Courtesy of Forbes

Agen AI: Perbatasan Berikutnya dalam Automasi Cerdas

02 Jan 2025, 16.45 WIB

184 dibaca

Balaji Dhamodharan, seorang ahli AI, menjelaskan bahwa kecerdasan buatan (AI) sedang berkembang pesat dan semakin banyak digunakan dalam penelitian dan industri. AI agen, yang terdiri dari model bahasa besar (LLMs) dan model aksi besar (LAMs), dapat memahami lingkungan, mengambil keputusan, dan melakukan tindakan untuk menyelesaikan masalah. Misalnya, jika seseorang mengeluh tentang pesanan baju yang salah, LLM akan memahami keluhan tersebut dan memilih tindakan yang tepat, sementara LAM akan menangani semua proses internal untuk menyelesaikan masalah tersebut.

Ke depan, AI agen akan semakin canggih dengan kemampuan untuk merefleksikan tindakan mereka, melakukan pemikiran berantai, dan mengingat informasi untuk meningkatkan efisiensi. Mereka akan mampu mengotomatiskan tugas-tugas berulang dan menyesuaikan respons berdasarkan interaksi sebelumnya. Meskipun saat ini AI agen masih dalam tahap awal, mereka diharapkan dapat menjadi bagian penting dari transformasi digital, membantu organisasi mencapai efisiensi dan inovasi yang lebih tinggi. Integrasi AI ke dalam sistem yang ada perlu dilakukan secara bertahap untuk menghindari gangguan besar dalam operasional.

Sumber: https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/01/02/ai-agents-the-next-frontier-in-intelligent-automation/

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan agen AI?

Agen AI adalah sistem cerdas yang dapat merasakan lingkungan, melakukan penalaran, dan bertindak berdasarkan informasi yang ada untuk mengotomatisasi proses.

Apa peran Model Bahasa Besar (LLM) dan Model Aksi Besar (LAM) dalam agen AI?

Model Bahasa Besar (LLM) berfokus pada pemahaman bahasa dan penalaran, sedangkan Model Aksi Besar (LAM) bertanggung jawab untuk eksekusi tindakan yang diperlukan.

Bagaimana refleksi dapat meningkatkan efektivitas agen AI?

Refleksi memungkinkan agen AI untuk meninjau tindakan masa lalu dan menyesuaikan perilakunya di masa depan, sehingga meningkatkan efektivitasnya.

Apa tantangan yang dihadapi dalam pelatihan agen AI?

Tantangan dalam pelatihan agen AI termasuk kurangnya data berkualitas tinggi dan kesulitan dalam mensimulasikan data yang diperlukan untuk pelatihan yang efektif.

Mengapa integrasi agen AI ke dalam sistem yang ada bisa kompleks?

Integrasi agen AI ke dalam sistem yang ada bisa kompleks karena memerlukan penyesuaian bertahap dan pengembangan modular untuk meminimalkan gangguan pada operasi bisnis.