This is the Trace Id: 79fa2e0f6bb040f4ffb6bf92b93379bb
Lompati ke konten utama Work IQ Obrolan AI Selesaikan tugas dengan Cowork Agen untuk pekerjaan Bangun agen Anda sendiri Copilot di aplikasi Anda Copilot untuk individu Paket dan harga Onboarding untuk Bisnis Peluncuran dan adopsi Panduan perintah harian Trik dan tip perintah Kasus penggunaan teratas menurut peran Kisah pelanggan Kesiapan teknis Blog Microsoft 365 Copilot Dukungan Program Microsoft Frontier Peta Strategi AI di Tempat Kerja Microsoft 365 Microsoft Teams Buka Copilot Chat Unduh aplikasi
Seorang perempuan duduk di sofa sambil menggunakan laptop.

Apa itu kerangka kerja agen AI?

Kerangka kerja agen AI menentukan cara agen cerdas merencanakan, berkomunikasi, dan beroperasi dalam skala besar—membantu organisasi memilih pendekatan yang tepat untuk bisnis mereka.
Pelajari selengkapnya

Gambaran umum kerangka kerja agen AI

Kerangka kerja agen AI adalah model terstruktur yang menentukan cara agen cerdas beroperasi, berkomunikasi, dan berkolaborasi. Kerangka kerja ini menetapkan logika, orkestrasi, dan tata kelola di seluruh sistem AI—memungkinkan operasi yang aman, scalable, dan berorientasi pada tujuan. Organisasi menggunakan kerangka kerja ini untuk menjembatani model AI individual dan sistem multi-agen, mengelola alur kerja berbasis AI, serta mengotomatiskan proses bisnis dengan konsistensi dan pengawasan.
  • Kerangka kerja agen AI menentukan cara agen cerdas merencanakan, bertindak, berkomunikasi, dan mematuhi tata kelola di seluruh sistem. 
  • Kerangka kerja memungkinkan koordinasi yang aman dan scalable di antara beberapa agen, melampaui model AI satu tugas. 
  • Kerangka kerja yang berbeda mendukung alur kerja yang berbeda, mulai dari kolaborasi tugas berbasis peran hingga orkestrasi multilangkah yang kompleks. 
  • Memilih kerangka kerja yang tepat bergantung pada tujuan bisnis, kebutuhan integrasi, dan persyaratan tata kelola, bukan sekadar kemampuan teknis.
  • Kerangka kerja yang siap dipakai perusahaan membantu organisasi meningkatkan adopsi AI dengan percaya diri, menyeimbangkan otonomi dengan pengawasan dan kepatuhan.

Memahami arsitektur agen AI

Komponen inti lapisan agen AI

Kerangka kerja agen AI dibangun dari lapisan berbeda yang menentukan cara agen merencanakan, bertindak, berkomunikasi, dan beroperasi berdasarkan tata kelola. Inti dari kerangka kerja ini adalah modul perencanaan dan orkestrasi, yang mengelola tujuan, memecah tugas kompleks menjadi langkah-langkah yang lebih kecil, dan menetapkan tanggung jawab. Modul ini sangat penting karena memungkinkan agen menalar secara otonom dan mengoordinasikan tindakan sebagai bagian dari sistem yang lebih luas.

Sebagian besar kerangka kerja agen AI dibangun berdasarkan empat lapisan inti yang memandu cara agen bekerja sama. Lapisan inti ini mencakup:
  • Perencanaan dan orkestrasi, yang menetapkan tujuan, memecah pekerjaan menjadi langkah-langkah, dan mengoordinasikan aktivitas agen.
  • Eksekusi, tempat agen menjalankan tugas menggunakan API, sumber data, atau alat yang terhubung.
  • Komunikasi, yang memungkinkan agen berbagi konteks, berkolaborasi, dan menjaga konsistensi informasi.
  • Tata kelola, yang menangani kepatuhan, audit, kontrol akses, dan penerapan kebijakan.

