#AIAgentFrenzy Agen AI dan Ekstraksi Pengetahuan: Masa Depan Solusi Otonom
Konsep agen AI adalah gambaran menarik tentang masa depan, tetapi saat ini, rasanya lebih seperti mimpi yang tidak mungkin. Mengapa? Karena belum ada satu pun agen AI yang secara ekonomi layak yang dapat menyelesaikan tugas secara otonom bahkan pada tingkat karyawan junior di bidang mana pun — kecuali mungkin dalam hiburan atau operasi token kripto. Dan mari kita hadapi kenyataan, itu bukanlah model bisnis yang solid. 🧐
Penting untuk membedakan antara Otomatisasi AI, Asisten AI, dan Agen AI — istilah-istilah ini sering kali bingung, tetapi tidak sama.
Ketika saya berbicara tentang agen AI yang secara ekonomi layak untuk bisnis, saya maksudkan satu yang dapat menangani tugas secara otonom pada tingkat manusia selama sebulan penuh dan biayanya kurang dari gaji orang tersebut. Jika Anda tahu tentang agen semacam itu, silakan bagikan di kolom komentar! Misalnya, Devin yang banyak dibicarakan bahkan tidak mendekati untuk menyelesaikan setengah beban kerja seorang pengembang junior.
Mengapa Ini Belum Menjadi Kenyataan? 🤔
Situasi mungkin segera membaik karena:
- Token menjadi lebih murah.
- Model semakin pintar dan lebih spesialis.
- Model bahasa yang disempurnakan muncul untuk domain tertentu.
Namun, ada hambatan besar: mendigitalkan keahlian. Agar agen AI dapat menggantikan manusia, ia harus memahami dan mereplikasi keterampilan mereka, tetapi bisnis jarang mendokumentasikan proses mereka secara menyeluruh. Untuk menciptakan agen AI yang sukses, keahlian ini tidak hanya harus didokumentasikan tetapi juga disusun ke dalam format seperti:
- Grafik pengetahuan
- Algoritma
- Mesin status
Arah Menjanjikan 🌟
Bidang seperti Penambangan Proses dan Ekstraksi Pengetahuan sangat penting untuk memajukan pengembangan agen AI. Bahkan secara manual merumuskan pekerjaan seorang spesialis — mengumpulkan pengetahuan, menyusun prinsip pengambilan keputusan, dan membuat kerangka kerja untuk ekstraksi pengetahuan — akan menyelesaikan 80% dari pekerjaan yang dilakukan.
Jika kita melangkah lebih jauh dan menggabungkan:
- Desain Berbasis Domain (DDD)
- Keahlian yang didigitalkan (misalnya, basis data JSON atau Neo4J)