Playbook: Langkah Paling Penting dalam Membangun Agen AI

Setiap agen AI yang hebat, dari bot layanan pelanggan sederhana hingga alat otomasi GUI yang kompleks seperti UI-TaRS, tidak dimulai dengan sebaris kode, tetapi dengan sebuah batasan yang jelas. Dimulai dengan definisi lingkup yang jernih, disiplin, dan seringkali tanpa kompromi. Daya pikat untuk membangun agen serba bisa yang maha kuasa adalah godaan yang telah menyebabkan banyak proyek ambisius gagal. Jalan menuju agen yang sukses bukanlah tentang membangun semua yang dapat Anda bayangkan, tetapi tentang membangun hal yang tepat terlebih dahulu.

Tinjauan Eksekutif

Dalam manajemen produk AI, fase penemuan dan penentuan lingkup adalah prediktor keberhasilan yang paling penting. Agen tanpa lingkup yang terdefinisi dengan baik adalah solusi yang mencari masalah. Ia akan kurang fokus, tidak mungkin dievaluasi, dan kemungkinan besar akan gagal memberikan nilai nyata. Playbook ini memperkenalkan Kerangka Tiga Sumbu, sebuah model mental sederhana untuk mendefinisikan lingkup agen Anda. Dengan sengaja memilih posisi pada setiap sumbu ini—Luas Domain, Kompleksitas Tugas, dan Tingkat Otonomi—Anda dapat membuat rencana proyek yang jelas dan dapat dipertahankan yang memaksimalkan peluang keberhasilan Anda.

Sumbu 1: Luas Domain (Fokus Tajam vs. Pengetahuan Luas)

Keputusan pertama dan terpenting adalah seberapa banyak yang perlu diketahui agen Anda.

• Agen Niche beroperasi dalam domain yang sempit dan spesifik. Mereka adalah ahli dalam satu hal, seperti menjawab pertanyaan tentang API satu produk perangkat lunak atau memproses jenis faktur tertentu. Fokus tajam ini membuat mereka lebih mudah dibangun, dilatih dengan data berkualitas tinggi, dan dievaluasi.
• Agen Generalis mencoba beroperasi di berbagai domain. Meskipun ini adalah visi jangka panjang untuk AI, membangun agen generalis yang sukses dari awal sangatlah sulit dan padat sumber daya.

Strategi: Selalu mulai dengan niche. Identifikasi domain bernilai tinggi yang sempit di mana agen Anda bisa menjadi ahli sejati. Anda selalu dapat memperluas domain nanti, tetapi Anda harus terlebih dahulu memenangkan satu pijakan spesifik.

Sumbu 2: Kompleksitas Tugas (Tindakan Sederhana vs. Alur Kerja Majemuk)

Selanjutnya, definisikan kompleksitas tugas yang akan dilakukan agen Anda.

• Tugas Sederhana adalah tindakan diskrit satu langkah. Contohnya termasuk mengambil satu informasi (“Apa kata sandi Wi-Fi kita?”) atau mengklasifikasikan email yang masuk.
• Tugas Majemuk memerlukan beberapa langkah, konteks, dan penalaran. Merencanakan perjalanan bisnis, misalnya, melibatkan pencarian penerbangan, menemukan hotel, memeriksa kalender, dan kemudian memesan, sambil tetap mengingat batasan.

Strategi: Mulailah dengan menguasai tugas-tugas sederhana. Buktikan nilai dan keandalan agen Anda dengan mengotomatiskan tindakan tunggal berfrekuensi tinggi. Setelah Anda memiliki perpustakaan kemampuan tugas sederhana yang kuat, Anda dapat mulai merangkainya menjadi alur kerja majemuk yang lebih kompleks.

Sumbu 3: Tingkat Otonomi (Co-Pilot vs. Sepenuhnya Otonom)

Terakhir, putuskan seberapa besar kemandirian yang akan dimiliki agen Anda.

• Agen Human-in-the-Loop (Co-pilot) membantu pengguna manusia. Mereka menyarankan tindakan, mengotomatiskan langkah-langkah dengan konfirmasi, atau menangani pekerjaan rutin sambil mengeskalasi pengecualian. Ini adalah model yang paling umum dan sukses untuk agen perusahaan saat ini.
• Agen Sepenuhnya Otonom beroperasi tanpa campur tangan manusia. Ini membutuhkan tingkat kepercayaan yang sangat tinggi pada keandalan dan keamanan agen, karena biaya kesalahan bisa sangat signifikan.

Strategi: Mulailah dengan pendekatan human-in-the-loop. Ini tidak hanya menciptakan jaring pengaman yang penting tetapi juga menyediakan umpan balik yang sangat berharga. Setiap kali manusia mengoreksi agen atau mengambil alih, Anda mengumpulkan data tentang kelemahannya, yang penting untuk perbaikan di masa depan. Hanya berikan otonomi penuh untuk tugas-tugas berisiko rendah dan sangat dapat diprediksi.

Panduan Implementasi: Sesi Penentuan Lingkup Pertama Anda

Kumpulkan tim Anda dan gunakan kerangka kerja ini untuk mengajukan pertanyaan-pertanyaan penting:

1. Definisi Masalah: Masalah spesifik dan terukur apa yang sedang kita selesaikan? Apakah ini masalah yang paling baik diselesaikan oleh AI?
2. Domain: Apa domain tunggal tersempit yang bisa kita targetkan untuk membuktikan nilai? (Sumbu 1)
3. Tugas: Apa 3-5 tugas sederhana berfrekuensi tinggi teratas dalam domain itu? (Sumbu 2)
4. Otonomi: Bisakah kita mulai dengan agen yang bertindak sebagai co-pilot, menyarankan tindakan kepada manusia? Apa jalur eskalasi yang jelas dan aman untuk tugas yang tidak dapat ditanganinya? (Sumbu 3)

Menjawab pertanyaan-pertanyaan ini akan memberi Anda Minimum Viable Product (MVP) yang jelas dan dapat dipertahankan untuk agen Anda.

Langkah Selanjutnya: Daftar Periksa Aksi

Sebelum Anda menulis kode apa pun, selesaikan daftar periksa ini:

1. Definisikan Sumbu Anda: Tulis satu kalimat untuk posisi agen Anda di setiap tiga sumbu.
2. Tulis Pernyataan Misi: Berdasarkan hal di atas, tulis pernyataan misi satu kalimat untuk agen Anda (misalnya, “Untuk bertindak sebagai co-pilot bagi staf hotel dengan secara otonom menjawab 10 pertanyaan tamu yang paling umum.”).
3. Identifikasi Data Anda: Data apa yang Anda butuhkan untuk mencapai misi ini? Dari mana asalnya?

Penentuan lingkup bukanlah acara satu kali, tetapi proses yang berkelanjutan. Dengan memulai dengan pendekatan yang disiplin dan terfokus, Anda membangun fondasi untuk sukses, memungkinkan agen Anda untuk tumbuh dalam kemampuan dan nilai dari waktu ke waktu.

Referensi

• Manajemen Produk untuk AI/ML: Kerangka Kerja bagi Manajer Produk untuk Menavigasi Siklus Hidup Produk AI/ML. (2023). Towards Data Science.
• Penentuan Lingkup & Penemuan: Panduan Fase Penemuan untuk Proyek Machine Learning. (2022). Nexocode.
• Desain Proyek ML: Merancang Sistem Machine Learning. (2022). O’Reilly Media.