Cara kerja kerangka kerja AI agenik di sistem perusahaan

Di lingkungan perusahaan, agen AI jarang beroperasi sendiri. Agen AI bekerja di berbagai sistem yang terhubung, data bersama, dan proses yang sudah mapan—tempat keandalan, keamanan, dan tata kelola sama pentingnya dengan otomatisasi. Kerangka kerja AI agenik menyediakan struktur yang memungkinkan agen beroperasi secara efektif di dalam sistem ini.
 

Alur operasional

Kerangka kerja AI agenik memungkinkan agen berkolaborasi secara produktif sebagai bagian dari sistem multi-agen, sambil menjaga keandalan dan kontrol di lingkungan perusahaan. Protokol orkestrasi dan komunikasi memastikan agen bekerja sama secara andal, alih-alih beroperasi secara terpisah.

Alur operasional umum mengikuti serangkaian urutan, yang meliputi:
  1. Penentuan tugas, saat tujuan bisnis atau permintaan pengguna ditentukan.
  2. Perencanaan, saat tugas dipecah menjadi langkah-langkah dan tanggung jawab ditetapkan.
  3. Eksekusi, saat agen bertindak menggunakan alat, sumber data, dan API yang terhubung.
  4. Evaluasi, saat hasil dinilai berdasarkan tujuan dan batasan.
  5. Umpan balik, saat hasil digunakan sebagai dasar untuk koreksi, peningkatan, atau langkah berikutnya.

Fitur utama untuk penyebaran perusahaan

Kerangka kerja AI agenik dirancang dengan mempertimbangkan persyaratan perusahaan, menggabungkan fleksibilitas dengan tata kelola. Fitur utamanya mencakup:
  • Tata kelola dan auditabilitas bawaan, yang mendukung kepatuhan, penerapan kebijakan, dan pengawasan.
  • Integrasi dengan sistem yang sudah ada, termasuk sumber data, API, dan alat produktivitas.
  • Desain modular berlapis, yang memudahkan kerangka kerja untuk ditingkatkan dan disesuaikan dari waktu ke waktu.
  • Empat lapisan dasar—perencanaan, eksekusi, komunikasi, dan tata kelola—yang memungkinkan otonomi terkoordinasi.

Kerangka kerja agen AI populer

Sejumlah kerangka kerja agen AI membantu organisasi merancang dan mengoordinasikan agen cerdas. Setiap kerangka kerja cocok untuk jenis alur kerja dan tingkat kompleksitas yang berbeda.
 

AutoGen

AutoGen dirancang untuk mendukung kolaborasi antara beberapa agen AI melalui percakapan terstruktur dan penyerahan tugas. Kerangka kerja ini memungkinkan agen menalar bersama secara asinkron, sehingga berguna untuk alur kerja yang melibatkan beberapa langkah atau penyempurnaan berulang.

Kasus penggunaan umum mencakup siklus riset–draf–tinjau, analisis multilangkah, serta skenario saat agen perlu mengoordinasikan keputusan dari waktu ke waktu.

CrewAI

CrewAI berfokus pada kolaborasi agen berbasis peran, tempat setiap agen memiliki tanggung jawab yang jelas dan cara berinteraksi yang ditentukan dengan agen lain. Hal ini menjadikannya sangat cocok untuk alur kerja terdelegasi yang menyerupai tim manusia.

Kasus penggunaan umum mencakup alur pembuatan konten, koordinasi riset, dan alur kerja yang kompleks.

LangChain

LangChain menyediakan blok pembangun untuk menghubungkan model bahasa besar dengan alat, API, dan sumber data eksternal. Kerangka kerja ini sering digunakan sebagai fondasi bagi agen yang membutuhkan akses ke informasi atau sistem dunia nyata.

Skenario umum mencakup asisten yang didukung alat, agen berbasis pemahaman data, serta aplikasi yang menggabungkan penalaran dengan pengambilan atau integrasi sistem.

LangGraph

LangGraph dibangun berdasarkan LangChain dengan menambahkan orkestrasi berbasis graf untuk alur kerja yang kompleks dan stateful. Kerangka kerja ini mendukung logika pencabangan, percobaan ulang, dan dependensi antartugas.

Pendekatan ini berguna untuk proses multi-agen dengan jalur bersyarat, alur kerja berdurasi panjang, atau tugas yang bergantung pada state bersama dan koordinasi.

