Apa yang dimaksud dengan Alur Kerja Agen dalam AI? Panduan Rinci untuk Otomatisasi

Penulis Senior: Priya Naha

Waktu membaca: 8 Menit

Diterbitkan : 25 April 2025

Dari waktu ke waktu, ada saja hal yang muncul dan mengubah cara kerja bisnis. Alur kerja agen adalah salah satunya. 

Konsep alur kerja agen sederhana: bagaimana jika perangkat lunak Anda dapat berpikir dan memutuskan, serta bertindak secara mandiri seperti rekan kerja yang dapat diandalkan? 

Kami tidak berbicara tentang otomatisasi dasar yang mengikuti skrip tetap. Ini adalah tentang agen AI yang memahami apa yang perlu dilakukan, memecahnya, dan mencari cara terbaik untuk mencapainya.

Dalam blog ini, saya akan menjelaskan apa itu alur kerja agentic, perbedaannya dengan otomatisasi, dan yang paling penting, mengapa alur kerja ini penting.

Ikhtisar AI

Alur kerja agentic mewakili generasi baru sistem bertenaga AI di mana agen cerdas dapat berpikir, merencanakan, dan bertindak secara mandiri untuk menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks. Alur kerja ini dibangun menggunakan komponen yang kuat seperti agen AI, sistem memori, akses alat, dan orkestrasi alur kerja.

Otomasi Agen vs. Otomasi Tradisional

• Otomatisasi tradisional terikat aturan dan kaku.
• Alur kerja agen bersifat dinamis. Mereka membuat keputusan, beradaptasi dengan informasi baru, dan meningkatkan diri melalui refleksi diri.

4 Pola Inti yang Memberdayakan Alur Kerja Agen

• Perencanaan, Penggunaan Alat, Refleksi, dan Kolaborasi Multi-Agen adalah pola dasar.
• Pola-pola ini bekerja sama untuk membantu agen mengatasi masalah yang kompleks dan multi-langkah seperti yang dilakukan oleh tim manusia.

Aplikasi Dunia Nyata di Seluruh Industri

• Mulai dari dukungan pelanggan dan operasi TI hingga proses orientasi SDM dan kepatuhan keuangan, alur kerja agen sudah merampingkan operasi, menghemat waktu, dan mengurangi upaya manusia di area bisnis yang berdampak tinggi.

Apa Itu Alur Kerja Agen Dalam AI?

Alur kerja agen dalam AI didefinisikan sebagai sistem cerdas yang dapat memulai dan menyelesaikan tugas-tugas kompleks dengan sendirinya, tanpa atau sedikit sekali bantuan manusia. Solusi cerdas ini tidak mengikuti langkah sederhana atau serangkaian langkah yang telah dipetakan sebelumnya. Sebaliknya, mereka memecah masalah yang rumit menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, mencari jalan keluarnya, dan beradaptasi secara real-time ketika segala sesuatunya berubah.

Mereka didukung oleh teknik-teknik seperti desain cepat yang canggih, penalaran berantai, dan refleksi diri yang memungkinkan AI untuk memikirkan masalah, membuat keputusan, dan memperbarui langkah selanjutnya.

Alur kerja agentic dapat melibatkan beberapa agen AI yang bekerja bersama, masing-masing dengan peran tertentu, membentuk sistem yang diatur dengan baik untuk memecahkan masalah secara efisien. Menurut Garnter, pada tahun 2028, 33% aplikasi perangkat lunak perusahaan akan menyertakan AI agentic.

Inilah yang membedakan alur kerja agen dari otomatisasi tradisional:

Komponen Utama Alur Kerja Agen

Agar alur kerja agen berhasil, banyak komponen yang harus bekerja sama. Anda dapat menganggapnya sebagai blok bangunan yang memberikan alur kerja agen kemampuan untuk bernalar, bertindak, dan beradaptasi dalam kondisi lingkungan yang berubah-ubah. Berikut ini adalah komponen-komponen utamanya: 

1. Agen AI

Di pusat setiap alur kerja agen adalah agen AI. Mengaktifkan agen AI dapat memastikan bahwa bisnis dapat menjalankan tugas secara mandiri, membuat keputusan, dan menggunakan alat bantu untuk menyelesaikan pekerjaan. Banyak dari sistem ini menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk penalaran, menafsirkan konteks, dan pengambilan keputusan.

