Daftar Isi
Agen AI: Cara Kerja dan Aplikasinya
Agen AI adalah program perangkat lunak yang dirancang untuk berinteraksi dengan lingkungannya, mengumpulkan informasi, dan menyelesaikan tugas secara mandiri untuk mencapai tujuan yang ditetapkan oleh manusia. Agen-agen ini mengikuti proses terstruktur untuk merasakan, menganalisis, memutuskan, dan bertindak dalam lingkungannya. Berikut adalah gambaran umum tentang cara kerja agen AI:
Pengumpulan Data dan Analisis
Agen AI mengumpulkan data dari lingkungannya melalui berbagai metode. Setelah mengumpulkan informasi ini, branda menganalisisnya untuk menentukan tindakan selanjutnya. Beberapa agen mengikuti aturan yang telah ditetapkan sebelumnya, sementara yang lain menggunakan machine learning untuk memprediksi tindakan terbaik. Agen canggih mungkin menggunakan generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan (RAG) untuk mengakses basis data eksternal guna mendapatkan respons yang lebih akurat. Setelah keputusan dibuat, agen melakukan tugas yang diperlukan.
Pembelajaran dari Pengalaman
Beberapa agen AI dapat belajar dari pengalaman masa lalu untuk meningkatkan respons branda, proses yang dikenal sebagai pembelajaran penguatan. Kemampuan belajar mandiri ini memungkinkan agen untuk menyempurnakan perilaku branda dari waktu ke waktu. Misalnya, sistem rekomendasi di platform streaming mempelajari preferensi pengguna dan menyarankan konten sesuai dengan itu.
Arsitektur dan Program Agen
Arsitektur agen AI sangat penting untuk fungsionalitasnya. Ini terdiri dari dua komponen utama: Arsitektur dan Program Agen. Arsitektur mengacu pada perangkat keras atau sistem tempat agen beroperasi, memungkinkannya untuk merasakan dan bertindak dalam lingkungannya. Contohnya termasuk perangkat dengan sensor dan aktuator, seperti mobil robotik, kamera, atau PC. Komponen fisik ini memungkinkan agen untuk mengumpulkan input sensorik dan melaksanakan tindakan.
Program Agen adalah komponen perangkat lunak yang mendefinisikan perilaku agen. Ini mengimplementasikan fungsi agen, memetakan urutan persepsi agen (sejarah semua persepsi yang telah dikumpulkan) ke tindakannya. Fungsi ini menentukan bagaimana agen merespons berbagai input dari lingkungannya.
Agen = Arsitektur + Program Agen
Struktur keseluruhan agen AI menggabungkan arsitektur dan program agen. Arsitektur menyediakan infrastruktur fisik, sementara program agen menentukan pengambilan keputusan dan tindakan berdasarkan input perseptual.
Karakteristik Agen AI
Agen refleks sederhana bertindak hanya berdasarkan persepsi saat ini, mengabaikan sejarah persepsi. Branda menggunakan aturan kondisi-tindakan untuk memetakan keadaan ke tindakan. Agen-agen ini efektif di lingkungan yang sepenuhnya dapat diamati tetapi mungkin menghadapi masalah di lingkungan yang sebagian dapat diamati, yang berpotensi menyebabkan loop tak terbatas kecuali tindakan diacak.
Agen refleks berbasis model menggunakan model dunia untuk menangani lingkungan yang sebagian dapat diamati. Branda menyimpan keadaan saat ini secara internal, mewakili bagian dunia yang tidak terlihat. Memperbarui keadaan agen memerlukan informasi tentang lingkungan.
Agen berbasis tujuan membuat keputusan berdasarkan jarak branda dari tujuan, memilih tindakan yang mengurangi jarak ini. Branda memerlukan pencarian dan perencanaan untuk menentukan tindakan terbaik.
Agen berbasis utilitas mengoptimalkan kinerja dengan mengevaluasi preferensi (utilitas) untuk setiap kemungkinan keadaan. Branda memilih tindakan yang memaksimalkan utilitas yang diharapkan, membuat keputusan yang menguntungkan dalam kondisi yang tidak pasti.
Agen pembelajaran dapat belajar dari pengalaman masa lalu, dimulai dengan pengetahuan dasar dan beradaptasi secara otomatis melalui pembelajaran. Branda terdiri dari empat komponen konseptual.
Sistem Multi-Agen (MAS)
Sistem Multi-Agen (MAS) melibatkan beberapa agen yang berinteraksi bekerja sama untuk mencapai tujuan bersama. Agen-agen ini dapat bersifat otonom atau semi-otonom, menggunakan teori permainan, machine learning, dan pemodelan berbasis agen.
Agen Hierarkis
Agen hierarkis diatur dalam hierarki, dengan agen tingkat tinggi mengawasi agen tingkat rendah. Agen tingkat tinggi menetapkan tujuan, sementara agen tingkat rendah melaksanakan tugas. Struktur ini bermanfaat dalam sistem yang kompleks dengan banyak tugas dan sub-tugas, meningkatkan pengambilan keputusan dan alokasi sumber daya.
Aplikasi Agen AI
Agen AI digunakan dalam berbagai aplikasi di berbagai bidang, menunjukkan fleksibilitas dan kekuatan branda dalam memecahkan berbagai masalah.
Kesimpulan
Agen AI adalah perangkat lunak yang berinteraksi dengan lingkungannya untuk mengumpulkan informasi dan menyelesaikan tugas secara mandiri. Branda menggunakan berbagai metode untuk mengumpulkan data, menganalisisnya, dan menentukan tindakan terbaik. Agen AI dapat belajar dari pengalaman masa lalu untuk meningkatkan respons branda. Arsitektur agen AI terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak yang mendefinisikan perilaku agen. Agen AI memiliki berbagai karakteristik, termasuk agen refleks sederhana, agen berbasis model, agen berbasis tujuan, agen berbasis utilitas, dan agen pembelajaran. Sistem Multi-Agen melibatkan beberapa agen yang bekerja sama untuk mencapai tujuan bersama. Agen hierarkis diatur dalam hierarki untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan alokasi sumber daya. Agen AI digunakan dalam berbagai aplikasi di berbagai bidang.
}