Agentic AI: Evolusi Kecerdasan Buatan Menuju Sistem yang Otonom dan Proaktif
By NV | 29 Desember 2025
Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) terus bergerak melampaui sistem yang sekadar merespons perintah manusia. Salah satu konsep terbaru yang menjadi perhatian besar dalam dunia teknologi adalah Agentic AI pendekatan AI yang memungkinkan sistem bertindak sebagai agen mandiri yang mampu merencanakan, mengambil keputusan, dan mengeksekusi tindakan untuk mencapai tujuan tertentu. Agentic AI menandai pergeseran paradigma dari AI reaktif menuju AI yang otonom, proaktif, dan berorientasi tujuan.
Apa Itu Agentic AI?
Agentic AI adalah bentuk kecerdasan buatan yang dirancang untuk berperilaku seperti agen mandiri (autonomous agents). Sistem ini tidak hanya menjalankan instruksi satu kali, tetapi mampu:
→ Menentukan tujuan
→ Memecah tujuan menjadi serangkaian tugas
→ Mengevaluasi hasil
→ Menyesuaikan strategi secara berkelanjutan
Dengan kata lain, Agentic AI memiliki kemampuan reasoning, planning, dan acting secara terpadu dalam satu siklus kerja.
Cara Kerja Agentic AI
Secara umum, Agentic AI bekerja melalui beberapa tahapan utama:
1. Goal Definition
Sistem menerima atau menetapkan tujuan tingkat tinggi.
2. Planning & Reasoning
AI menganalisis konteks dan merencanakan langkah-langkah untuk mencapai tujuan.
3. Action Execution
Agen mengeksekusi tindakan, baik melalui API, sistem eksternal, atau interaksi digital lainnya.
4. Observation & Feedback
Hasil tindakan diamati untuk menilai keberhasilan.
5. Adaptation
Strategi disesuaikan berdasarkan umpan balik dan perubahan lingkungan.
Siklus ini memungkinkan Agentic AI beroperasi secara berkelanjutan tanpa intervensi manusia yang konstan.
Perbedaan Agentic AI dan AI Tradisional
Berbeda dengan AI tradisional yang bersifat task-based dan reaktif, Agentic AI memiliki karakteristik:
→ Otonomi tinggi: dapat bertindak tanpa instruksi eksplisit setiap langkah
→ Berorientasi tujuan: fokus pada hasil akhir, bukan sekadar eksekusi perintah
→ Adaptif: mampu mengubah strategi berdasarkan kondisi baru
→ Berbasis konteks: memahami lingkungan dan batasan sistem
Pendekatan ini membuat Agentic AI lebih mendekati cara manusia menyelesaikan masalah kompleks.
Peran Large Language Model (LLM) dalam Agentic AI
Kemunculan Large Language Model (LLM) menjadi katalis utama perkembangan Agentic AI. LLM memungkinkan agen AI:
→ Melakukan penalaran berbasis bahasa
→ Memahami instruksi kompleks
→ Menghasilkan rencana kerja multi-langkah
→ Berkomunikasi dengan agen lain atau manusia
Dalam sistem multi-agent, beberapa Agentic AI bahkan dapat bekerja secara kolaboratif untuk menyelesaikan tugas besar.
Tantangan dan Risiko Agentic AI
Meskipun menjanjikan, Agentic AI juga menghadirkan tantangan serius:
→ Kontrol dan keamanan: agen yang terlalu otonom berpotensi melakukan tindakan di luar ekspektasi
→ Kesalahan pengambilan keputusan akibat data atau konteks yang tidak lengkap
→ Akuntabilitas: sulit menentukan tanggung jawab atas keputusan AI
→ Etika dan regulasi: perlunya batasan jelas terhadap ruang gerak agen AI
Oleh karena itu, desain Agentic AI umumnya dilengkapi dengan guardrails, kebijakan keamanan, dan pengawasan manusia (human-in-the-loop).
Penerapan Agentic AI di Dunia Nyata
Agentic AI mulai diterapkan di berbagai sektor, antara lain:
→ Automasi bisnis: agen AI yang mengelola workflow end-to-end.
→ Customer support: agen digital yang menyelesaikan masalah tanpa eskalasi manual
→ Software engineering: AI agent untuk debugging, testing, dan deployment
→ Keuangan: analisis risiko dan pengambilan keputusan investasi otomatis
→ Smart systems: pengelolaan energi, smart building, dan IoT orchestration
Referensi
1. Dicoding – Memahami Agentic AI untuk Automasi dan Keputusan Otonom
2. AIHub Indonesia – Memahami Generative AI, AI Agent, dan Agentic AI
3. IBM Indonesia – AI Agen vs Generative AI