Bagaimana cara memilih kerangka kerja agen AI terbaik?

Memilih kerangka kerja agen AI yang tepat bergantung pada bagaimana organisasi Anda berencana merancang, menyebarkan, dan mengelola agen cerdas. Pendekatan terbaik menyeimbangkan kemampuan teknis dengan hasil bisnis, skalabilitas, dan kontrol. Berikut beberapa hal yang dapat Anda pertimbangkan:

Tujuan dan kebutuhan alur kerja

Mulailah dengan memperjelas apa yang perlu dicapai oleh agen. Beberapa kerangka kerja lebih cocok untuk tim agen yang kolaboratif, sementara yang lainnya mendukung alur kerja berbasis peran atau asisten yang didukung alat. Tujuan Anda harus menjadi panduan bagi agen dalam merencanakan tugas dan berinteraksi.

Kompleksitas tugas

Pertimbangkan seberapa kompleks alur kerja Anda. Tugas yang sederhana dan berurutan mungkin cocok dengan kerangka kerja yang ringan, sementara proses yang lebih kompleks atau bercabang akan lebih diuntungkan oleh kerangka kerja yang mendukung koordinasi dan iterasi.

Persyaratan integrasi

Evaluasi seberapa mudah kerangka kerja terhubung dengan sistem yang sudah digunakan organisasi Anda. Skenario perusahaan sering kali mengharuskan agen untuk mengakses API, database, dan alat produktivitas agar dapat beroperasi secara efektif dalam alur kerja yang sudah ada.

Privasi data, keamanan, dan kepatuhan

Tata kelola sangat penting saat menyebarkan agen di lingkungan perusahaan. Carilah kerangka kerja yang mendukung penanganan data yang aman, manajemen izin, dan kepatuhan terhadap persyaratan regulasi, terutama saat agen berinteraksi dengan informasi sensitif.

Skalabilitas dan orkestrasi

Seiring meningkatnya adopsi, kerangka kerja harus mendukung eksekusi beberapa agen di berbagai alur kerja tanpa mengorbankan keandalan. Kemampuan orkestrasi membantu mengelola eksekusi paralel, koordinasi, dan performa dalam skala besar.

Hasil bisnis

Terakhir, nilai bagaimana setiap kerangka kerja mendukung hasil yang terukur, seperti pengambilan keputusan yang lebih cepat, pengurangan pekerjaan manual, dan peningkatan kolaborasi. Kerangka kerja yang tepat memungkinkan agen memberikan nilai sekaligus tetap selaras dengan prioritas organisasi.

Kasus penggunaan perusahaan untuk kerangka kerja agen AI

Kerangka kerja agen AI mendukung berbagai skenario perusahaan dengan memungkinkan agen beroperasi dalam model logika, tata kelola, dan koordinasi bersama. Kasus penggunaan biasanya meningkat dari tim individu hingga alur kerja lintas organisasi.
 

Otomatisasi tingkat departemen

Di tingkat departemen, kerangka kerja agen AI membantu mengotomatiskan tugas berulang yang memakan waktu, sambil tetap menjaga pengawasan. Tim dapat menyebarkan agen untuk menangani permintaan rutin, memantau status, atau memicu tindakan berdasarkan aturan yang telah ditentukan.

Contoh umumnya mencakup bot dukungan karyawan, persetujuan pengeluaran otomatis, atau alur kerja penjadwalan di dalam lingkungan SDM, keuangan, dan layanan pelanggan. Skenario ini memungkinkan tim meningkatkan efisiensi tanpa menghadirkan otomatisasi yang tidak terkelola. Lihat bagaimana penerapannya di lingkungan perusahaan dengan Microsoft 365 Copilot untuk perusahaan. 

Koordinasi lintas departemen

Seiring meluasnya adopsi, organisasi menggunakan kerangka kerja agen AI untuk mengoordinasikan alur kerja lintas departemen. Beberapa agen dapat berkolaborasi dengan aturan tata kelola bersama, saling berbagi konteks sambil tetap menghormati batas data dan kontrol akses.

