Orkestrasi agen kecerdasan buatan (AI) adalah proses mengoordinasikan beberapa agen AI khusus dalam sistem terpadu untuk mencapai tujuan bersama secara efisien.
Daripada mengandalkan satu solusi AI serbaguna, orkestrasi agen AI menggunakan jaringan agen AI, yang masing-masing dirancang untuk tugas tertentu, dan bekerja sama untuk mengotomatiskan alur kerja dan proses yang kompleks.
Untuk sepenuhnya memahami orkestrasi agen AI, penting untuk terlebih dahulu memahami agen AI itu sendiri. Ini melibatkan pemahaman perbedaan antara dua jenis utama AI: AI generatif, yang membuat konten orisinal berdasarkan prompt pengguna, dan AI agen, yang secara mandiri membuat keputusan dan bertindak untuk mengejar tujuan yang kompleks dengan pengawasan minimal.
Asisten AI ada pada kontinum, dimulai dengan chatbot berbasis aturan, berkembang ke asisten virtual yang lebih maju dan berkembang menjadi asisten yang didukung AI generatif dan model bahasa besar (LLM) yang mampu menangani tugas satu langkah. Di bagian atas perkembangan ini adalah agen AI, yang beroperasi secara mandiri. Agen-agen tersebut membuat keputusan, mendesain alur kerja dan menggunakan pemanggilan fungsi untuk terhubung ke alat eksternal—seperti antarmuka pemrograman aplikasi (API), sumber data, pencarian web, ataupun agen AI lainnya—untuk mengisi kekosongan pengetahuan mereka. Ini adalah AI agen.
Agen AI terspesialisasi, yang berarti masing-masing dioptimalkan untuk fungsi tertentu. Beberapa agen fokus pada tugas bisnis dan pelanggan seperti penagihan, pemecahan masalah, penjadwalan dan pengambilan keputusan, sementara yang lain menangani fungsi yang lebih teknis seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), pengambilan data, dan otomatisasi proses. LLM Advanced seperti OpenAI's ChatGPT-4o atau Google's Gemini sering menjadi sumber daya utama bagi agen ini, dengan kemampuan AI generatif yang memungkinkan mereka membuat respon yang mirip dengan manusia dan mengelola tugas yang kompleks secara mandiri.
Sistem multi-agen (MAS) muncul ketika beberapa agen AI berkolaborasi, baik secara terstruktur atau terdesentralisasi, untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks dengan lebih efisien daripada agen tunggal.
Dalam praktiknya, orkestrasi agen AI berfungsi seperti simfoni digital. Setiap agen memiliki peran unik dan sistem dipandu oleh orkestra — baik agen AI pusat atau kerangka kerja — yang mengelola dan mengoordinasikan interaksi mereka. Orkestrator membantu menyinkronkan agen-agen khusus ini, memastikan bahwa agen yang tepat diaktifkan pada waktu yang tepat untuk setiap tugas. Koordinasi ini sangat penting untuk menangani alur kerja multifaset yang melibatkan berbagai tugas, membantu memastikan bahwa proses berjalan dengan lancar dan efisien.
Misalnya, sebagai bagian dari otomatisasi layanan pelanggan, agen pengatur (sistem yang bertanggung jawab untuk mengelola agen AI) dapat menentukan apakah akan melibatkan agen penagihan atau agen dukungan teknis, membantu memastikan bahwa pelanggan menerima bantuan yang relevan dan lancar. Dalam MAS, agen dapat berkoordinasi tanpa satu pun pengatur, berkomunikasi secara dinamis untuk memecahkan masalah secara kolaboratif (lihat “Jenis orkestrasi AI” di bawah)
Manfaat orkestrasi agen AI signifikan dalam industri dengan kebutuhan yang kompleks dan dinamis seperti telekomunikasi, perbankan, dan perawatan kesehatan. Dengan menggunakan agen khusus yang dilatih pada kumpulan data dan alur kerja yang ditargetkan, bisnis dapat meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan pengambilan keputusan, dan memberikan hasil yang lebih akurat, efisien, dan sadar konteks bagi karyawan dan pelanggan.
Buletin industri
Dapatkan kurasi insight tentang berita AI yang paling penting dan menarik. Berlangganan buletin Think mingguan. Lihat Pernyataan Privasi IBM.
Langganan Anda akan dikirimkan dalam bahasa Inggris. Anda akan menemukan tautan berhenti berlangganan di setiap buletin. Anda dapat mengelola langganan atau berhenti berlangganan di sini. Lihat Pernyataan Privasi IBM kami untuk informasi lebih lanjut.
