Kenali apa itu agen AI, bagaimana perbedaannya dengan otomatisasi tradisional dan sistem AI, serta mengapa hal ini penting. Anda akan mengeksplorasi contoh nyata, seperti bot layanan pelanggan dan agen perjalanan, untuk memahami komponen-komponen kunci seperti memori, alat, dan sistem orkestrasi.

Apa itu Agen AI?

Kenali Agen Anda!

Lisensi untuk Otomatisasi

Apa yang Membuat sebuah Agen Menjadi Agen Pelaksana Mandiri?

Anatomi Sebuah Agen

Penyebab Utama

Haruskah menggunakan agen atau tidak?

Kerangka Kerja Pengambilan Keputusan Agen

Membangun vs Membeli: Pilih Alat Anda

Dasar-dasar Agen Kecerdasan Buatan

Telusuri lebih dalam cara agen kecerdasan buatan (AI) berpikir dan bertindak melalui kerangka kerja seperti siklus Thought-Action-Observation (TAO) dan teknik ReAct prompting. Anda akan mempelajari bagaimana agen berinteraksi dengan alat, lingkungan, dan satu sama lain, menuju pengembangan sistem multi-agen yang lebih canggih.

Siklus Pikir-Tindakan-Pengamatan

Memecahkan Kode TAO

Proses Ilmu Data

Tanpa Reservasi: TAO dalam Bekerja

Apakah Agen juga Memimpikan tentang Domba Listrik? Kerangka Kerja ReAct

CalculateGPT

Bisakah Anda menggunakan ReAct?

Apa yang ada di dalam (Tool) Kotak Alat?

Pilihan

Ekstensi (perpanjangan)

Fungsi

Penyimpanan Data

Mengatur Kotak Alat

Penguasaan Alat

Dari Satu ke Banyak lainnya: Sistem Multi-Agen

Sistem Satu Agen

Sistem Multi-Agen 

Satu vs Banyak

Pola Manajer

Bolehkah saya berbicara dengan manajer Anda?

Pola Desain dan Arsitektur Berorientasi Agen

Pelajari cara menggunakan dan merancang agen kecerdasan buatan (AI) dengan tujuan dan perhatian yang tepat. Bab ini membahas batasan penting, praktik terbaik yang praktis, dan cara mengevaluasi kapan solusi agenik merupakan pilihan yang tepat—memberikan Anda kemampuan untuk menerapkan sistem agenik secara etis dan efektif dalam konteks dunia nyata.

Meminalkan Risiko dengan Pengaman

Siap!

Keselamatan Diutamakan

Sistem Agen dalam Dunia Nyata

Panduan Penggunaan Agen Kecerdasan Buatan

Penilaian Kinerja

Ringkasan

Membangun dan Menggunakan Agen Kecerdasan Buatan secara Bertanggung Jawab

Cheat Sheet

Course Glossary: Introduction to AI Agents

Buka potensi agen kecerdasan buatan (AI) dan ubah cara Anda bekerja dengan sistem agen. Kursus ini dirancang untuk pemula yang ingin memahami konsep dasar di balik sistem kecerdasan buatan (AI) berbasis agen, tanpa perlu menulis satu baris kode pun.

Anda akan mempelajari perbedaan antara agen kecerdasan buatan (AI) dengan alat otomatisasi tradisional dan chatbot, mengeksplorasi komponen utama mereka seperti memori, penggunaan alat, dan orkestrasi, serta menemukan kapan dan bagaimana menerapkan solusi berbasis agen untuk masalah dunia nyata.
Dari agen dukungan pelanggan hingga asisten pemrograman, kursus ini menggunakan contoh yang mudah dipahami untuk menjelaskan apa yang membuat sistem AI bersifat agen, bagaimana mereka berlogika, dan bagaimana menggunakan serta membangun agen AI secara bertanggung jawab.

Daftar Sekarang, dan ambil langkah pertama Anda menuju eksplorasi batas baru kecerdasan buatan (AI).

Video tersebut berisi transkrip langsung, yang dapat diakses dengan mengklik "Tampilkan transkrip" di bagian kiri bawah video.

Glosarium kursus dapat ditemukan di sebelah kanan pada bagian sumber daya.

Untuk mendapatkan kredit CPE, Anda perlu menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada penilaian yang memenuhi syarat. Anda dapat mengakses penilaian dengan mengklik pada bagian CPE credits di sebelah kanan.

Introduction to AI for Work

Pelajari cara kerja agen AI, bedanya dengan chatbot, dan cara menggunakannya dengan bijak tanpa coding.

Pengantar Agen Kecerdasan Buatan

Pelajari dasar-dasar agen AI, komponennya, serta penerapannya di dunia nyata — tanpa perlu coding.

Dasar-Dasar Agen Kecerdasan Buatan

VP of AI Curriculum, DataCamp

Apakah Agen AI memikirkan Domba Listrik? Kerangka Kerja ReAct

Jenis-Jenis Pemikiran Model yang Berbeda

Kerangka Kerja ReAct: Dari Mana Pemikiran Berasal

Kerangka Kerja ReAct: Berpikir dan Bertindak

ReAct dalam Aksi: Aritmetika Sederhana

Tanpa Prompting ReAct

Dengan ReAct Prompting

ReAct sebagai Cara Berpikir

Model Penalaran dan ReAct

Cara Mengenali Model Penalaran

Ayo Berlatih!

Pola Desain dan Arsitektur Berorientasi Agen - Apakah Agen juga Memimpikan tentang Domba Listrik? Kerangka Kerja ReAct

Apakah Agen juga Memimpikan tentang Domba Listrik? Kerangka Kerja ReAct

Create Your Free Account