Jika tahun 2024 adalah tahun di mana semua orang tergila-gila dengan chatbot AI, ini adalah era agen AI. Agen AI sedang naik daun, terutama jenis yang tidak hanya menjawab pertanyaan, tetapi juga mengurangi beban kerja Anda.
🦾 51% responden dalam survei LangChain State of AI Agents (2025) mengatakan bahwa perusahaan mereka sudah memiliki agen AI yang beroperasi secara produksi.
Ada sisi lain dari hal ini. Banyak pengembang membangun agen seolah-olah mereka hanya chatbot… dengan panggilan API tambahan. Dan itulah cara Anda berakhir dengan sesuatu yang terdengar mengesankan dalam demo, lalu hancur begitu Anda meminta agen tersebut menangani tugas nyata.
Agen AI Claude yang sesungguhnya dibangun secara berbeda. Ia dapat bertindak secara mandiri, layaknya rekan tim manusia, tanpa Anda perlu mengawasi setiap langkahnya.
Dalam panduan ini, kami akan memaparkan arsitektur, alat, dan pola integrasi yang Anda butuhkan untuk membangun agen yang benar-benar dapat diandalkan dalam produksi.
Apa Itu Agen AI?
Agen AI adalah perangkat lunak otonom yang mampu mengenali lingkungannya, mengambil keputusan, dan melakukan tindakan untuk mencapai tujuan tertentu—tanpa memerlukan masukan manusia secara terus-menerus.
Apa perbedaan antara agen AI dan chatbot AI?
Agen AI sering disamakan dengan chatbot, tetapi mereka menawarkan kemampuan yang jauh lebih canggih.
Sementara chatbot menjawab satu pertanyaan dan kemudian menunggu, agen mengambil tujuan Anda, membaginya menjadi langkah-langkah, dan bekerja secara terus-menerus hingga tugas selesai.
Perbedaan tersebut terletak pada karakteristik seperti:
- Otonomi: Ia beroperasi secara mandiri setelah Anda memberikan instruksi awal.
- Penggunaan alat: Ia dapat memanggil API, mencari di web, menjalankan kode, atau memicu alur kerja untuk menyelesaikan tugas.
- Memori: Ia menyimpan konteks dari interaksi sebelumnya untuk membuat keputusan yang lebih cerdas di masa depan.
- Berorientasi pada tujuan: Ia bekerja secara berulang menuju hasil yang telah ditentukan, bukan hanya merespons perintah satu kali.
Berikut ini perbandingan langsung antara agen dan chatbot:
| Dimensi | Chatbot AI | Agen AI |
|---|---|---|
| Peran utama | Menjawab pertanyaan dan memberikan informasi | Menjalankan tugas dan menghasilkan hasil |
| Gaya alur kerja | Satu perintah → satu respons | Rencana multi-langkah → tindakan → pemeriksaan kemajuan |
| Kepemilikan "langkah selanjutnya" | Pengguna memutuskan apa yang akan dilakukan selanjutnya | Agen menentukan langkah selanjutnya yang akan diambil. |
| Kompleksitas tugas | Terbaik untuk permintaan sederhana dan linier | Mengelola pekerjaan yang kompleks, rumit, dan bertahap |
| Penggunaan alat | Peralihan alat yang terbatas atau manual | Menggunakan alat secara otomatis sebagai bagian dari tugas |
| Penanganan konteks | Sebagian besar percakapan saat ini | Mengambil konteks dari berbagai sumber (aplikasi, file, memori) |
| Kelanjutan seiring waktu | Sesi berdurasi singkat | Pekerjaan yang berkelanjutan di seluruh langkah/sesi (jika dirancang) |
| Penanganan kesalahan | Berhenti atau meminta maaf | Mencoba ulang, menyesuaikan, atau menaikkan level ketika sesuatu gagal |
| Jenis output | Saran, penjelasan, draf | Aksi + artefak (tiket, pembaruan, laporan, perubahan kode) |
| Umpan balik | Minimal—menunggu masukan pengguna | Memeriksa hasil secara mandiri dan mengulangi proses hingga selesai |
| Kasus penggunaan terbaik | FAQ, brainstorming, penulisan ulang, bantuan cepat | Triage, otomatisasi, eksekusi alur kerja, operasi berkelanjutan |
| Metrik keberhasilan | “Apakah jawabannya benar?” | “Apakah tujuannya tercapai dengan andal?” |
📮 Wawasan ClickUp: 24% pekerja mengatakan tugas-tugas berulang menghalangi mereka untuk melakukan pekerjaan yang lebih bermakna, dan 24% lainnya merasa keterampilan mereka tidak dimanfaatkan sepenuhnya. Itu hampir setengah dari tenaga kerja yang merasa terhambat secara kreatif dan tidak dihargai. 💔
ClickUp membantu mengalihkan fokus kembali ke pekerjaan yang berdampak tinggi dengan agen AI yang mudah disetel, mengotomatisasi tugas berulang berdasarkan pemicu. Misalnya, ketika suatu tugas ditandai sebagai selesai, Agen AI ClickUp dapat secara otomatis menugaskan langkah berikutnya, mengirim pengingat, atau memperbarui status proyek, membebaskan Anda dari tindak lanjut manual.
