Jawabannya: tidak selalu. Kamu bisa kok membangun agen AI sendiri dari nol, tanpa harus bergantung pada framework yang kompleks. Bahkan, dengan cara ini kamu bisa lebih memahami bagaimana agen AI bekerja dari “dalam”.
Nah, kalau kamu sedang belajar AI atau ingin membangun solusi AI yang lebih fleksibel dan ringan, yuk simak cara mudah membangun agen AI tanpa framework Agentic!
Apa Itu Agen AI?
Sebelum jauh, mari kita pahami dulu: apa sebenarnya agen AI itu? Agen AI adalah entitas pintar yang bisa menyelesaikan tugas-tugas tertentu secara otomatis, seperti menjawab pertanyaan, membaca dokumen, atau bahkan melakukan riset internet. Agen ini biasanya bekerja dalam loop:
- Menerima instruksi dari pengguna
- Mengurai dan memahami tugas yang diminta
- Mencari atau memproses data yang dibutuhkan
- Memberikan hasil yang sesuai
Framework seperti LangChain biasanya membantu mengatur langkah-langkah di atas. Tapi kalau terlalu bergantung? Kita justru bisa kehilangan fleksibilitas dan kendali.
Kenapa Sebaiknya Bangun Agen AI Sendiri?
Seperti ketika kamu belajar memasak dari awal, membangun agen AI dari nol membuatmu lebih memahami tiap bahan dan prosesnya. Berikut beberapa keuntungannya:
- Fleksibilitas tinggi: Kamu bisa bikin agen sesuai kebutuhan, tanpa batasan framework.
- Lebih ringan dan cepat: Tanpa beban tambahan dari tools yang mungkin tidak kamu gunakan.
- Pemahaman mendalam: Kamu tahu cara setiap bagian bekerja, cocok untuk yang ingin serius di AI.
Langkah-Langkah Membangun Agen AI Sederhana
Yuk, kita mulai dari yang sederhana dulu. Kita akan bangun agen berbasis Python yang bisa menyelesaikan tugas-tugas tertentu secara chatting (mirip chatbot).
1. Tentukan Tujuan Agen
Misalnya, kamu ingin bikin agen yang bisa menjawab pertanyaan tentang dokumentasi coding. Maka, agen tersebut harus mampu: membaca dokumen, mengekstrak informasi penting, dan menjawab dalam bahasa manusia.
2. Gunakan API LLM (Large Language Model)
LLM seperti GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), atau Gemini (Google) bisa dijadikan "otak" agen kamu. Hubungkan API mereka ke dalam program Python kamu seperti berikut:
import openai
openai.api_key = "API_KAMU"
def respon_llm(prompt):
result = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return result['choices'][0]['message']['content']
Dengan potongan kode itu, kamu bisa mulai menghubungi LLM untuk memberikan jawaban.
3. Tambahkan Kemampuan Pemrosesan Tugas
Agar agen makin canggih, tambahkan kemampuan bantu seperti:
- Mencari informasi: Web scraping dengan Python (pakai pustaka seperti BeautifulSoup).
- Mengelola file: Membaca dokumen PDF atau teks untuk dijawab.
- Menyimpan memori: Gunakan SQLite atau file JSON untuk menyimpan chat sebelumnya.
Contoh Sederhana Agen Pengecek Cuaca
Bayangkan kamu ingin bikin agen yang bisa menjawab pertanyaan cuaca seperti “Apakah besok hujan di Jakarta?”. Agen kamu bisa bekerja seperti ini:
| Langkah | Deskripsi |
|---|---|
| Input user | “Bagaimana cuaca besok di Jakarta?” |
| Langkah 1 | Ambil data cuaca dari API seperti OpenWeather |
| Langkah 2 | Format jawaban ramah untuk pengguna |
| Output | “Menurut data terbaru, cuaca di Jakarta besok berawan.” |
Dengan pendekatan ini kamu lebih paham alur kerja AI, bukan hanya “mengandalkan” interface drag-and-drop.
Tips Menjaga Agen Tetap Efektif
- Uji langkah kerja satu per satu. Jangan langsung semua dijalankan sekaligus.
- Terus lakukan iterasi logika. Bila hasil belum tepat, cek ulang prompt atau perintahnya.
- Log selalu hasilnya. Catat apa input dan output agent, agar bisa dianalisis saat error muncul.
Kapan Perlu Gunakan Framework?
Framework tetap berguna, terutama bila kamu:
- Membangun sistem agen kompleks
- Perlu integrasi ke banyak tools sekaligus
- Bekerja dalam skala tim besar
Membangun agen AI tidak harus rumit. Kamu bisa membuatnya sendiri tanpa framework besar. Dengan memahami alur kerja, mengintegrasikan API LLM, serta menambahkan kontrol logika sederhana, kamu bisa menciptakan solusi AI yang efektif dan fleksibel.
Anggap saja seperti merakit sepeda sendiri – memang lebih menantang daripada beli jadi, tapi kepuasan saat berhasil tidak tergantikan!
