Penjelasan Jenis Agen AI: Cara Kerjanya dan Kapan Menggunakannya

Poin-poin penting

• Agen AI dirancang untuk berbagai jenis pekerjaan, mulai dari tugas yang cepat dan berdasarkan aturan hingga alur kerja yang adaptif dan didorong oleh pembelajaran.
• Memahami jenis agen membantu Anda memilih alat yang lebih baik, menetapkan ekspektasi yang realistis, dan mendiagnosis masalah ketika keluaran tidak mencukupi.
• Pekerjaan yang lebih kompleks sering kali memerlukan banyak agen yang bekerja sama, dengan peran dan koordinasi yang jelas.
• Tidak ada satu agen pun yang dapat melakukan segalanya dengan baik, dan penilaian manusia tetap penting.
• Anda dapat mulai menggunakan agen AI sekarang dengan menerapkannya pada alur kerja yang sudah dikenal dan mengulanginya berdasarkan masukan.

Agen AI mengubah cara orang menulis, meneliti, merencanakan, dan menyelesaikan pekerjaan. Namun “agen AI” bukanlah suatu kemampuan tunggal—ini adalah kategori luas yang mencakup alat yang dirancang untuk berbagai jenis tugas. Beberapa agen dibuat untuk kecepatan dan konsistensi. Yang lain dirancang untuk bernalar, beradaptasi, dan membuat keputusan seiring waktu.

Saat Anda mengetahui cara kerja tipe agen dan keahlian terbaiknya, Anda dapat memilih alat yang sesuai dengan tujuan Anda, merancang alur kerja yang lebih cerdas, dan mendapatkan hasil yang lebih baik. Panduan ini akan membantu Anda memahami jenis-jenis utama agen AI dan cara menggunakannya secara efektif dalam pekerjaan Anda sehari-hari, dimulai dengan memahami apa sebenarnya agen AI.

Daftar isi

• Apa itu agen AI?
• Apa jenis agen utama?
• Bagaimana perbandingan berbagai jenis agen AI?
• Bagaimana cara agen AI bekerja sama?
• Mengapa memahami jenis agen AI itu penting
• Kesalahan umum saat menggunakan jenis agen AI yang berbeda
• Apa saja batasan dari berbagai jenis agen?
• Cara mulai menggunakan agen AI
• Membuat agen AI bekerja untuk Anda
• FAQ jenis agen AI

Apa itu agen AI?

Agen AI adalah sistem yang dapat mengambil tindakan untuk mencapai suatu tujuan dengan mengamati lingkungannya, membuat keputusan, dan bertindak berdasarkan lingkungan tersebut.Badantersebut memisahkan mereka dari bentuk otomatisasi yang lebih sederhana.

Contoh praktisnya adalah agen AI Grammarly. Tidak seperti kebanyakan asisten AI, agen penulisan khusus ini tidak otomatis dan tidak memerlukan perintah untuk bekerja—anggap mereka sebagai kolaborator yang selalu aktif dan tim pembantu pribadi yang dapat secara proaktif menawarkan saran dinamis dan real-time saat Anda bekerja, membantu Anda di setiap tahap proses penulisan. Terintegrasi secara sempurna dalam alur kerja Anda, agen AI Grammarly memberikan umpan balik yang relevan dan peka konteks berdasarkan jenis tulisan dan audiens yang Anda tulis, membuat Anda tidak terjebak sekaligus memungkinkan Anda fokus pada pemikiran berdampak tinggi.

Apa perbedaan agen AI dengan chatbot atau asisten?

Chatbots dan asisten AI pada dasarnya dirancang untuk merespons masukan pengguna. Begitu Anda meminta mereka, mereka menghasilkan jawaban. Anda harus terus mendorong mereka untuk mendapatkan jawaban; mereka umumnya tidak mengambil inisiatif atau bertindak tanpa instruksi khusus.

