1. Agent (Sistem Otonom)
Agent dalam Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang mampu memahami lingkungannya, mengambil keputusan, dan melakukan tindakan untuk mencapai tujuan tertentu. Sistem ini dapat beroperasi dengan tingkat otonomi yang berbeda-beda, mulai dari bantuan manusia hingga sepenuhnya mandiri. Kemampuan agent untuk beradaptasi terhadap situasi baru membuatnya sangat fleksibel dalam berbagai aplikasi. Agent juga dapat mengelola sumber daya dan memprioritaskan tugas secara efisien. Dengan demikian, agent menjadi fondasi utama dalam pengembangan AI yang mampu bertindak secara mandiri.
2. Agency (Tindakan Mandiri)
Agency merujuk pada kapasitas suatu sistem AI untuk bertindak secara independen tanpa pengawasan manusia yang terus-menerus. Sistem dengan agency yang tinggi dapat mengambil keputusan sendiri dan menjalankan tugas-tugas kompleks. Agency sangat penting agar AI dapat diandalkan dalam lingkungan yang dinamis dan tidak terduga. Dengan agency, AI dapat menyesuaikan strategi sesuai kondisi yang dihadapi. Hal ini memungkinkan efisiensi dan efektivitas dalam pelaksanaan tugas-tugas yang diberikan.

3. LLM (Large Language Model)
Large Language Model (LLM) adalah sistem AI canggih yang dilatih menggunakan kumpulan data teks yang sangat besar. LLM menjadi landasan kognitif bagi aplikasi AI modern, khususnya dalam pemrosesan bahasa alami. Model ini mampu memahami, menghasilkan, dan menganalisis teks dengan tingkat kecanggihan yang tinggi. LLM digunakan untuk berbagai keperluan seperti chatbot, penerjemahan, dan penulisan otomatis. Keunggulan LLM terletak pada kemampuannya menangkap konteks dan makna dalam bahasa manusia.

4. Planning (Perencanaan Strategis)
Planning adalah kemampuan agent untuk merumuskan urutan tindakan guna mencapai tujuan tertentu. Dalam proses ini, agent mempertimbangkan berbagai kendala dan mengoptimalkan langkah-langkah yang diambil agar efisien. Perencanaan strategis sangat penting untuk memastikan agent dapat menyelesaikan tugas dengan hasil terbaik. AI yang mampu melakukan planning dapat beradaptasi terhadap perubahan situasi di lapangan. Dengan perencanaan yang baik, agent dapat menghindari kesalahan dan meningkatkan produktivitas.

5. Reasoning (Penalaran Kognitif)
Reasoning adalah proses penarikan kesimpulan, membuat koneksi logis, dan mengolah informasi yang tersedia. Kemampuan penalaran memungkinkan AI untuk mengambil keputusan yang tepat berdasarkan data dan fakta. Reasoning juga membantu AI dalam memahami hubungan sebab-akibat dalam suatu masalah. Dengan reasoning yang kuat, AI dapat memberikan solusi yang masuk akal dan relevan. Penalaran kognitif menjadi inti dari kecerdasan buatan yang andal dan dapat dipercaya.

6. Tool Use (Penggunaan Alat)
Tool use adalah kemampuan agent untuk mengidentifikasi, mengakses, dan memanfaatkan alat atau API eksternal guna memperluas kemampuannya. Dengan fungsi ini, agent tidak terbatas pada model dasarnya saja, tetapi bisa melakukan tugas-tugas kompleks melalui integrasi dengan sistem lain. Penggunaan alat memungkinkan AI untuk menyelesaikan masalah yang sebelumnya tidak bisa diatasi sendiri. Ini juga membuka peluang kolaborasi antara AI dan perangkat lunak lain. Tool use menjadi salah satu kunci utama dalam pengembangan agent yang serbaguna.

