
Bergabunglah dengan buletin harian dan mingguan kami untuk mendapatkan pembaruan terkini dan konten eksklusif tentang liputan AI terkemuka di industri. Pelajari Lebih Lanjut
Agentic AI adalah tren besar terbaru dalam AI generatif, tapi apa yang terjadi setelah itu?
Meskipun kecerdasan umum buatan (AGI) penuh kemungkinan masih akan terjadi di masa depan, mungkin ada langkah perantara dengan pendekatan yang dikenal sebagai agen ambien.
LangChain, pionir AI agen, memperkenalkan istilah “agen ambien” pada 14 Januari. Teknologi yang dikembangkan LangChain mencakup kerangka kerja LangChain open source yang memungkinkan organisasi untuk menyatukan model bahasa besar (LLM) yang berbeda untuk mendapatkan hasil. LangChain Inc. mengumpulkan pendanaan $24 juta pada Februari 2024. Perusahaan juga memiliki serangkaian produk komersial termasuk LangSmith untuk LLM Ops.
Dengan antarmuka AI tradisional, pengguna biasanya berinteraksi dengan LLM melalui perintah teks untuk memulai suatu tindakan. Agentic AI umumnya mengacu pada sistem yang didukung LLM yang mengambil tindakan atas nama pengguna. Konsep agen ambien membawa paradigma tersebut selangkah lebih maju.
Apa itu agen ambien?
Agen ambien adalah sistem AI yang berjalan di latar belakang, terus memantau aliran peristiwa dan kemudian bertindak jika diperlukan karena pemicu, sesuai dengan instruksi yang telah ditentukan sebelumnya dan niat pengguna.
Meskipun istilah agen ambien masih baru, namun konsep kecerdasan ambien, di mana AI selalu mendengarkan, bukanlah istilah baru. Amazon menyebut teknologi asisten pribadi Alexa-nya memungkinkan kecerdasan sekitar.
Tujuan dari agen ambien adalah untuk mengotomatiskan tugas yang berulang dan meningkatkan kemampuan pengguna dengan menjalankan beberapa agen secara terus-menerus, dibandingkan pengguna manusia yang harus memanggil mereka dan berinteraksi dengan masing-masing agen, satu lawan satu. Hal ini memungkinkan pengguna untuk fokus pada tugas tingkat yang lebih tinggi sementara agen menangani pekerjaan rutin.
Untuk membantu membuktikan dan memajukan konsep agen ambien, LangChain telah mengembangkan serangkaian kasus penggunaan awal, yang satu memantau email dan yang lainnya untuk media sosial, untuk membantu pengguna mengelola dan merespons, bila diperlukan.
“Saya pikir agen pada umumnya kuat, menarik, dan keren,” kata Harrison Chase, salah satu pendiri dan CEO LangChain, kepada VentureBeat. “Agen ambien jauh lebih kuat jika ada banyak dari mereka yang melakukan sesuatu di latar belakang, Anda dapat meningkatkan skala diri Anda lebih jauh lagi.”
Teknologi ini memanfaatkan banyak solusi sumber terbuka, dan LangChain belum menunjukkan berapa biaya yang dikenakan untuk penggunaan alat baru apa pun.
Cara kerja agen ambien untuk meningkatkan kegunaan AI
Seperti banyak inovasi teknologi hebat lainnya, motivasi awal agen ambien bukanlah untuk menciptakan paradigma baru, melainkan untuk memecahkan masalah nyata.
Bagi Chase, masalahnya adalah masalah yang sudah tidak asing lagi bagi banyak dari kita, yaitu kelebihan kotak masuk email. Chase memulai perjalanannya menciptakan agen ambien untuk mengatasi tantangan email. Enam bulan lalu dia mulai membangun agen ambient untuk emailnya sendiri.
Chase menjelaskan bahwa asisten email mengkategorikan emailnya, menangani proses triase secara otomatis. Dia tidak lagi harus memilah kotak masuknya secara manual, karena agen akan mengurusnya. Melalui penggunaan kotak masuk agennya sendiri dalam jangka waktu yang lama, Chase mampu menyempurnakan dan meningkatkan kemampuannya. Dia mencatat bahwa ini awalnya tidak sempurna, tetapi dengan menggunakannya secara teratur dan mengatasi masalah yang ada, dia mampu meningkatkan kinerja agen.
Untuk lebih jelasnya, asisten email bukanlah semacam sistem berbasis aturan sederhana untuk menyortir email. Ini adalah sistem yang benar-benar memahami emailnya dan membantunya memutuskan cara mengelolanya.