Sebaliknya, agen AI dirancang untuk bertindak dalam kondisi tertentu. Mereka dapat memantau informasi, mengevaluasi pilihan, dan memicu tindakan, seringkali tanpa masukan pengguna langsung di setiap langkah. Beberapa agen juga dapat bekerja sama untuk menyelesaikan tugas yang lebih kompleks daripada yang dapat ditangani sendiri oleh satu agen.

Bagaimana cara agen AI bekerja pada tingkat tinggi?

Pada tingkat tinggi, sebagian besar agen AI mengikuti siklus sederhana: Mereka memahami apa yang terjadi, memutuskan apa yang harus dilakukan, bertindak berdasarkan keputusan tersebut, dan, dalam beberapa kasus, belajar dari hasilnya.

Detailnya berbeda-beda bergantung pada jenis agen, namun siklus inti ini tetap konsisten. Untuk melihat lebih dalam proses ini, jelajahi panduan kami tentang cara kerja agen AI.

Apa jenis agen utama?

Agen AI memiliki tipe yang berbeda-beda, berdasarkan cara mereka memutuskan apa yang harus dilakukan selanjutnya. Beberapa orang langsung bereaksi terhadap apa yang mereka deteksi, sementara yang lain membuat rencana ke depan, mempertimbangkan konsekuensinya, atau memperbaiki perilaku mereka seiring berjalannya waktu.

Jenis agen yang umum mencakup agen refleks sederhana, agen refleks berbasis model, agen berbasis tujuan, agen berbasis utilitas, dan agen pembelajaran. Selain agen individual, sistem juga dapat menggabungkan agen melalui arsitektur multi-agen, hierarki, atau hibrid.

Bagian di bawah ini membahas jenis-jenis agen ini dan menjelaskan cara kerjanya, diikuti dengan melihat berbagai cara mengatur mereka untuk bekerja sama.

Apa yang dimaksud dengan agen refleks sederhana?

Agen refleks sederhana merespons masukan spesifik dengan tindakan yang telah ditentukan sebelumnya. Ia tidak menggunakan memori atau konteks, dan tidak menyesuaikan perilakunya seiring waktu. Agen bereaksi terhadap masukan tertentu tetapi tidak mempertimbangkan makna atau maksudnya, sehingga efektif untuk tugas yang sempit dan berulang. Dalam praktiknya, ini mungkin terlihat seperti sistem penulisan yang menandai kesalahan ejaan saat Anda mengetik berdasarkan pola bahasa yang diketahui.

Banyak sistem refleks sederhana tidak terasa seperti apa yang biasanya dianggap AI. Termostat dinding Anda, misalnya, secara teknis merupakan agen refleks sederhana—yang hanya mengikuti logika dasar “jika dingin, maka panas”. Meskipun mungkin terasa sulit untuk menyebut hal ini sebagai AI, memahami kategori ini membantu kita mengapresiasi jenis agen AI canggih lainnya.

Apa yang dimaksud dengan agen refleks berbasis model?

Agen refleks berbasis model juga merespons masukan berdasarkan aturan yang ditentukan secara ketat, namun juga mempertimbangkan konteks jangka pendek.

Dalam praktiknya, ini mungkin terlihat seperti korektor yang mengabaikan contoh lebih lanjut dari masalah tata bahasa yang Anda abaikan di awal dokumen. Pelacakan ini membantu Anda mendapatkan umpan balik yang lebih relevan saat Anda bekerja, namun ingatannya bersifat sementara. Setelah Anda menutup dokumen dan membuka yang baru, masalah yang sama akan mulai ditandai lagi.

Apa itu agen berbasis tujuan?

Agen berbasis tujuan membuat pilihan dari beberapa pilihan yang tersedia. Daripada langsung bereaksi, mereka mempertimbangkan langkah-langkah yang mungkin dilakukan dan memilih langkah-langkah yang paling membantu mencapai tujuan tertentu.