💫 Hasil Nyata: STANLEY Security mengurangi waktu yang dihabiskan untuk membuat laporan hingga 50% atau lebih dengan alat pelaporan yang dapat disesuaikan dari ClickUp—membebaskan tim mereka untuk fokus kurang pada format dan lebih pada peramalan.
Mengapa Membangun Agen AI dengan Claude?
Memilih model bahasa besar (LLM) yang tepat untuk agen Anda bisa terasa membingungkan. Anda berpindah-pindah antara penyedia, menumpuk alat di atas alat, dan tetap mendapatkan hasil yang tidak konsisten—karena model yang bagus dalam terdengar pintar belum tentu bagus dalam mengikuti instruksi atau menggunakan alat dengan andal.
Mengapa Claude sangat cocok untuk tugas-tugas agen seperti ini? Ia mampu menangani konteks yang panjang dengan baik, pandai mengikuti instruksi yang kompleks, dan secara andal menggunakan alat sehingga agen Anda dapat memecahkan masalah bertahap daripada menyerah di tengah jalan.
Dan dengan Anthropic’s Agent SDK, membangun agen yang mampu kini jauh lebih mudah daripada sebelumnya.
🧠 Fakta Menarik: Anthropic sebenarnya mengganti nama Claude Code SDK menjadi Claude Agent SDK karena "agent harness" yang sama di balik Claude Code ternyata mendukung lebih dari sekadar alur kerja pemrograman.
Inilah alasan mengapa Claude menonjol dalam pengembangan agen:
- Kontekstualisasi tambahan: Mampu memproses dan mengingat informasi dari dokumen besar dan riwayat percakapan yang panjang, sehingga memiliki pemahaman yang lebih mendalam tentang proyek Anda.
- Eksekusi alat yang andal: Mengikuti format terstruktur yang diperlukan untuk pemanggilan fungsi, sehingga penggunaan alat Anda menjadi lebih konsisten dan dapat diprediksi.
- Integrasi Claude Code: Bangun, uji, dan sempurnakan agen Anda langsung dari terminal Anda, mempercepat siklus pengembangan.
- Pengaman keamanan: Pengaman bawaan yang dirancang oleh Anthropic untuk mengurangi risiko halusinasi dan menjaga alur kerja otonom Anda tetap pada jalurnya.
Komponen Utama Agen AI Claude
Mungkin tergoda untuk langsung mulai membangun dan “melihat apa yang bisa dilakukan Claude.” Namun, jika Anda melewatkan dasar-dasarnya, agen Anda mungkin kekurangan konteks untuk menyelesaikan tugas dan gagal dengan cara yang menjengkelkan.
Sebelum Anda menulis baris kode pertama, Anda perlu mengetahui blueprint untuk setiap agen Claude yang efektif.
Tidak, ini tidak serumit yang terdengar. Faktanya, sebagian besar agen Claude yang andal hanya terdiri dari tiga blok bangunan inti yang bekerja sama: prompt/tujuan, memori, dan alat.
1. Prompt sistem dan definisi tujuan (apa yang agen Anda lakukan di sini)
Bayangkan prompt sistem sebagai "buku panduan operasional" agen Anda. Di sinilah Anda mendefinisikan kepribadiannya, tujuan, aturan perilaku, dan batasan. Prompt yang samar seperti "jadilah asisten yang membantu" membuat agen Anda tidak dapat diprediksi. Ia mungkin menulis puisi saat Anda membutuhkannya untuk menganalisis data.