Ketika sistem AI tumbuh lebih maju, model AI atau agen AI tunggal seringkali tidak cukup untuk menangani tugas-tugas yang kompleks. Sistem otonom sering kali kesulitan untuk berkolaborasi karena dibangun di berbagai cloud dan aplikasi, sehingga menyebabkan operasi yang terkotak-kotak dan tidak efisien. Orkestrasi agen AI menjembatani kesenjangan ini, memungkinkan beberapa agen AI bekerja bersama secara efisien dan memastikan bahwa tugas-tugas canggih dijalankan dengan lancar.
Dalam aplikasi berskala besar seperti layanan kesehatan, keuangan, dan layanan pelanggan, beberapa agen sering kali perlu bekerja sama untuk menangani berbagai aspek tugas. Misalnya, dalam layanan kesehatan, agen AI dapat berkoordinasi antara alat diagnostik, sistem manajemen pasien, dan alur kerja administratif untuk merampingkan operasi dan meningkatkan akurasi perawatan. Tanpa orkestrasi, agen-agen ini mungkin bekerja sendiri-sendiri, yang menyebabkan inefisiensi, redundansi, atau kesenjangan dalam eksekusi.
Dengan mengelola interaksi antara sistem multi-agen, orkestrasi membantu memastikan bahwa setiap agen berkontribusi secara efektif untuk mencapai tujuan bersama. Ini mengoptimalkan alur kerja, meminimalkan kesalahan dan meningkatkan interoperabilitas, memungkinkan sistem AI mengalokasikan sumber daya secara dinamis, memprioritaskan tugas, dan menanggapi perubahan kondisi secara real time. Kemampuan ini sangat berharga dalam bidang yang membutuhkan pengoptimalan berkelanjutan seperti manajemen rantai pasokan dan asisten digital yang dipersonalisasi.
Karena sistem AI terus berkembang, orkestrasi agen AI menjadi semakin penting untuk membuka potensi penuh mereka.
Ada beberapa jenis orkestrasi agen AI. Sistem dunia nyata sering kali menggabungkan beberapa gaya orkestrasi untuk hasil yang lebih efektif.
Orkestrasi terpusat: Satu agen orkestrasi AI bertindak sebagai "otak" sistem, mengarahkan semua agen lain, menetapkan tugas, dan membuat keputusan akhir. Pendekatan terstruktur ini membantu memastikan konsistensi, kontrol, dan alur kerja yang dapat diprediksi.
Orkestrasi terdesentralisasi: Model ini bergeser dari satu entitas pengendali tunggal, memungkinkan MAS berfungsi melalui komunikasi dan kolaborasi langsung. Agen membuat keputusan independen atau mencapai konsensus sebagai sebuah kelompok. Hal ini membuat sistem lebih dapat diskalakan dan tangguh karena tidak ada kegagalan tunggal yang dapat menjatuhkannya.
Orkestrasi hierarkis: Di sini, agen AI disusun berlapis-lapis, menyerupai struktur perintah berjenjang. Agen orkestrator tingkat yang lebih tinggi mengawasi dan mengelola agen tingkat yang lebih rendah, menjaga keseimbangan antara kontrol strategis dan eksekusi tugas tertentu. Hal ini memungkinkan alur kerja yang lebih terorganisir sambil masih memungkinkan agen khusus untuk beroperasi dengan beberapa kebebasan. Jika hierarki menjadi terlalu kaku, kemampuan beradaptasi bisa terganggu.
Orkestrasi federasi: Pendekatan ini berfokus pada kolaborasi antara agen AI independen atau organisasi terpisah, memungkinkan mereka untuk bekerja sama tanpa sepenuhnya berbagi data atau melepaskan kendali atas sistem individu mereka. Ini sangat berguna dalam situasi dimana privasi, keamanan, atau batasan peraturan mencegah pembagian data tanpa batas, seperti di layanan kesehatan, perbankan, atau kolaborasi lintas perusahaan.
Orkestrasi AI mengelola dan mengotomatiskan berbagai komponen AI—seperti model machine learning, jalur pipa data, dan API—untuk membantu memastikan bahwa mereka bekerja bersama secara efisien dalam suatu sistem. Ini berfokus pada pengoptimalan kinerja, mengotomatiskan tugas berulang, mendukung skalabilitas dan kinerja seluruh sistem.
