pelanggan.
Apa saja komponen utama dari arsitektur agen AI?
Agen dalam kecerdasan buatan dapat beroperasi di lingkungan yang berbeda untuk mencapai tujuan yang unik. Namun, semua agen fungsional memiliki komponen ini.
Arsitektur
Arsitektur adalah basis tempat agen beroperasi. Arsitektur dapat berupa struktur fisik, program perangkat lunak, atau kombinasi. Sebagai contoh, agen AI robotik terdiri dari aktuator, sensor, motor, dan lengan robotik. Sementara itu, arsitektur yang melakukan host agen perangkat lunak AI dapat menggunakan perintah teks, API, dan basis data untuk memungkinkan operasi otonom.
Fungsi agen
Fungsi agen menjelaskan cara data yang dikumpulkan diterjemahkan ke dalam tindakan yang mendukung tujuan agen. Saat merancang fungsi agen, developer mempertimbangkan tipe informasi, kemampuan AI, basis pengetahuan, mekanisme umpan balik, dan teknologi lain yang dibutuhkan.
Program agen
Program agen adalah implementasi dari fungsi agen. Program agen melibatkan pengembangan, pelatihan, dan deployment agen AI pada arsitektur yang ditentukan. Program agen menyelaraskan logika bisnis, persyaratan teknis, dan elemen performa agen.
Bagaimana cara kerja agen AI?
Agen AI bekerja dengan menyederhanakan dan mengotomatiskan tugas-tugas yang kompleks. Sebagian besar agen otonom mengikuti alur kerja tertentu saat melakukan tugas yang diberikan.
Tentukan tujuan
Agen AI menerima instruksi atau tujuan tertentu dari pengguna. Agen AI menggunakan tujuan tersebut untuk merencanakan tugas yang membuat hasil akhir relevan dan berguna bagi pengguna. Kemudian, agen memecah tujuan tersebut menjadi beberapa tugas yang dapat ditindaklanjuti. Untuk mencapai tujuan, agen melakukan tugas-tugas tersebut berdasarkan perintah atau kondisi tertentu.
Dapatkan informasi
Agen AI membutuhkan informasi untuk bertindak sesuai dengan tugas yang telah mereka rencanakan dengan sukses. Misalnya, agen harus mengekstraksi log percakapan untuk menganalisis sentimen pelanggan. Dengan demikian, agen AI dapat mengakses internet untuk mencari dan mengambil informasi yang mereka butuhkan. Dalam beberapa aplikasi, agen cerdas dapat berinteraksi dengan agen lain atau model machine learning untuk mengakses atau bertukar informasi.
Implementasikan tugas
Dengan data yang cukup, agen AI secara metodis mengimplementasikan tugas yang ada. Setelah menyelesaikan sebuah tugas, agen akan menghapusnya dari daftar dan melanjutkan ke tugas berikutnya. Di sela-sela penyelesaian tugas, agen mengevaluasi apakah ia telah mencapai tujuan yang ditentukan dengan mencari umpan balik eksternal dan memeriksa lognya sendiri. Selama proses ini, agen dapat membuat dan mengerjakan lebih banyak tugas untuk mencapai hasil akhir.
Apa saja tantangan dalam menggunakan agen AI?
Agen AI adalah teknologi perangkat lunak yang sangat membantu untuk mengotomatiskan alur kerja bisnis untuk hasil yang lebih baik. Oleh karena itu, organisasi harus mengatasi masalah berikut saat melakukan deployment agen AI otonom untuk kasus penggunaan bisnis.
Masalah privasi data
Mengembangkan dan mengoperasikan agen AI tingkat lanjut membutuhkan akuisisi, penyimpanan, dan pemindahan data dalam jumlah besar. Organisasi harus mengetahui persyaratan privasi data dan menerapkan langkah-langkah yang diperlukan untuk meningkatkan postur keamanan data.
Tantangan etika
Dalam keadaan tertentu, model deep learning dapat memberikan hasil yang tidak adil, bias, atau tidak akurat. Menerapkan perlindungan, seperti ulasan manusia, memastikan pelanggan menerima respons yang membantu dan adil dari agen yang dilakukan deployment.
Kompleksitas teknis
Menerapkan agen AI lanjutan membutuhkan pengalaman dan pengetahuan khusus mengenai teknologi machine learning. Developer harus dapat mengintegrasikan pustaka machine learning dengan aplikasi perangkat lunak dan melatih agen dengan data khusus korporasi.
Sumber daya komputasi terbatas
Melatih dan melakukan deployment agen AI deep learning membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Ketika organisasi mengimplementasikan agen-agen ini di lokasi, mereka harus berinvestasi dan memelihara infrastruktur yang mahal dan tidak mudah ditingkatkan.
Apa saja tipe agen AI?
Organisasi membuat dan melakukan deployment berbagai tipe agen cerdas. Kami membagikan beberapa contoh di bawah ini.