Misalnya, jika agen manajemen proyek diberi tujuan untuk menyampaikan laporan pada hari Jumat depan, agen tersebut mungkin membuat tugas, menugaskan pemilik, meminta masukan yang hilang, menindaklanjuti item yang terlambat, dan memblokir tanda. Selama laporan dikirimkan tepat waktu, agen menganggap tujuan telah tercapai, meskipun komponennya, seperti penetapan tugas atau urutan persetujuan hasil akhir, tidak efisien atau seimbang.

Apa yang dimaksud dengan agen berbasis utilitas?

Agen berbasis utilitas membangun perilaku berbasis tujuan dengan menanyakan tidak hanya “Apakah kita mencapai tujuan?” tapi “Apa cara terbaik untuk mencapainya?” Ini mempertimbangkan trade-off antara pilihan dan memilih tindakan yang mengarah pada hasil keseluruhan yang paling kuat.

Melanjutkan contoh di atas, agen manajemen proyek berbasis utilitas akan melakukan lebih dari sekadar menetapkan tugas dan menindaklanjutinya. Ini akan mempertimbangkan faktor-faktor seperti keseimbangan beban kerja, kekuatan individu, dan tenggat waktu yang bersaing, kemudian menyesuaikan tugas untuk menjaga proyek tetap pada jalurnya tanpa membebani tim secara berlebihan. Ketika keadaan berubah, mereka dapat mengevaluasi kembali dan mengubah rencananya.

Apa itu agen pembelajaran?

Agen pembelajaran adalah agen AI yang meningkatkan keputusannya dari waktu ke waktu dengan belajar dari masukan dan hasil masa lalu. Daripada hanya bertanya, “Apakah saya sudah melakukan apa yang perlu saya lakukan?” atau “Apa pilihan terbaik saat ini?” ia juga bertanya, “Apa yang bisa saya lakukan dengan lebih baik di lain waktu?” untuk membantunya belajar dari keseluruhan pengalaman.

Dalam contoh manajemen proyek kami, agen pembelajaran tidak hanya menyampaikan laporan secara efisien. Hal ini akan memperhatikan pola-pola dari waktu ke waktu, seperti kemacetan yang berulang, garis waktu yang selalu optimis, atau kontributor yang membutuhkan lebih banyak dukungan. Saat laporan berikutnya tiba, pembelajaran tersebut akan diterapkan dengan menyesuaikan tugas, jadwal, dan alur kerja untuk membuat setiap proyek berjalan lebih lancar dibandingkan proyek sebelumnya.

Bagaimana perbandingan berbagai jenis agen AI?

Sekarang kita telah melihat masing-masing jenis agen satu per satu, ada baiknya jika kita membandingkannya secara berdampingan. Tabel di bawah menunjukkan perbedaan lima tipe utama agen AI dalam cara mereka mengambil keputusan dan jenis tugas yang paling sesuai untuk mereka.

Bagaimana cara agen AI bekerja sama?

Di dunia nyata, agen AI biasanya tidak bekerja sendiri. Sistem yang lebih canggih sering kali menggunakan banyak agen yang bekerja sama untuk mengatasi masalah yang lebih besar dan kompleks. Perbedaan utama antara pendekatan-pendekatan ini terletak pada cara mereka membagi pekerjaan—dan Anda sering kali dapat memadukan dan mencocokkan strategi-strategi ini tergantung pada apa yang ingin Anda capai.