Agen AI dapat dibagi menjadi empat kelas berdasarkan kemampuannya:

• Agen Refleks Sederhana: Bertindak semata-mata sebagai respons terhadap masukan yang melekat.
• Agen Refleks Berbasis Model: Mempertahankan representasi internal dari lingkungan saat membuat keputusan.
• Agen Berbasis Sasaran: Menanggapi perubahan dalam lingkungan untuk mencapai suatu hasil.
• Agen Berbasis Utilitas: Bertindak berdasarkan tindakan yang menghasilkan nilai atau manfaat paling besar.
• Agen Pembelajaran: Agen AI menjadi lebih efisien dalam menjalankan tugas seiring waktu karena mereka belajar dari pengalaman.

2. Jaringan AI Generatif & Rekayasa Cepat

Generative AI Networks (GAINs) penting untuk alur kerja agen yang terkait dengan menghasilkan output yang individual dan dinamis. 

LLM menafsirkan dan menghasilkan respons teks yang relevan secara kontekstual, terutama berdasarkan instruksi teks tersebut. Di sisi lain, GAIN memungkinkan alur kerja untuk secara otomatis menghasilkan rekomendasi pribadi, panduan pribadi, visual pribadi, dan skrip pribadi, semuanya berdasarkan kebutuhan dan konteks pengguna. 

Cara Anda berkomunikasi dengan AI sangat penting. Teknik rekayasa perintah yang canggih memengaruhi cara agen menafsirkan dan merespons instruksi. 

Metode lanjutan, seperti rantai pemikiran, perencanaan, dan refleksi diri, juga dapat dibangun ke dalam proses berpikir agen untuk meningkatkan hasilnya. 

3. Dekomposisi Tugas & Proses Pengambilan Keputusan

Tugas-tugas besar jarang diselesaikan sekaligus. Agen memecah tugas besar menjadi bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Penguraian tugas membantu perencanaan untuk setiap langkah tugas, sehingga kecepatan dan akurasi dapat ditingkatkan.

Agen harus memiliki kemampuan untuk membuat keputusan yang rasional jika mereka ingin beroperasi tanpa pengawasan yang konstan. Agen dapat mengambil keputusan dengan memproses data dari lingkungan mereka dan mengintegrasikannya dengan data yang telah mereka miliki, lalu memilih tindakan yang paling efektif.

4. Alat & Memori

Agen AI memanfaatkan alat bantu eksternal untuk memperluas wawasan mereka. Alat-alat ini bisa berupa:

• Pencarian web
• API
• Basis data
• Penerjemah kode

Agen dapat berinteraksi dengan dunia luar secara real-time melalui pemanggilan fungsi, di luar pelatihan mereka. Memori penting dalam mempertahankan konteks dan pembelajaran:

• Memori jangka pendek memungkinkan agen untuk mengingat percakapan/tugas saat ini.
• Memori jangka panjang memungkinkan agen untuk mengingat dan menyimpan pengetahuan yang berguna untuk digunakan di masa depan.

Hal ini secara efektif membuat respons menjadi lebih cerdas, personal, dan konsisten dari waktu ke waktu.

5. Orkestrasi & Integrasi Alur Kerja

Orkestrasi alur kerja menentukan bagaimana tugas mengalir secara berurutan dari satu tindakan ke tindakan lainnya, mengoordinasikan agen, tindakan, dan pilihan dalam urutan yang tepat. Anda mendefinisikan urutan dan arsitektur seluruh proses.