Agen refleks sederhana
Agen refleks sederhana beroperasi secara ketat berdasarkan aturan yang telah ditetapkan dan data langsungnya. Agen refleks sederhana tidak akan merespons situasi di luar aturan tindakan kondisi peristiwa yang diberikan. Oleh karena itu, agen ini cocok untuk tugas-tugas sederhana yang tidak memerlukan pelatihan ekstensif. Sebagai contoh, Anda bisa menggunakan agen refleks sederhana untuk mengatur ulang kata sandi dengan mendeteksi kata kunci tertentu dalam percakapan pengguna.
Agen refleks berbasis model
Agen berbasis model mirip dengan agen refleks sederhana, kecuali agen berbasis model memiliki mekanisme pengambilan keputusan yang lebih canggih. Daripada hanya mengikuti aturan tertentu, agen berbasis model mengevaluasi kemungkinan hasil dan konsekuensi sebelum memutuskan. Dengan menggunakan data pendukung, ia membangun model internal mengenai dunia yang dilihatnya dan menggunakannya untuk mendukung keputusannya.
Agen berbasis tujuan
Agen berbasis tujuan, atau agen berbasis aturan, adalah agen AI dengan kemampuan penalaran yang lebih kuat. Selain mengevaluasi data lingkungan, agen membandingkan berbagai pendekatan untuk membantunya mencapai hasil yang diinginkan. Agen berbasis tujuan selalu memilih jalur yang paling efisien. Mereka cocok untuk melakukan tugas-tugas yang kompleks, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan aplikasi robotik.
Agen berbasis utilitas
Agen berbasis utilitas menggunakan algoritma penalaran yang kompleks untuk membantu pengguna memaksimalkan hasil yang mereka inginkan. Agen membandingkan berbagai skenario dan nilai utilitas atau manfaat masing-masing. Kemudian, memilih salah satu yang memberikan imbalan paling banyak kepada pengguna. Misalnya, pelanggan dapat menggunakan agen berbasis utilitas untuk mencari tiket penerbangan dengan waktu tempuh minimum, berapa pun harganya.
Agen pembelajaran
Agen pembelajaran terus belajar dari pengalaman sebelumnya untuk meningkatkan hasilnya. Dengan menggunakan input sensorik dan mekanisme umpan balik, agen mengadaptasi elemen pembelajarannya dari waktu ke waktu untuk memenuhi standar tertentu. Selain itu, aplikasi ini menggunakan generator masalah untuk merancang tugas baru guna melatih dirinya sendiri dari data yang dikumpulkan dan hasil sebelumnya.
Agen hierarkis
Agen hierarkis adalah sekelompok agen cerdas yang terorganisir yang diatur dalam tingkatan. Agen tingkat yang lebih tinggi mendekonstruksi tugas-tugas kompleks menjadi tugas-tugas yang lebih kecil dan menugaskannya kepada agen tingkat yang lebih rendah. Setiap agen berjalan secara independen dan menyerahkan laporan perkembangan kepada agen pengawasnya. Agen tingkat yang lebih tinggi mengumpulkan hasil dan mengoordinasikan agen-agen di bawahnya untuk memastikan mereka secara kolektif mencapai tujuan.
Bagaimana AWS dapat membantu kebutuhan agen AI Anda?
Amazon Connect Contact Lens adalah agen AI otonom yang dapat digunakan oleh organisasi Anda untuk mengelola dan menghasilkan analitik pusat kontak secara waktu nyata. Anda dapat secara otomatis membuat ringkasan kontak dan mengungkap tren analitik pelanggan. Berikut caranya:
- Amazon Connect Contact Lens secara otomatis mendeteksi dan menyunting data pelanggan yang sensitif dalam percakapan pelanggan untuk meningkatkan upaya kepatuhan
- Supervisor dapat secara otomatis meninjau agen manusia dari analitik percakapan yang dihasilkan oleh Amazon Connect Contact Lens
- Agen menggunakan teknologi NLP untuk menangkap dan menganalisis sentimen pelanggan dari kata-kata yang mereka gunakan
Organisasi juga dapat menggunakan kecerdasan buatan generatif (AI generatif) dan layanan AI Amazon Web Services (AWS) lainnya untuk membangun agen AI mereka sendiri. AWS membantu Anda mengatasi tantangan teknis, infrastruktur, dan kepatuhan dengan menyediakan alat terkelola untuk membangun, mengintegrasikan, dan menskalakan agen otonom. Misalnya:
- Amazon Bedrock menyediakan akses mudah ke model AI generatif terkemuka di industri, seperti Claude, Llama 2, dan Amazon Titan
- Amazon SageMaker memungkinkan Anda bereksperimen, membangun, menguji, dan melakukan deployment agen AI dengan algoritma ML yang siap dilakukan deployment dan dapat disesuaikan
- Latih, operasikan, dan skalakan agen AI Anda di AWS Trainium, sebuah akselerator pembelajaran ML yang dibuat khusus untuk model deep learning
Mulai agen AI di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