Berikut adalah cara paling umum yang dilakukan agen AI untuk bekerja sama:

• Sistem multi-agen:Beberapa agen bekerja secara paralel atau berurutan, masing-masing menangani peran tertentu. Pendekatan tim yang setara ini memungkinkan mereka untuk memecah pekerjaan kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, namun juga menimbulkan tantangan koordinasi ketika agen mencapai kesimpulan yang bertentangan atau melakukan upaya duplikat.
• Agen hierarki:Agen tingkat tinggi menetapkan tujuan dan arah, sementara agen tingkat rendah melaksanakan tindakan tertentu. Struktur ini lebih baik dalam mengelola alur kerja yang kompleks namun kurang bisa beradaptasi ketika situasi tak terduga muncul.
• Sistem hibrid:Berbagai jenis agen digabungkan dalam satu sistem. Misalnya, agen refleks mungkin menangani tugas-tugas rutin, sementara agen berbasis tujuan atau pembelajaran mengelola keputusan yang lebih kompleks. Pendekatan ini menyeimbangkan kecepatan dan kemampuan beradaptasi dengan mencocokkan jenis agen dengan pekerjaan terbaik yang mereka lakukan.
• Orkestrasi agen:Orkestrasi agen AI berada di atas agen individual dan mengelola cara mereka bekerja sama. Hal ini menentukan kapan agen bertindak, bagaimana output berpindah di antara mereka, kapan pekerjaan perlu ditinjau atau dikerjakan ulang, dan di mana pengawasan manusia diperlukan. Orkestrasi membantu memastikan kualitas, konsistensi, dan efisiensi di seluruh sistem multi-agen.

Mengapa memahami jenis agen AI itu penting

Memahami bagaimana agen AI yang berbeda mengambil keputusan memberi Anda kontrol lebih besar atas cara Anda menggunakan AI dalam pekerjaan Anda. Daripada memperlakukan AI sebagai kotak hitam, Anda dapat membuat pilihan yang lebih sadar mengenai alat yang Anda gunakan, cara Anda menggunakannya, dan apa yang Anda harapkan dari alat tersebut.

Dengan pengetahuan ini, Anda dapat:

• Cocokkan alat yang tepat dengan pekerjaannya:Beberapa agen hebat dalam tugas yang cepat dan dapat diulang, sementara agen lainnya lebih baik dalam perencanaan atau pembelajaran seiring waktu. Mengetahui perbedaannya membantu Anda menetapkan ekspektasi yang realistis dan menghindari penyalahgunaan alat.
• Pilih alat yang sesuai dengan cara Anda bekerja:Daripada meminta agen sederhana untuk menangani keputusan yang rumit, atau mengharapkan agen pembelajaran menjadi sempurna pada hari pertama, Anda dapat memilih agen yang selaras dengan tugas yang ada.
• Cari tahu apa yang salah dengan lebih cepat:Banyak alat AI mengandalkan banyak agen yang bekerja bersama di belakang layar. Ketika ada sesuatu yang tidak beres, memahami peran agen membantu Anda mengidentifikasi apakah masalahnya terletak pada pengenalan pola, perencanaan, pembelajaran, atau koordinasi.
• Bangun alur kerja yang benar-benar akan digunakan oleh tim Anda:Saat Anda memahami bagaimana berbagai jenis agen saling melengkapi, akan lebih mudah untuk membangun alur kerja yang terasa andal, intuitif, dan berskala di seluruh tim Anda.

Kesalahan umum saat menggunakan jenis agen AI yang berbeda

Ketika agen AI tidak berperilaku seperti yang Anda harapkan, hal ini sering kali merupakan tanda bahwa agen yang melakukan pekerjaan tersebut adalah tipe tugas yang salah atau telah diatur dengan tidak benar. Belajar mengenali pola-pola ini akan mempermudah penyesuaian pendekatan Anda dan mendapatkan hasil yang lebih andal.

