Kita semua sedang demam “AI Agents”—AI yang tidak cuma bisa ngobrol (seperti ChatGPT biasa), tapi bisa bekerja (eksekusi tugas, pakai tools, ambil keputusan).
Tapi hati-hati, tidak semua masalah butuh Agent! Artikel dari Data from the Trenches ini memberikan panduan praktis agar kita tidak terjebak over-engineering.
Mari kita bedah framework-nya! 👇
🛑 1. The Problem (Masalah Utama)
Banyak perusahaan terburu-buru ingin menerapkan Agentic AI karena FOMO.
🚧 Isu: Kita sering salah kaprah. Masalah yang terlalu sederhana (bisa diselesaikan dengan script biasa/RPA) dipaksakan pakai Agent. Sebaliknya, masalah yang butuh intuisi manusia tinggi dipaksakan ke AI.
💸 Risiko: Biaya token membengkak, latensi tinggi, dan reliabilitas rendah karena memaksakan LLM untuk tugas yang tidak perlu “Reasoning”.
🧠 2. Metodologi: The Agentic Framework
Artikel ini menawarkan cara berpikir untuk memilah use case. Kunci pembedanya adalah “Dynamic Reasoning” (Penalaran Dinamis).
🔍 RPA/Automation: Jika langkah-langkahnya baku (A 👉 B 👉 C), kamu tidak butuh Agent. Kamu butuh script Python atau RPA.
🤔 Agentic AI: Jika langkah selanjutnya bergantung pada hasil langkah sebelumnya (A 👉Cek hasil 👉 Jika X lakukan B, Jika Y lakukan D), di sinilah Agent bersinar.
🛠️ 3. How to Identify (Checklist Use Case)
Gunakan 3 kriteria ini untuk menentukan apakah kamu butuh Agent:
🧩 Complex Reasoning: Apakah tugas ini memerlukan perencanaan (planning) dan pemecahan masalah yang tidak linear?
🔧 Tool Usage: Apakah AI perlu mengakses sistem eksternal (API, Database, Web Search) untuk menyelesaikan tugas?
🔄 Multi-step Workflow: Apakah ini pekerjaan satu kali jalan, atau serangkaian aksi yang saling berkaitan?
📈 4. Finding & Impact
Menerapkan Agent pada use case yang tepat akan menghasilkan:
🚀 Autonomy: Sistem bisa menangani variasi masalah tanpa perlu hard-coded rules untuk setiap skenario.
🤝 Human-AI Collaboration: Manusia fokus pada strategi, Agent fokus pada eksekusi detail yang rumit namun repetitif.
🛡️ Reliability: Dengan membatasi ruang lingkup Agent (hanya pada dynamic tasks), halusinasi bisa ditekan dibandingkan menyuruh AI melakukan segalanya.
📝 5. Key Takeaways
📉 Don’t Kill a Mosquito with a Bazooka: Jangan pakai Agentic AI untuk tugas yang bisa diselesaikan dengan if-else statement sederhana.
🧠 Reasoning is the Product: Nilai jual utama Agent adalah kemampuannya beradaptasi (adaptability), bukan sekadar otomatisasi.
🧰 Give Them Hands: Agent tanpa akses ke Tools (API/Data) hanyalah chatbot yang pintar bicara tapi tidak bisa bekerja.
Jadi, sebelum coding, tanya dulu: “Apakah workflow ini butuh otak (AI) atau cukup butuh otot (Script)?”
🔗 Sumber Lengkap:
https://medium.com/data-from-the-trenches/how-can-you-identify-an-agentic-ai-use-case-b95b3fa45600
#AgenticAI #ArtificialIntelligence #LLM #GenerativeAI #Automation #SystemDesign #TechStrategy #DataScience #FutureOfWork