Arsitektur agen ambien untuk kasus penggunaan asisten email
Arsitektur asisten email Chase cukup kompleks, melibatkan banyak komponen dan model bahasa.
“Ini dimulai dengan langkah triase seperti LLM dan perintah yang cukup rumit serta beberapa contoh pengambilan gambar yang diambil secara semantik dari database vektor,” jelas Chase. “Kemudian, jika diputuskan bahwa mereka harus mencoba merespons, maka hal itu akan diserahkan kepada agen perancang.”
Chase lebih lanjut menjelaskan bahwa agen perancang memiliki akses ke alat tambahan, termasuk sub-agen khusus untuk berinteraksi dengan kalender:
“Ada agen yang saya miliki khusus untuk berinteraksi dengan kalender, karena sebenarnya LLM agak payah dalam hal kencan,” kata Chase. “Jadi saya harus memiliki agen khusus hanya untuk berinteraksi dengan kalender.”
Setelah draf respons dibuat, Chase mengatakan ada panggilan LLM tambahan yang menulis ulang respons untuk memastikan nada dan format yang benar.
“Saya menemukan bahwa meminta LLM mencoba memanggil semua alat ini dan membuat email dan kemudian menulis dengan nada yang benar sangatlah rumit, jadi saya memiliki langkah yang jelas untuk nadanya,” kata Chase.
Kotak masuk agen sebagai cara untuk mengontrol dan memantau agen
Bagian penting dari pengalaman agen ambien adalah memiliki kendali dan visibilitas terhadap apa yang dilakukan agen.
Chase mencatat bahwa pada implementasi awal, dia hanya mengirim pesan kepada agen melalui Slack, namun hal itu dengan cepat menjadi sulit dilakukan.
Sebaliknya, LangChain merancang antarmuka pengguna baru, kotak masuk agen, khusus untuk berinteraksi dengan agen sekitar.
Sistem menampilkan semua jalur komunikasi terbuka antara pengguna dan agen dan memudahkan pelacakan tindakan yang luar biasa.
Cara membangun agen ambien
LangChain yang pertama dan terpenting adalah alat untuk pengembang dan sekarang juga akan menjadi alat untuk membantu membangun dan menyebarkan agen ambien.
Pengembang mana pun dapat menggunakan teknologi LangChain sumber terbuka untuk membangun agen ambien, meskipun alat tambahan dapat menyederhanakan prosesnya. Chase menjelaskan bahwa kotak masuk agen yang dia buat dalam beberapa hal merupakan tampilan di atas platform LangGraph. LangGraph adalah kerangka kerja sumber terbuka untuk agen bangunan yang menyediakan infrastruktur untuk mengoperasikan pekerjaan latar belakang yang sudah berjalan lama.
Selain itu, LangChain menggunakan platform LangSmith komersialnya yang menyediakan observasi dan evaluasi bagi agen. Hal ini membantu pengembang memasukkan agen ke dalam produksi dengan alat pemantauan dan evaluasi yang diperlukan untuk memastikan kinerja mereka sesuai harapan.
Agen ambien: Sebuah langkah menuju penggunaan kecerdasan umum
Chase optimis bahwa konsep agen ambien akan diterima oleh para pengembang dalam beberapa bulan dan tahun mendatang.
Agen ambien memberikan prospek otonomi yang lebih besar pada AI, memungkinkannya memantau aliran peristiwa agar dapat mengambil tindakan cerdas. Chase masih berharap bahwa akan ada kebutuhan untuk terus memantau manusia sebagai bagian dari pengalaman agen ambien. Manusia hanya perlu mengonfirmasi dan memvalidasi tindakan, ketimbang memikirkan apa yang perlu dilakukan.
“Saya pikir ini adalah langkah menuju pemanfaatan dan penggunaan kecerdasan yang lebih umum,” kata Chase.
Chase mencatat bahwa kemungkinan besar AGI yang sebenarnya akan muncul dari perbaikan model penalaran. Meskipun demikian, memanfaatkan model dengan lebih baik adalah konsep agen ambien yang akan memberikan nilai.
“Masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk memanfaatkan model ini, bahkan setelah model tersebut menjadi sangat cerdas,” kata Chase. “Saya pikir gaya agen ambien dalam berinteraksi dengan mereka benar-benar akan membuka peluang untuk menggunakan bentuk kecerdasan umum ini.”
Versi open source dari asisten email saat ini tersedia. LangChain merilis agen ambient media sosial baru hari ini dan akan menyediakan versi open source dari kotak masuk agen pada hari Kamis 16 Januari.