Berikut adalah beberapa kesalahan umum yang harus diperhatikan, beserta cara mengatasinya:

• Menggunakan agen reaktif untuk pekerjaan kompleks:Agen refleks sederhana atau berbasis model bekerja dengan baik untuk pengambilan keputusan yang cepat dan berulang, namun mereka kesulitan dengan tugas yang memerlukan perencanaan atau penentuan prioritas. Untuk pekerjaan yang lebih kompleks, beralihlah ke atau pasangkan dengan agen berbasis tujuan atau berbasis utilitas.
• Mengharapkan perbaikan dari agen non-pembelajaran:Beberapa agen dirancang untuk berperilaku konsisten dibandingkan beradaptasi. Jika hasil tidak pernah membaik seiring berjalannya waktu, pertimbangkan untuk memperkenalkan agen pembelajaran atau menambahkan umpan balik yang memungkinkan sistem menyesuaikan berdasarkan hasil.
• Melihat keluaran yang tidak konsisten:Agen yang mempertimbangkan trade-off dapat menghasilkan hasil yang berbeda bahkan dengan masukan yang sama, terutama jika mereka mengandalkan model bahasa besar (LLM), yang menimbulkan tingkat keacakan. Ketika konsistensi sangat penting, agen refleks seringkali merupakan pilihan yang lebih baik.
• Terlalu mengandalkan agen dalam mengambil keputusan:Agen berbasis tujuan dan utilitas dapat mendukung pengambilan keputusan, namun tujuan yang telah ditetapkan dengan baik pun dapat mengabaikan konteks penting. Pastikan untuk menjaga pengawasan manusia, terutama sebelum bertindak berdasarkan hasil agen.
• Mengaburkan tanggung jawab antar agen:Dalam sistem dengan banyak agen, kegagalan sering terjadi pada titik serah terima. Tentukan dengan jelas agen mana yang bertanggung jawab atas setiap keputusan dan bagaimana keluaran berpindah di antara mereka untuk meningkatkan keandalan dan koordinasi.

Apa saja batasan dari berbagai jenis agen?

Tidak ada satu jenis agen pun yang dapat melakukan semuanya dengan baik, dan beberapa tindakan mungkin sebaiknya diserahkan kepada manusia. Memahami keterbatasannya membantu Anda menggunakan agen dengan lebih efektif dan merancang alur kerja yang sesuai dengan kelebihannya.

Berikut beberapa batasan umum yang perlu diingat:

• Agen berbasis aturan tidak beradaptasi dengan sendirinya:Agen refleks yang sederhana dan berbasis model dapat diandalkan karena dirancang untuk menghasilkan hasil yang konsisten. Hal ini menjadikannya ideal untuk tugas yang berulang, namun juga berarti memerlukan perubahan aturan manual untuk menangani situasi baru atau yang lebih kompleks. Untuk perilaku adaptif, diperlukan tipe agen yang berbeda.
• Ketergantungan pada tujuan yang jelas:Agen yang berbasis tujuan dan berbasis utilitas akan bekerja paling baik jika tujuan, batasan, dan trade-off didefinisikan dengan jelas. Ketika tujuan tidak jelas atau prioritasnya bertentangan, agen-agen ini akan kesulitan untuk memberikan hasil yang bermanfaat.
• Agen pembelajaran hanya akan berfungsi jika ada umpan baliknya:Agen pembelajaran akan berkembang berdasarkan sinyal yang mereka terima. Umpan balik yang tidak konsisten, jarang, atau bertentangan dapat memperlambat pembelajaran atau memperkuat perilaku yang salah.
• Overhead koordinasi dalam sistem multi-agen:Anda dapat mengatasi alur kerja yang lebih kompleks dengan menggabungkan agen, namun kini Anda juga mengelola handoff, dependensi, dan hal-hal baru yang dapat rusak. Tanpa koordinasi yang jelas, kompleksitas tambahan akan lebih besar dibandingkan manfaatnya.
• Kebutuhan berkelanjutan akan keterlibatan manusia:Tidak ada tipe agen yang sepenuhnya menggantikan penilaian manusia. Semakin bernuansa pekerjaan yang dilakukan, semakin dibutuhkan orang-orang yang meninjau keluaran, memberikan panduan, dan melakukan intervensi bila diperlukan.