Misalnya, alur kerja pengadaan dapat melibatkan agen pembelian yang bekerja bersama agen inventaris dan keuangan untuk memvalidasi ketersediaan, anggaran, dan persetujuan. Dalam skenario ini, nilai sebuah kerangka kerja terletak pada kemampuannya untuk meningkat secara aman, berintegrasi dengan sistem perusahaan, dan memastikan agen tetap selaras dengan kebijakan organisasi.

Bangun peta strategi untuk adopsi kerangka kerja AI agenik

Peta strategi yang jelas membantu organisasi beralih dari eksperimen ke penggunaan agen AI yang scalable dan terkelola. Adopsi yang sukses dimulai dengan implementasi yang terfokus dan berkembang melalui penyempurnaan yang berkelanjutan.
 

Langkah praktis bagi para pemimpin

Para pemimpin dapat memulai dengan mencari kasus penggunaan berdampak tinggi tempat agen AI dapat menghilangkan hambatan atau mengotomatiskan proses yang telah terdefinisi dengan baik. Memulai dengan pilot kecil yang terkontrol memberi tim ruang untuk menguji asumsi, membuktikan nilai, dan menyesuaikan tata kelola sebelum meningkatkan lebih jauh.

Di tahap awal, ada baiknya berfokus pada beberapa dasar praktis berikut:
  • Tentukan seperti apa keberhasilan itu, agar tim dapat mengukur dampaknya.
  • Tetapkan kepemilikan yang jelas, termasuk siapa yang mengawasi perilaku agen dan hasilnya.
  • Tetapkan batasan untuk perilaku agen, seperti cara agen merencanakan tugas, bertindak, dan mengakses data.

Menetapkan akuntabilitas dan tata kelola sejak awal membantu memastikan agen AI beroperasi secara konsisten sesuai kebijakan organisasi seiring meningkatnya adopsi.

Peningkatan dan optimalisasi

Seiring meningkatnya adopsi, organisasi sering berkembang melampaui lingkup tim individu menuju ekosistem agen yang lebih terhubung di seluruh perusahaan. Umpan balik berkelanjutan dan pemantauan performa membantu tim memahami apa yang berjalan baik, mendeteksi masalah lebih awal, dan menyempurnakan alur kerja dari waktu ke waktu.

Dengan terus menyempurnakan pola orkestrasi, tata kelola, dan integrasi, organisasi dapat meningkatkan AI agenik dengan percaya diri—memberi agen otonomi yang lebih besar sambil tetap mempertahankan tingkat kontrol yang tepat saat kompleksitas meningkat.

Memaksimalkan nilai perusahaan dengan kerangka kerja agen AI

Kerangka kerja agen AI membantu organisasi menyederhanakan kompleksitas sambil mengotomatiskan proses dan memperkenalkan lebih banyak sistem AI otonom. Dengan menyediakan struktur untuk koordinasi dan tata kelola, kerangka kerja ini memungkinkan agen bekerja secara andal di berbagai tim dan alur kerja.

Nilai perusahaan yang sesungguhnya berasal dari penyederhanaan proses multilangkah, pengurangan pekerjaan manual yang berulang, dan peningkatan cara pelaksanaan keputusan dalam skala besar—memperkuat hubungan antara AI dan produktivitas di seluruh organisasi. Dengan pendekatan terstruktur terhadap AI agenik, organisasi dapat menjaga konsistensi, transparansi, dan pengawasan sambil mendukung kolaborasi di seluruh departemen.

Seiring meluasnya adopsi AI, kerangka kerja yang siap dipakai perusahaan membantu memastikan agen tetap selaras dengan tujuan bisnis, kebijakan data, dan persyaratan kepatuhan—membangun kepercayaan sambil tetap memberi ruang untuk berinovasi.

Buat dan sebarkan agen AI dengan Microsoft Copilot Studio

Saat organisasi bergerak dari tahap eksplorasi ke penyebaran perusahaan, memiliki platform yang terkelola menjadi hal yang esensial. Copilot Studio membawa prinsip AI agenik ke dalam kerangka kerja yang aman dan siap dipakai perusahaan, yang membantu organisasi merancang, menyebarkan, dan mengelola agen AI dalam skala besar.