Orkestrasi agen AI adalah bagian dari orkestrasi AI yang berfokus secara khusus pada koordinasi agen AI otonom — entitas perangkat lunak yang dapat membuat keputusan independen dan mengambil tindakan. Ini membantu memastikan bahwa agen berkolaborasi secara efektif, menetapkan tugas, dan menyusun alur kerja.
Orkestrasi multi-agen melangkah lebih jauh, mengelola beberapa agen AI yang bekerja bersama dalam masalah yang kompleks. Ini berkaitan dengan komunikasi, alokasi peran dan resolusi konflik untuk membantu memastikan kolaborasi yang lancar di antara para agen.
Orkestrasi agen AI adalah proses terstruktur untuk membantu memastikan kolaborasi yang mulus antara agen AI. Tujuannya adalah untuk mengelola agen khusus secara efektif sehingga mereka dapat menyelesaikan tugas secara mandiri, berbagi aliran data, dan mengoptimalkan alur kerja.
Langkah awal yang melibatkan desain, konfigurasi, dan implementasi dilakukan oleh manusia, termasuk sebagai insinyur AI, pengembang, dan ahli strategi bisnis. Setelah agen orkestrator disiapkan, agen ini secara mandiri mengelola aplikasi AI, menetapkan tugas, mengoordinasikan alur kerja, dan memfasilitasi kolaborasi real-time.
Proses umumnya mengikuti langkah-langkah utama berikut:
Sebelum orkestrasi dimulai, organisasi menilai ekosistem AI mereka yang ada dan mengidentifikasi proses yang mungkin mendapat manfaat dari orkestrasi multi-agen. Tim orkestrasi mendefinisikan tujuan yang jelas, menentukan cakupan integrasi dan memilih teknologi AI yang sesuai.
Insinyur dan pengembang AI memilih agen AI yang memiliki tugas khusus, seperti yang berspesialisasi dalam analisis data, otomatisasi, atau pengambilan keputusan. Agen-agen tersebut menggunakan teknologi gen AI dan machine learning untuk meningkatkan fungsinya.
Arsitek sistem mengintegrasikan agen AI terpilih ke dalam kerangka kerja orkestrasi terpadu, membangun alur kerja yang memfasilitasi komunikasi agen-ke-agen yang lancar. Ini melibatkan:
Setelah ini selesai, agen orkestrator mengambil alih pelaksanaan real-time.
Orkestrator secara dinamis mengidentifikasi agen AI yang paling cocok untuk setiap tugas berdasarkan data real-time, penyeimbangan beban kerja, dan aturan yang telah ditentukan sebelumnya.
Platform orkestrator mengelola pengurutan dan pelaksanaan tugas, membantu memastikan kolaborasi yang lancar di antara para agen. Ini termasuk:
Untuk membantu memastikan akurasi dan mencegah pekerjaan yang berlebihan, agen AI terus bertukar informasi, mempertahankan basis pengetahuan bersama. Orkestrator memperbarui agen dengan konteks waktu nyata.
Orkestrator memantau kinerja agen, mendeteksi inefisiensi, dan dapat menyesuaikan alur kerja secara mandiri. Pengawasan manusia sering diperlukan untuk menyempurnakan strategi orkestrasi, melatih ulang model AI atau memodifikasi aturan orkestrasi untuk perbaikan jangka panjang.
Orkestrasi agen AI menawarkan beberapa manfaat utama di berbagai industri, menjadikannya pendekatan yang berharga bagi bisnis yang bertujuan untuk meningkatkan operasi dan interaksi pelanggan mereka.
Peningkatan efisiensi: Mengkoordinasikan beberapa agen khusus membantu bisnis merampingkan alur kerja, mengurangi redundansi, dan meningkatkan kinerja operasional secara keseluruhan.
Ketangkasan dan fleksibilitas: Orkestrasi agen AI memungkinkan organisasi untuk menyesuaikan operasi mereka dengan cepat saat kondisi pasar berubah.
Pengalaman yang ditingkatkan: Agen AI yang diatur dapat meningkatkan efisiensi operasional dan memberikan dukungan yang lebih akurat dan dipersonalisasi, menghasilkan pengalaman yang lebih memuaskan bagi pelanggan dan karyawan.
Peningkatan keandalan dan toleransi kesalahan: Kegagalan satu agen dapat dimitigasi oleh agen lainnya, yang meningkatkan keandalan sistem dan membantu memastikan pemberian layanan yang berkelanjutan.
Alur kerja yang meningkatkan diri: Tidak seperti pola integrasi tradisional, orkestrasi agen memungkinkan pembuatan alur kerja yang dapat secara mandiri beradaptasi dengan data baru dan persyaratan yang berkembang, meningkat seiring waktu.