Sebuah prompt sistem yang kuat biasanya mencakup:
- Definisi peran: Siapa agen ini? Misalnya, “Anda adalah pengembang perangkat lunak ahli yang spesialis dalam Python.”
- Kejelasan tujuan: Hasil apa yang harus dicapai? Misalnya, “Tujuan Anda adalah menulis kode yang bersih dan efisien yang lulus semua uji unit.”
- Batasan perilaku: Apa yang tidak boleh dilakukannya? Contohnya mungkin, “Jangan gunakan perpustakaan atau fungsi yang sudah tidak didukung.”
- Format output: Bagaimana seharusnya struktur responsnya? Anda dapat menginstruksikannya untuk “Selalu menyajikan kode dalam satu blok, diikuti dengan penjelasan singkat tentang logika Anda.”
Seperti halnya sistem AI lainnya, aturan emasnya tetap sederhana: Semakin spesifik Anda, semakin baik kinerja agen Anda.
2. Pengelolaan memori dan konteks (sehingga tidak perlu memulai dari nol setiap kali)
Agen tanpa memori hanyalah chatbot, yang harus memulai dari awal setiap kali berinteraksi. Hal ini menghilangkan tujuan otomatisasi, karena Anda harus menjelaskan ulang konteks proyek dalam setiap pesan. Untuk bekerja secara mandiri, agen memerlukan cara untuk mempertahankan konteks antar langkah dan bahkan antar sesi.
Ada dua jenis memori utama yang perlu dipertimbangkan:
- Memori jangka pendek: Ini seperti buffer percakapan yang menyimpan pertukaran terbaru dalam jendela konteks aktif agen.
- Memori jangka panjang: Ini adalah pengetahuan yang disimpan yang dapat diakses kembali oleh agen Anda di kemudian hari (seringkali dengan menggunakan basis data vektor untuk mengambil informasi relevan dari interaksi sebelumnya)
💡 Tips Pro: Anda dapat memberikan konteks lengkap kepada agen Anda untuk membuat keputusan yang tepat dengan menyimpan semua informasi proyek—tugas, dokumen, umpan balik, dan percakapan—di satu tempat menggunakan ruang kerja terhubung seperti ClickUp.
3. Kerangka kerja integrasi alat (perbedaan antara "berbicara" dan "melakukan")
Agen tanpa alat dapat menjelaskan apa yang harus dilakukan. Agen dengan alat dapat melakukannya secara langsung.
Alat adalah kemampuan eksternal yang Anda izinkan agen Anda gunakan, seperti memanggil API, menjalankan kode, mencari di web, atau memicu alur kerja.
Claude menggunakan fitur yang disebut panggilan fungsi untuk secara cerdas memilih dan menjalankan alat yang tepat untuk tugas yang sedang dikerjakan. Anda hanya perlu mendefinisikan alat-alat yang tersedia bagi Claude, dan Claude akan menentukan kapan dan bagaimana menggunakannya.
Kategori alat umum meliputi:
- Pencarian informasi: Memberikan akses agen ke mesin pencari, basis pengetahuan internal, atau dokumentasi produk.
- Eksekusi kode: Menyediakan lingkungan aman dan terisolasi di mana agen dapat menulis, menjalankan, dan menguji kode.
- API Eksternal: Menghubungkan agen ke layanan lain untuk melakukan tindakan seperti memperbarui CRM, menjadwalkan acara kalender, atau mengirim notifikasi.
- Pemicu alur kerja: Memungkinkan agen untuk memulai proses multi-langkah menggunakan platform otomatisasi.
Bagaimana Loop Agen Claude Bekerja
Jika Anda pernah membuat skrip yang berhenti setelah satu langkah atau terjebak dalam siklus tak berujung yang mahal, masalahnya terletak pada desain loop agen.
Siklus agen adalah pola eksekusi inti yang benar-benar membedakan agen otonom dari chatbot sederhana. Dengan kata lain, agen Claude beroperasi dalam siklus berkelanjutan “kumpulkan-tindak-verifikasi” hingga mereka mencapai tujuan mereka atau mencapai kondisi penghentian yang telah ditentukan sebelumnya.
Begini cara kerjanya:
Kumpulkan konteks
Sebelum agen Anda melakukan apa pun, ia perlu memahami lingkungannya.