Alur kerja agen harus terintegrasi secara mulus dengan sistem yang Anda gunakan, termasuk segala sesuatu mulai dari CRM, helpdesk, basis data, dan komunikasi. Hal ini memastikan bahwa data mengalir dengan baik dan tugas-tugas dilakukan sebagaimana mestinya.

Pola Alur Kerja Agen

Dari berbagai panduan industri dan dari wawasan para ahli dalam penelitian dan praktik AI, ada empat pola berbeda yang muncul yang menyusun alur kerja agen. Masing-masing memiliki peran dan dampak yang berbeda pada bagaimana agen AI dapat secara akurat dan mandiri menangani masalah yang kompleks.

1. Perencanaan (atau Dekomposisi Tugas)

Pola ini berpusat pada pemecahan tugas-tugas besar menjadi langkah-langkah yang lebih kecil secara berurutan. Daripada menangani masalah yang kompleks sekaligus, agen AI akan menangani masalah yang kompleks secara sistemik. Ini memecah masalah menjadi sub-tugas, mengurutkan tindakan, dan melanjutkan ke langkah berikutnya dalam urutan yang benar. 

Bagian dari perencanaan melibatkan kemampuan untuk mengubah urutan atau metodologi ketika suatu tugas tidak berjalan seperti yang diharapkan. Ini adalah bagian dari alasan mengapa agen AI dapat melakukan penalaran multi-langkah dengan kemanjuran yang lebih baik. 

Misalnya, jika agen ditugaskan untuk memperbaiki bug perangkat lunak, pertama-tama agen akan membaca laporan bug, menemukan area basis kode mana yang terlibat, dan kemudian mulai melakukan debug, langkah demi langkah.

2. Penggunaan Alat

Agen AI tidak terbatas pada apa yang sudah mereka ketahui. Melalui penggunaan alat, mereka dapat mengakses sistem eksternal. Ini bisa berupa pencarian web langsung, panggilan API, kueri basis data, eksekusi kode; pada dasarnya, apa pun yang memberikan akses interaktif ke dunia di sekitar mereka secara real time. 

Ketika seorang agen memilih sebuah alat, ia melakukan apa yang dikenal sebagai pemanggilan fungsi. Pada dasarnya, hal ini menggunakan sumber daya di luar pelatihannya untuk menyelesaikan tugas dengan lebih efektif. 

Contoh yang sangat kuat dari hal ini adalah Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation), di mana agen dapat mencari, mengambil, dan menggabungkan berbagai sumber data untuk memberikan respons yang lebih akurat dan terkini.

3. Refleksi

Melalui refleksi, agen dapat membuat penilaian tentang kinerja mereka. Setelah agen menyelesaikan suatu tugas, agen AI dapat merefleksikan dan menentukan apakah pendekatannya valid (atau benar), menemukan bug, dan kemudian menyesuaikan pendekatannya. Ini berarti agen dapat terus meningkatkan kemampuannya tanpa memerlukan manusia untuk memberikan umpan balik korektif.

Sebagai contoh, seorang agen menulis beberapa kode. Agen dapat menjalankan kode tersebut di lingkungan pengujian yang aman (sandbox), menangkap bug, dan menyesuaikan untuk menjalankan versi lain dari kode tersebut. Proses perbaikan yang berulang-ulang itu membuat agen sedikit lebih dekat dengan bagaimana manusia bisa belajar dan menyesuaikan diri.

4. Kolaborasi Multi-Agen

Dalam beberapa kasus, menyelesaikan masalah membutuhkan tim yang terdiri dari orang-orang dengan keterampilan dan fungsi yang berbeda. Inilah yang dilakukan oleh beberapa agen AI. Agen dengan kekuatan dan kelemahan yang berbeda dapat bekerja sama untuk menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks.

Setiap agen melakukan tugas yang berbeda, dan mereka mengoordinasikan kegiatan mereka untuk mencapai tujuan akhir dengan efisiensi yang lebih besar daripada yang dapat dilakukan oleh seorang agen saja.