Skalabilitas: Orkestrasi agen AI memungkinkan organisasi menangani peningkatan permintaan tanpa mengorbankan kinerja atau akurasi.
Orkestrasi agen AI hadir dengan beberapa tantangan, tetapi masing-masing memiliki solusi potensial. Dengan mengatasi tantangan ini, orkestrasi agen AI dapat menjadi lebih efisien, dapat diskalakan, dan tangguh.
Dependensi multi-agen: Saat menerapkan kerangka kerja multi-agen, ada risiko kerusakan. Sistem yang dibangun di atas model dasar yang sama mungkin rentan terhadap kerentanan bersama, yang dapat menyebabkan kegagalan yang meluas pada semua agen yang terlibat atau membuatnya lebih rentan terhadap serangan eksternal. Hal ini memperkuat pentingnya tata kelola data dalam membangun model dasar dan proses pelatihan dan pengujian yang menyeluruh.
Koordinasi dan komunikasi: Jika para agen tidak berinteraksi dengan baik, mereka bisa jadi saling bekerja sama atau menduplikasi upaya. Untuk mencegah hal ini, penting untuk membuat protokol yang jelas, API standar, dan sistem pengiriman pesan yang andal agar semuanya berjalan lancar.
Skalabilitas: Seiring bertambahnya jumlah agen AI, mempertahankan kinerja sistem dan pengelolaan menjadi lebih kompleks. Sistem orkestrasi yang dirancang dengan buruk dapat berjuang dengan peningkatan beban kerja, yang menyebabkan penundaan atau kegagalan sistem. Hal ini dapat dihindari dengan menggunakan model orkestrasi terdesentralisasi atau hierarkis yang mendistribusikan pengambilan keputusan, sehingga mencegah satu titik kegagalan atau kemacetan.
Kompleksitas pengambilan keputusan: Dalam lingkungan multi-agen, menentukan bagaimana tugas-tugas harus dialokasikan dan dilaksanakan dapat menjadi sangat kompleks. Tanpa struktur yang jelas, agen mungkin akan kesulitan membuat keputusan, terutama di lingkungan yang dinamis di mana kondisinya sering berubah. Pembelajaran penguatan, algoritma penentuan prioritas, dan peran yang telah ditentukan sebelumnya dapat membantu memastikan bahwa agen dapat menentukan tugas mereka secara mandiri dengan tetap menjaga efisiensi.
Toleransi kesalahan: Apa yang terjadi jika agen atau pengaturnya sendiri gagal? Toleransi kesalahan sangat penting dan perlu diperkuat dengan merancang mekanisme failover, strategi redundansi, dan arsitektur penyembuhan mandiri yang memungkinkan sistem pulih secara otomatis tanpa campur tangan manusia.
Privasi data dan keamanan: Agen AI sering memproses dan berbagi informasi sensitif, meningkatkan kekhawatiran tentang privasi data dan keamanan. Untuk mengurangi risiko ini, organisasi harus menerapkan protokol enkripsi yang kuat, menegakkan kontrol akses yang ketat, dan menggunakan teknik pembelajaran federasi yang memungkinkan model AI meningkatkan secara kolaboratif tanpa mengekspos data mentah.
Kemampuan beradaptasi dan pembelajaran: Agen AI harus terus beradaptasi dengan tugas dan tantangan baru. Sistem yang memerlukan pembaruan manual yang konstan dapat menjadi tidak efisien dan mahal untuk dirawat. Untuk meningkatkan kemampuan beradaptasi, teknik machine learning, pemantauan berkelanjutan dan loop feedback dapat diintegrasikan ke dalam proses orkestrasi. Metode ini memungkinkan agen AI untuk memperbaiki perilaku mereka dari waktu ke waktu, meningkatkan kinerja individu dan seluruh sistem tanpa memerlukan intervensi manusia yang sering.
Bantu pengembang untuk membangun, menerapkan, dan memantau agen AI dengan studio IBM watsonx.ai.
Ciptakan produktivitas inovatif dengan salah satu rangkaian kemampuan paling komprehensif di industri untuk membantu bisnis membangun, menyesuaikan, dan mengelola agen dan asisten AI.
Raih penghematan biaya lebih dari 90% dengan model Granite yang lebih kecil dan terbuka, yang dirancang untuk efisiensi pengembang. Model yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan ini memberikan kinerja luar biasa terhadap tolok ukur keamanan dan di berbagai tugas perusahaan, mulai dari keamanan siber hingga RAG.