Dengan Copilot Studio, tim dapat menghubungkan agen ke data, alat, dan alur kerja sambil tetap menjaga kontrol melalui tata kelola, kepatuhan, dan pengawasan bawaan. Pendekatan ini memungkinkan organisasi meningkatkan adopsi agen dengan percaya diri—menyeimbangkan otonomi dan akuntabilitas di seluruh sistem dan tim.

Dengan menyediakan lingkungan terpadu untuk membangun dan mengatur agen AI, Copilot Studio mendukung penyebaran yang konsisten, koordinasi lintas organisasi, dan kemampuan adaptasi jangka panjang seiring berkembangnya kebutuhan bisnis.

Pelajari selengkapnya.
SUMBER DAYA

Jelajahi sumber daya lainnya

  1.
Laki-laki sedang bekerja dengan komputer di sebuah kantor.
Blog

Jelajahi agen AI dan kasus penggunaan

Cari tahu cara agen AI membantu tim bekerja lebih cerdas, mengurangi tugas berulang, dan mengambil keputusan dengan lebih cepat.
Pelajari selengkapnya
Dua orang menatap layar laptop
Blog

Dapatkan gambaran umum asisten dan agen yang didukung AI

Temukan bagaimana asisten yang didukung AI bekerja bersama agen AI untuk mentransformasi operasi bisnis.
Pelajari selengkapnya
Kembali ke bagian SUMBER DAYA

Tanya jawab umum

  • Kerangka kerja agen AI digunakan untuk mengatur cara agen cerdas beroperasi, berkolaborasi, dan mematuhi aturan di dalam suatu sistem. Organisasi mengandalkan kerangka kerja untuk mengelola alur kerja berbasis AI, mengotomatiskan proses, dan mengoordinasikan beberapa agen sambil tetap menjaga tata kelola, keamanan, dan konsistensi dalam skala besar.
  • Model AI umum berfokus pada penyelesaian satu tugas, seperti menghasilkan teks atau membuat prediksi. Kerangka kerja agen AI bertindak lebih jauh dengan menentukan cara beberapa agen merencanakan, berkomunikasi, menjalankan tugas, dan beroperasi berdasarkan logika serta tata kelola bersama sebagai bagian dari sistem yang terkoordinasi.
  • Tidak ada satu pun kerangka kerja agen AI "terbaik" untuk setiap bisnis. Pilihan yang tepat bergantung pada faktor seperti kompleksitas alur kerja, kebutuhan integrasi, persyaratan tata kelola, dan hasil bisnis yang diinginkan. Banyak organisasi mengevaluasi kerangka kerja berdasarkan seberapa baik kerangka kerja tersebut mendukung skalabilitas, kontrol, dan kolaborasi lintas tim.
  • Tata kelola dan keamanan sangat penting saat menyebarkan kerangka kerja agen AI di lingkungan perusahaan. Kerangka kerja yang berfokus pada perusahaan menerapkan manajemen identitas, kontrol akses, dan batas data untuk melindungi informasi sensitif. Fitur seperti jejak audit, log aktivitas, dan mekanisme pengawasan membantu organisasi menjaga kepercayaan, kepatuhan, dan keselarasan dengan prinsip AI yang bertanggung jawab.

Ikuti Microsoft 365

Jelajahi Copilot Microsoft 365 Microsoft 365 Family Microsoft 365 Personal Windows 11 apps Profil akun Pusat Unduh Pengembalian Pelacakan pesanan Microsoft Education Perangkat untuk pendidikan Microsoft Teams untuk Pendidikan Microsoft 365 Education Office Education Pelatihan dan pengembangan pengajar Diskon untuk pelajar dan orang tua Azure untuk pelajar
Microsoft AI Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Advertising Microsoft Copilot Microsoft Teams Pengembang Microsoft Microsoft Learn Dukungan aplikasi marketplace AI Microsoft Tech Community Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Perusahaan perangkat lunak Visual Studio Karier Tentang Microsoft Berita perusahaan Privasi di Microsoft Investor
Indonesia (Indonesia) Privasi Kesehatan Konsumen Hubungi Microsoft Privasi Kelola cookie Persyaratan penggunaan Merek dagang Mengenai iklan kami