Sebagai contoh, rantai pasokan berkaitan dengan kemampuan satu agen untuk memantau tingkat persediaan dan agen lain untuk berkomunikasi dengan pemasok secara tepat waktu dan efisien. Kedua agen tersebut akan secara serempak menjalankan fungsi-fungsi tersebut dengan input manusia yang minimal. 

Mengapa Pola Alur Kerja Agen Penting?

Keempat pola tersebut merupakan kekuatan di balik alur kerja agen modern. Keempat pola ini sering kali digunakan bersama berdasarkan kebutuhan bisnis. Kekuatan gabungannya memberikan fleksibilitas, otonomi, dan kemampuan beradaptasi bagi alur kerja agentik untuk mengatasi tantangan di dunia nyata.  

Sebagai Andrew Ng, pendiri DeepLearning. AI menunjukkan, pola-pola ini mewakili dorongan besar AI berikutnya. Kita tidak lagi hanya membuat AI melakukan tugas. Kita membuat AI melakukan tugas-tugas secara cerdas dan mandiri.

Berikut ini adalah tabel sederhana yang akan membantu Anda memahami bahwa, meskipun digunakan secara sinonim, arsitektur alur kerja agen dan pola alur kerja agen berbeda. 

Manfaat Mengadopsi Alur Kerja Agen

Alur kerja agentic merupakan langkah maju yang signifikan untuk otomatisasi. Alur kerja ini mudah beradaptasi, dinamis, dan dapat mengelola kompleksitas dengan sedikit campur tangan manusia. Di sini kami akan merangkum manfaat yang paling penting:

1. Operasi yang Lebih Cepat dan Mengurangi Upaya Manual: Alur kerja agen memungkinkan agen AI menyederhanakan tugas dan menyelesaikannya selangkah demi selangkah. Hal ini meningkatkan kecepatan eksekusi, meminimalkan komunikasi bolak-balik secara manual, dan sangat berharga dalam tugas-tugas yang berulang.
2. Peningkatan Skalabilitas dan Efisiensi Biaya: Tuntutan bisnis yang terus berkembang dapat meningkatkan alur kerja agen dengan lancar. Agen AI mendistribusikan beban kerja dan memanfaatkan alur kerja pembagian beban kerja, yang menurunkan biaya tambahan untuk mempekerjakan manusia atau membangun infrastruktur tambahan.
3. Peningkatan Konsistensi dan Pengambilan Keputusan: Agen AI menggunakan alur kerja terstruktur untuk mengambil keputusan dengan logika dan data real-time. Ini berarti bahwa agen AI lebih konsisten, mengurangi kesalahan manusia, dan memungkinkan tim untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi dan berbasis data, dengan cepat, di area kritis seperti keuangan, operasi, atau keamanan.

Tantangan dan Keterbatasan Alur Kerja Agen

Meskipun alur kerja agen memberikan peluang yang signifikan, alur kerja ini juga memiliki kekurangan. Alur kerja ini dapat menimbulkan masalah dalam hal teknis, etika, dan efisiensi operasional. Oleh karena itu, bisnis harus mengetahui masalahnya dan merencanakan peta jalan yang sesuai.

1. Persyaratan Infrastruktur Tinggi: Menyiapkan alur kerja agen menuntut daya komputasi yang kuat, integrasi yang lancar, dan pemeliharaan yang berkelanjutan, sehingga membuatnya menjadi sumber daya yang intensif.
2. Masalah Ketergantungan & Integrasi Data: Sistem AI ini sangat bergantung pada data berkualitas tinggi dan real-time. Data yang buruk atau bias dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat atau tidak adil. Beberapa bisnis juga mengeluhkan bahwa model AI ini tidak terintegrasi dengan baik dengan sistem yang ada.
3. Risiko Keamanan & Privasi: Agen AI sering kali mengakses data sensitif, sehingga meningkatkan kebutuhan akan langkah-langkah keamanan yang ketat untuk menghindari pelanggaran dan memastikan kepatuhan.