7. Chain-of-Thought (Penalaran Bertahap)
Chain-of-Thought adalah teknik yang mendorong AI untuk memecah masalah kompleks menjadi langkah-langkah penalaran yang eksplisit. Dengan pendekatan ini, AI dapat meningkatkan akurasi dan keterjelasan dalam menjawab pertanyaan atau menyelesaikan tugas. Penalaran bertahap membantu dalam mengidentifikasi kesalahan pada setiap langkah proses. Teknik ini sangat bermanfaat dalam aplikasi yang membutuhkan penjelasan mendetail. Chain-of-Thought membuat AI lebih transparan dan dapat dipertanggungjawabkan.

8. RAG (Retrieval Augmented Generation)
Retrieval Augmented Generation (RAG) adalah teknik yang meningkatkan respons AI dengan mengambil informasi kontekstual dari sumber pengetahuan eksternal selama proses generasi jawaban. Dengan RAG, AI dapat memberikan jawaban yang lebih akurat dan relevan. Teknik ini sangat berguna dalam situasi di mana data yang dibutuhkan tidak tersedia dalam model itu sendiri. RAG menggabungkan kekuatan pencarian informasi dan pemrosesan bahasa alami. Hasilnya, AI menjadi lebih cerdas dan informatif.

9. Hallucination (Halusinasi AI)
Hallucination adalah fenomena di mana AI menghasilkan informasi yang tampak masuk akal tetapi sebenarnya salah atau tidak berdasar. Hal ini menjadi tantangan besar dalam desain agent yang dapat diandalkan. Hallucination sering terjadi karena keterbatasan data pelatihan atau kesalahan dalam proses penalaran. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan validasi dan pengujian yang ketat terhadap output AI. Mengurangi hallucination sangat penting untuk menjaga kredibilitas sistem AI.

10. Memory (Memori Kontekstual)
Memory dalam Agentic AI mengacu pada sistem penyimpanan dan pengambilan informasi dari interaksi sebelumnya. Dengan memori yang baik, agent dapat mempertahankan kontinuitas dan personalisasi dalam perilaku. Memori memungkinkan AI untuk belajar dari pengalaman dan menyesuaikan respon sesuai konteks. Sistem memori yang efektif sangat penting dalam aplikasi yang melibatkan interaksi jangka panjang. Dengan demikian, AI menjadi lebih relevan dan responsif terhadap kebutuhan pengguna.

11. Prompt Engineering (Rekayasa Instruksi)
Prompt Engineering adalah proses merancang masukan atau instruksi secara strategis agar AI menghasilkan output yang diinginkan. Teknik ini menggabungkan instruksi yang tepat dan batasan tertentu untuk memperoleh hasil optimal. Rekayasa prompt sangat penting dalam mengarahkan perilaku AI sesuai tujuan pengguna. Dengan prompt yang dirancang baik, AI dapat lebih mudah dipandu dalam menyelesaikan tugas spesifik. Prompt engineering menjadi salah satu keterampilan utama dalam pengembangan aplikasi AI modern.

12. Self-Reflection (Refleksi Diri)
Self-Reflection adalah kemampuan agent untuk mengevaluasi kinerjanya sendiri, mengidentifikasi kesalahan, dan memperbaiki tindakan di masa depan melalui pembelajaran iteratif. Proses ini sangat penting untuk meningkatkan kualitas dan efektivitas agent secara berkelanjutan. Dengan refleksi diri, AI dapat menyesuaikan strategi dan memperbaiki kelemahan yang ditemukan. Self-reflection juga mendorong agent untuk terus belajar dan berkembang. Hal ini menjadikan AI semakin adaptif dan cerdas dari waktu ke waktu.

Kedua belas istilah dalam Agentic AI ini saling melengkapi dan membentuk fondasi bagi pengembangan sistem kecerdasan buatan yang mandiri, adaptif, dan andal. Setiap elemen memiliki peran penting dalam memastikan AI dapat beroperasi secara efisien dan bertanggung jawab. Pemahaman mendalam terhadap konsep-konsep ini sangat diperlukan bagi siapa saja yang ingin mengembangkan atau memanfaatkan teknologi AI secara optimal. Dengan mengintegrasikan seluruh aspek tersebut, Agentic AI mampu memberikan solusi inovatif untuk berbagai tantangan di era digital. Kedepannya, Agentic AI diharapkan terus berkembang dan memberikan manfaat yang semakin luas bagi masyarakat.