Perlakukan keterbatasan ini sebagai pertimbangan desain, bukan hambatan. Ketika Anda mempertimbangkan cara kerja agen yang berbeda, lokasi mereka membutuhkan dukungan, dan cara mereka dikoordinasikan, sistem AI menjadi lebih mudah dipercaya dan lebih efektif untuk digunakan.

Cara mulai menggunakan agen AI

Sekarang setelah Anda mengetahui jenis utama agen AI dan berbagai cara untuk mengoordinasikannya, Anda dapat mulai menggunakannya dengan lebih sengaja. Anda bahkan tidak perlu membuatnya untuk memulai—kemungkinan besar alat tersebut sudah ada di alat yang Anda gunakan.

Berikut ini proses sederhana untuk Anda mulai:

• Mulailah dengan alur kerja yang familier:Pilih tugas yang sudah Anda ketahui dengan baik, seperti meninjau draf, mengoordinasikan proyek, atau melacak tindak lanjut. Identifikasi di mana agen dapat membantu dan perilaku seperti apa yang ingin Anda tangani.
• Cocokkan penyiapan dengan peran agen:Jika Anda memerlukan respons yang cepat dan dapat diprediksi, seperti menangkap kata atau frasa yang dilarang oleh pedoman merek Anda, konfigurasikan agen yang lebih sederhana dengan aturan dan batasan yang jelas. Jika Anda ingin agen membuat rencana, mempertimbangkan pilihan, atau beradaptasi seiring waktu, perkirakan pengaturan yang lebih kompleks, dan sertakan panduan dan tinjauan tambahan.
• Evaluasi hasilnya:Tinjau keluaran secara teratur dan sesuaikan instruksi atau konfigurasi agen sesuai kebutuhan. Jika Anda menggunakan agen pembelajaran, koreksi, persetujuan, dan penolakan semuanya berfungsi sebagai umpan balik yang membentuk perilaku di masa depan, jadi berhati-hatilah dan konsisten.
• Desain dengan mempertimbangkan banyak agen:Setelah Anda merasa nyaman dengan satu agen, cobalah merangkai mereka bersama-sama, dengan masing-masing agen menangani bagian pekerjaan yang berbeda. Bersikap eksplisit tentang siapa yang melakukan apa membuat sistem lebih mudah untuk disesuaikan dan di-debug ketika masalah muncul.
• Tetap terlibat ketika penilaian penting:Bahkan agen yang terkonfigurasi dengan baik pun dapat membuat kesalahan, terutama ketika tugas berkembang atau kondisi berubah. Check-in rutin dan pengawasan manusia membantu memastikan keluaran tetap akurat dan sesuai.

Dimulai dengan alat yang sudah Anda percayai, dan mempelajari bagaimana agen mereka berperilaku dalam alur kerja nyata, menjadikan agen AI lebih mudah untuk diadopsi dan lebih berharga dari waktu ke waktu.

Membuat agen AI bekerja untuk Anda

Sama seperti orang-orang dalam tim yang mempunyai keterampilan berbeda dalam pekerjaan mereka, setiap jenis agen AI memiliki kekuatan dan keterbatasannya sendiri. Anda tidak akan meminta akuntan untuk mendesain grafik atau copywriter untuk memperkirakan permintaan pasar, dan prinsip yang sama berlaku untuk AI. Menggunakan agen secara efektif berarti memilih agen yang tepat untuk tugas tersebut dan memahami apa yang dirancang untuk dilakukan dengan baik.

Grammarly adalah salah satu contoh bagaimana beberapa agen AI khusus bekerja sama untuk meningkatkan alur kerja Anda sehari-hari. Agen khusus ini berkoordinasi di belakang layar untuk memberikan saran dinamis dan sadar konteks berdasarkan apa yang Anda tulis, untuk siapa Anda menulis, dan apa yang ingin Anda capai. Saat Anda menggunakannya di seluruh aplikasi, dokumen, dan di mana pun Anda melakukan tugas terpenting, agen AI Grammarly membantu menyempurnakan elemen seperti nada, keringkasan, dan perkembangan logis—sehingga Anda dapat mengekspresikan ide dengan lebih jelas dan percaya diri tanpa kehilangan fokus pada pekerjaan yang paling penting.