Kasus Penggunaan Industri dari Alur Kerja Agen

Alur kerja AI agen sedang diterapkan di beberapa industri. Alur kerja ini kini menggabungkan tugas-tugas yang lebih kompleks yang membutuhkan tingkat pengambilan keputusan, penalaran, perencanaan, dan adaptasi dengan ruang lingkup dan jangka waktu yang terbatas. Sekarang mari kita jelajahi bagaimana alur kerja agentic menyelesaikan masalah dunia nyata.

1. Otomatisasi Layanan Pelanggan Menggunakan AI Agentic

Dukungan pelanggan merupakan salah satu proses yang paling banyak menggunakan sumber daya dalam bisnis apa pun. Bisnis memiliki orang-orang yang menjangkau melalui email, obrolan, media sosial, dan panggilan telepon. Ini bisa menjadi tugas besar yang harus dilakukan! Di sinilah alur kerja agen membantu.

Agen menangani banyak proses dukungan jenis alur kerja, seperti menjawab pertanyaan, memandu pengguna melalui langkah-langkah umum, dan mengumpulkan informasi penting seperti nomor pesanan atau tangkapan layar. Semuanya dilakukan sebelum manusia terlibat. Perusahaan seperti Papier juga dapat memanfaatkan agen dalam dukungan pelanggan 24/7 di seluruh zona waktu.

2. Alur Kerja Penyelesaian Insiden TI dan DevOps

Tim TI berada di bawah tekanan konstan untuk memperbaiki berbagai hal dengan cepat. Namun kenyataannya tidak setiap peringatan membutuhkan seseorang. Melalui alur kerja agen, agen AI berperilaku seperti penanggap pertama digital. Mereka dapat mendiagnosis masalah, memulai ulang sistem, dan bahkan menguji perbaikan sebelum membawa manusia ke dalam percakapan.

Agen-agen ini bukan sekadar "silakan tekan 1 untuk bantuan" chatbots. AI ini terlibat dalam dialog multi-berputar yang nyata dan dapat beradaptasi saat mereka belajar lebih banyak.

Mereka tahu cara menjelajahi log sistem, bereksperimen dengan berbagai potensi perbaikan, dan memberikan laporan jika ada kebutuhan untuk mengeskalasi masalah. Hal ini menghemat waktu tim TI untuk bolak-balik, terutama untuk masalah umum seperti pengaturan ulang kata sandi atau penginstalan perangkat lunak.

3. Otomatisasi SDM dan Orientasi dengan Alur Kerja Otonom

Membawa orang baru ke dalam organisasi Anda selalu menyenangkan. Namun sering kali ini hanyalah tugas demi tugas: akun, formulir, alat bantu, dan membaca dokumentasi. Alur kerja agen dapat membantu mengatasi hal ini dengan menangani semuanya di belakang layar.

Agen kecerdasan buatan dapat memindai resume, menyaring kandidat berdasarkan persyaratan pekerjaan, dan bahkan menjadwalkan wawancara. Setelah seseorang dipekerjakan, alur kerja tidak berhenti. Login, modul pelatihan, pertanyaan umum tentang SDM, dll., banyak hal yang muncul.

Menggunakan jenis alur kerja mengotomatiskan tugas-tugas orientasi dasar ini, membantu meminimalkan variabilitas, dan menciptakan pengalaman yang lebih baik bagi organisasi yang mempekerjakan dan karyawan baru.

4. Kepatuhan dan Pelaporan Keuangan dengan Sistem Agen

Pekerjaan kepatuhan di bidang keuangan dan akuntansi bisa jadi membosankan, berorientasi pada detail, dan berisiko tinggi. Alur kerja agen memiliki potensi untuk menyuntikkan kecerdasan ke dalam area ini. Mereka mampu memeriksa data, mengidentifikasi area risiko potensial, dan mampu menyoroti ketidakkonsistenan dalam laporan yang begitu kompleks.

