LLM Agent: Membuka Peluang Baru dalam Artificial Intelligence

Kemajuan terkini dalam Large Language Model (LLMs) merenovasi pengembangan Artificial Intelligence Agent. Teknologi ini mumpuni dalam pemahaman bahasa alami dan menimbulkan minat signifikan dalam LLM powered autonomous agent systems.

Menurut Insginia Ventures Partners, target market untuk Autonomous Artificial Intelligence Agent diperkirakan mengalami pertumbuhan tahunan sebesar 43%. Proyeksi ini menunjukkan peningkatan dari 5 miliar USD pada tahun 2023 menjadi 29 miliar USD pada tahun 2028. Pertumbuhan ini dipicu oleh semakin meratanya penggunaan LLM di berbagai industri.

Memahami LLM Agent dan Autonomous Systems

Kata kunci: LLM powered autonomous agent systems dan LLM Agents merupakan dua konsep yang dapat dipertukarkan. Keduanya termasuk dalam konsep yang lebih luas yang disebut AI Agent (Artificial Intelligence Agent).

AI Agent merujuk pada sistem kecerdasan buatan yang dapat memahami lingkungan. Selain itu, sistem ini mengambil tindakan secara mandiri untuk mencapai tujuan tertentu. Dengan demikian, LLM Agent berfungsi sebagai otak yang mengaktifkan berbagai macam AI Agent atau instrumen teknologi.

Seperti yang dijelaskan oleh Lilian Weng dari OpenAI, LLM powered autonomous agent system terdiri dari LLM sebagai otak. Kemudian, sistem ini dilengkapi tiga komponen penting: Perencanaan (Planning), Memori (Memory), dan Penggunaan Instrumen (Tool Use).

Komponen Inti LLM Agent Systems

Perencanaan (Planning) dalam LLM Agent

LLM Agent dapat meniru pola pikir manusia dan secara proaktif merencanakan eksekusi tugas. Selama perencanaan, sistem ini membagi tugas besar menjadi langkah-langkah yang lebih kecil dan dapat dikelola.

Lebih lanjut, mereka mampu melakukan introspeksi diri dan belajar dari tindakan sebelumnya. Akibatnya, sistem dapat mengoptimalkan langkah-langkah kedepannya dan meningkatkan hasil akhir secara berkelanjutan.

Sistem Memory untuk LLM Agents

Memori mencakup short-term memory dari pembelajaran konteks dan long-term memory dari pencarian. Dengan demikian, memori membantu LLM agent belajar antar konteks secara real-time. Selain itu, sistem dapat mengingat informasi dalam jangka waktu yang lebih lama.

Tool Use dalam Autonomous Agent Systems

Berdasarkan pengambilan keputusan yang dinamis, LLM Agent dapat mengakses penyimpanan vektor eksternal atau API eksternal. Tujuannya adalah mendapatkan informasi tambahan yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas.

Dengan menggunakan berbagai sarana seperti database vektor dan pencarian semantik, sistem dapat memberikan jawaban yang tepat. Selain itu, pendekatan ini mencegah masalah umum pada LLM seperti ketidakakuratan dan halusinasi.

Menggabungkan Kemampuan Percakapan dan Aksi LLM

LLMs membawa inovasi baru melalui kemampuan Natural Language Understanding (NLU). Teknologi ini membuat interaksi antara manusia dengan mesin menjadi nyata, bahkan dalam bahasa sehari-hari. Dengan kata lain, kita bisa berkomunikasi dengan mesin selayaknya dengan manusia pada umumnya.

Meski demikian, LLMs sendiri tidak dapat memenuhi berbagai kebutuhan dunia nyata. Oleh karena itu, kita perlu membangun sistem yang mampu mengumpulkan dan menerapkan pengetahuan. Tujuannya adalah menyelesaikan masalah praktis agar LLM dapat memaksimalkan potensinya.

Disinilah LLM powered autonomous agent system berperan penting. Tanpa adanya agen pendukung lainnya, LLM hanyalah mesin cerdas yang terisolasi dari dunia nyata.

Penerapan Praktis LLM Agents di Industri

Mengintegrasikan LLM ke dalam sistem agen mandiri membuka peluang yang lebih besar. Berikut adalah contoh penerapan praktis dalam berbagai skenario bisnis:

Mengubah Jadwal Penerbangan Pelanggan

Pada kasus ini, agen LLM harus memahami informasi yang dibutuhkan terlebih dahulu. Misalnya, kebijakan perubahan maskapai penerbangan dan penerbangan alternatif yang tersedia (Planning).