Ketika agen disesuaikan dengan peran mereka, mereka juga dapat bekerja sama untuk menangani tugas yang lebih kompleks daripada yang dapat ditangani sendiri oleh agen mana pun. Dengan memahami trade-off seperti konsistensi, kemampuan beradaptasi, dan kecepatan, Anda dapat menetapkan ekspektasi yang realistis, merancang alur kerja yang lebih baik, dan mendapatkan nilai lebih dari agen AI secara keseluruhan.

FAQ jenis agen AI

Apa saja jenis agen AI yang umum?

Jenis agen AI yang umum mencakup agen refleks sederhana, agen refleks berbasis model, agen berbasis tujuan, agen berbasis utilitas, dan agen pembelajaran. Nama-nama ini didasarkan pada berbagai cara agen mengambil keputusan, mulai dari bereaksi terhadap masukan hingga merencanakan, mengoptimalkan, atau meningkatkan seiring waktu.

Jenis agen AI manakah yang paling umum digunakan saat ini?

Agen refleks yang sederhana dan berbasis model adalah jenis agen AI yang paling umum digunakan saat ini. Mereka mendukung banyak fitur sehari-hari yang menerapkan aturan secara konsisten atau menggunakan konteks jangka pendek tanpa perlu belajar atau beradaptasi seiring waktu.

Apakah saya memerlukan keterampilan teknis untuk menggunakan agen AI?

Anda tidak memerlukan keahlian teknis untuk menggunakan agen AI dalam alat modern. Banyak produk yang menyematkan agen di belakang layar, sehingga Anda dapat mengambil manfaat dari pengambilan keputusan mereka tanpa mengonfigurasi atau mengelolanya secara langsung.

Apa perbedaan antara agen AI dan chatbot AI?

Agen AI mengambil keputusan dan mengambil tindakan sendiri untuk mencapai tujuan, sementara chatbot AI terutama merespons permintaan pengguna. Chatbots fokus pada percakapan, sedangkan agen sering kali dirancang untuk memantau informasi, mengevaluasi opsi, dan bertindak melintasi alur kerja.

Apakah Grammarly memiliki agen AI dan agen AI?

Ya. Grammarly menggunakan AI agen melalui sistem agen penulisan AI yang dirancang untuk secara aktif mendukung Anda di seluruh proses penulisan. Daripada hanya merespons permintaan satu kali saja, agen AI Grammarly bekerja terus menerus bersama Anda—membantu Anda merencanakan, menyusun, merevisi, dan menyempurnakan tulisan Anda.

Agen ini menggunakan konteks seperti sasaran, audiens, dan niat Anda untuk mengambil tindakan yang tepat dan memberikan panduan yang lebih relevan dan konsisten—sehingga Anda dapat berkomunikasi dengan lebih jelas, percaya diri, dan efektif.

Kunjungi pusat agen kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang agen AI Grammarly.

Jenis agen AI manakah yang terbaik untuk pemula?

Agen refleks yang sederhana dan berbasis model adalah yang terbaik untuk pemula. Mereka berperilaku konsisten, mudah dimengerti, dan bekerja dengan baik untuk tugas-tugas yang jelas dan tidak memerlukan umpan balik atau penyesuaian berkelanjutan.

Bisakah berbagai jenis agen AI bekerja sama?

Ya, berbagai jenis agen AI sering kali bekerja sama dalam sistem yang sama. Banyak alat yang menggabungkan agen dengan gaya keputusan berbeda dan mengoordinasikannya melalui arsitektur atau orkestrasi untuk menangani tugas yang lebih kompleks.