Sebagai contoh, Petrobras menggunakan alur kerja agen dan mampu mengidentifikasi peluang penghematan pajak dari pola keuangan yang kompleks dalam data transaksi yang sudah ada sebelumnya. Jika tidak, hal ini akan membutuhkan waktu lebih lama bagi manusia untuk mengidentifikasinya.

Bagaimana ControlHippo Memanfaatkan Alur Kerja Agen Untuk Dukungan Pelanggan Multisaluran?

Di ControlHippo, kami telah mengambil langkah besar untuk membuat dukungan pelanggan menjadi lebih cerdas dan fleksibel. Flow Builder kami yang telah ditingkatkan sekarang menyertakan fitur Agen AI yang kuat, yang dirancang untuk membantu bisnis menangani percakapan pelanggan secara lebih alami, bahkan ketika segala sesuatunya tidak berjalan sesuai rencana.

Berikut ini cara kami menggunakan alur kerja agen untuk meningkatkan dukungan pelanggan:

Agen AI Khusus yang Dibangun di Dalam

• Tambahkan agen AI dengan mudah ke alur kerja Anda.
• Pilih antara penyiapan langkah demi langkah yang sederhana atau konfigurasi yang lebih manual dan terperinci.
• Gunakan agen untuk mengumpulkan informasi pelanggan (seperti nama, email) atau menjawab pertanyaan dari basis pengetahuan Anda.

Menangani Input Tak Terduga dengan Lancar

• Jika pelanggan mengatakan sesuatu yang tidak direncanakan, AI tidak akan memutus alur pembicaraan.
• Atur tanggapan mundur untuk menjaga percakapan tetap berjalan secara alami.

Mendukung Dua Tujuan Utama

• Mengumpulkan Informasi - Sempurna untuk menangkap prospek, orientasi, dan pengisian formulir.
• Menjawab Pertanyaan - Sangat bagus untuk dukungan pelanggan, dengan menggunakan basis pengetahuan Anda untuk merespons secara akurat.

Sangat Dapat Disesuaikan

• Tambahkan variabel, tandai bidang yang diperlukan, dan tentukan tindakan spesifik berdasarkan balasan pelanggan.
• Sesuaikan alur agar sesuai dengan kebutuhan bisnis yang berbeda, seperti dukungan, perolehan prospek, atau survei.

Menjaga Dukungan Multisaluran Tetap Cerdas dan Lancar

• Tidak peduli bagaimana atau di mana pelanggan menghubungi (chat, email, dll.), agen menjaga percakapan tetap lancar, responsif, dan sadar konteks.

Kesimpulan

Alur kerja agen menghadirkan cara yang lebih cerdas untuk bekerja. Dengan memberikan kesempatan kepada agen AI untuk mengambil keputusan dan melakukan tindakan sendiri, bisnis dapat menghemat waktu, meningkatkan skala operasi, dan meningkatkan cara mereka melayani pelanggan.

Sebagai seseorang yang telah melihat betapa banyak upaya manual yang bisa dilakukan dalam tugas-tugas rutin, saya yakin dapat mengatakan bahwa perubahan ini sudah lama ditunggu-tunggu. Dan bagian terbaiknya? Ini bukan tentang mengganti orang. Ini tentang membebaskan mereka untuk mengerjakan hal-hal yang penting.

Jika Anda masih melakukan berbagai hal secara manual, mungkin sudah waktunya untuk membiarkan alur kerja agen mendorong upaya kerja Anda. Mengapa tidak memulai uji coba gratis dengan ControlHippo?

Diperbarui : 28 April 2025

Priya Naha

Priya Naha is a skilled technical content writer with a specialization in business communication and omnichannel communication platforms. Her expertise lies in translating complex concepts into clear, engaging content that resonates with diverse audiences. Focused on business communication solutions, Priya excels in delivering informative and practical insights through her writing.