Kemudian, LLM dapat mengakses alat seperti dokumentasi API dan basis data penerbangan. Hasilnya, sistem dapat mengumpulkan detail yang diperlukan secara otomatis (tool use).

Mentransfer Panggilan Pasien di Rumah Sakit

LLM Agent perlu memahami departemen yang diminta oleh pasien (short-term memory; in-context understanding). Selanjutnya, sistem dapat memeriksa jam operasional, nomor telepon staff RS, dan informasi relevan lainnya.

Ini memungkinkan koneksi dinamis antara pasien ke tujuan yang tepat dengan cepat. Contohnya, departemen yang tersedia selama jam operasional, atau dokter yang berjaga di luar jam kerja.

Evolusi ke Enterprise Software 2.0 dengan LLM Agent

Sebagai konsep yang diusulkan oleh mantan direktur divisi AI Tesla, Andrej Karpathy, Intelligent LLM Agent mengambil loncatan besar. Teknologi ini menuju era yang dikenal sebagai “Software 2.0”.

Perbedaan Software 1.0 dan Software 2.0

Pada Software 1.0, human engineer membuat program dan kode untuk menyelesaikan tugas. Program ini mirip dengan titik individu dengan beberapa perilaku yang diinginkan. Sebaliknya, Software 2.0 merujuk kepada generasi baru perangkat lunak yang memanfaatkan algoritma machine learning.

Software 2.0 menggunakan Neural Network untuk membangun sistem yang mandiri dan cerdas. Selain itu, sistem ini dapat menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan terus mengoptimalkan kode sendiri tanpa campur tangan manusia.

Masa Depan Enterprise Software dengan Autonomous Agents

Dengan menerapkan konsep di atas ke dalam sistem software enterprise saat ini, kita dapat melihat evolusi yang signifikan. Kemampuan AI saat ini berfungsi sebagai alat pendukung untuk menjalankan tugas yang terisolasi.

Kemampuan AI ini mencakup algoritma rekomendasi, Natural Language Processing (NLP), Text to Speech (TTS), dan Automatic Speech Recognition (ASR). Namun, kami mengekspektasi untuk memasuki era “Enterprise Software 2.0” di masa depan.

Di era ini, LLM Agent akan menjadi pusat komando inti dari seluruh sistem perangkat lunak perusahaan. Dalam sistem tersebut, LLM menjadi ahli industri dan pengambil keputusan. Akibatnya, sistem dapat memahami pengetahuan wewenang perusahaan secara spesifik.

Potensi Transformatif LLM Powered Systems

Ekosistem ini dilengkapi dengan operasional dan komunikasi close-loop. AI Agent yang digunakan oleh LLMs dapat bervariasi, termasuk sistem umum kantor seperti CRM, ERP, OA, dan PMS.

Di era tersebut, LLM Agent akan memiliki kemampuan untuk membantu menyelesaikan masalah kompleks di berbagai industri. Selain itu, sistem dapat belajar mandiri dari pengalaman mereka sendiri secara berkelanjutan.

Kami berharap LLM Agent menjadi co-pilot yang serbaguna. Sistem ini akan mengelola alur kerja bersama karyawan dan membantu pelanggan dengan efisiensi tinggi. Sistem agen otonom yang ditenagai oleh LLM juga akan membuat aksesibilitas AI lebih demokratis.

Hasilnya, siapapun dapat menjadi co-pilot dengan beberapa LLM Agent untuk mengelola tugas sebanyak mungkin. Dengan demikian, produktivitas akan meningkat secara signifikan di berbagai sektor industri.

Kesimpulan: Masa Depan Artificial Intelligence Agent

Walau masih banyak yang harus dilakukan, namun potensi disruptifnya masih sangat besar. Sistem agen otonom yang ditenagai oleh LLM telah menunjukkan dampak transformatif di lingkungan yang dinamis dan tidak terstruktur.

Meskipun ada batasan, LLM akan dapat menghadapi masalah yang semakin kompleks. Hal ini dimungkinkan karena kemajuan dalam algoritma pembelajaran mesin dan pola desain yang terus berkembang.

Masa depan Artificial Intelligence (AI) tidak pernah lebih menjanjikan! Teknologi LLM Agent akan terus mengubah cara kita bekerja dan berinteraksi dengan sistem digital.

Siap Mengimplementasikan LLM Agent untuk Bisnis Anda?

Temukan bagaimana teknologi LLM Agent dapat mentransformasi operasional perusahaan Anda dan meningkatkan produktivitas tim.