Pada fase ini, ia mengumpulkan konteks yang dibutuhkan untuk membuat keputusan yang baik—seperti pesan terbaru Anda, output dari alat yang baru saja dijalankan, memori yang relevan, atau file dan dokumen yang dapat diaksesnya.
Ini membantu agen memahami lingkungan tempat ia beroperasi, dan menyesuaikan outputnya sesuai dengan itu.
🤝 Pengingat Ramah: Ketika informasi tersebar di berbagai thread Slack, dokumen, dan alat tugas, agen Anda harus menghabiskan banyak waktu untuk mencarinya (atau bahkan menebak-nebak). Inilah mengapa Work Sprawl dapat menjadi pembunuh produktivitas, tidak hanya bagi tim manusia Anda (menghabiskan $2,5 miliar per tahun secara global) tetapi juga bagi agen Anda!
📮 ClickUp Insight: Seorang profesional rata-rata menghabiskan lebih dari 30 menit sehari untuk mencari informasi terkait pekerjaan—itu setara dengan lebih dari 120 jam per tahun yang terbuang untuk menggali email, obrolan Slack, dan file yang tersebar. Seorang asisten AI cerdas yang terintegrasi di ruang kerja Anda dapat mengubah hal itu. Kenalkan ClickUp Brain. Ia memberikan wawasan dan jawaban instan dengan menampilkan dokumen, percakapan, dan detail tugas yang tepat dalam hitungan detik—sehingga Anda bisa berhenti mencari dan mulai bekerja. 💫 Hasil Nyata: Tim seperti QubicaAMF menghemat 5+ jam per minggu dengan menggunakan ClickUp —itu setara dengan lebih dari 250 jam per tahun per orang—dengan menghilangkan proses manajemen pengetahuan yang usang. Bayangkan apa yang bisa diciptakan tim Anda dengan tambahan seminggu produktivitas setiap kuartal!
📮 ClickUp Insight: Seorang profesional rata-rata menghabiskan lebih dari 30 menit sehari untuk mencari informasi terkait pekerjaan—itu setara dengan lebih dari 120 jam per tahun yang terbuang untuk menggali email, obrolan Slack, dan file yang tersebar. Seorang asisten AI cerdas yang terintegrasi di ruang kerja Anda dapat mengubah hal itu. Kenalkan ClickUp Brain. Ia memberikan wawasan dan jawaban instan dengan menampilkan dokumen, percakapan, dan detail tugas yang tepat dalam hitungan detik—sehingga Anda bisa berhenti mencari dan mulai bekerja. 💫 Hasil Nyata: Tim seperti QubicaAMF menghemat 5+ jam per minggu dengan menggunakan ClickUp —itu setara dengan lebih dari 250 jam per tahun per orang—dengan menghilangkan proses manajemen pengetahuan yang usang. Bayangkan apa yang bisa diciptakan tim Anda dengan tambahan seminggu produktivitas setiap kuartal!
Ambil tindakan
Setelah agen Claude Anda memiliki konteks yang tepat, ia sebenarnya dapat melakukan sesuatu dengannya.
Di sinilah agen "berpikir" dengan menganalisis informasi yang tersedia, memilih alat yang paling sesuai untuk tugas tersebut, dan kemudian mengeksekusi tindakan.
Kualitas tindakan ini bergantung langsung pada kualitas konteks yang dikumpulkan agen pada langkah sebelumnya. Jika konteks tersebut kekurangan informasi kritis atau menggunakan data yang sudah usang, Anda akan mendapatkan hasil yang tidak dapat diandalkan.
💡 Tips Pro: Menghubungkan agen Anda ke tempat kerja berlangsung—seperti ClickUp melalui Automations + API endpoints—membuat perbedaan besar. Hal ini memberikan agen Anda jalur aksi nyata, bukan hanya saran.
Verifikasi hasil
Setelah agen melakukan tindakan, ia perlu memastikan bahwa tindakan tersebut berhasil.
Agen tersebut mungkin memeriksa kode respons API yang berhasil, memvalidasi bahwa outputnya sesuai dengan format yang diperlukan, atau menjalankan tes pada kode yang baru saja dihasilkan.
Loop tersebut kemudian berulang, dengan agen mengumpulkan konteks baru berdasarkan hasil tindakan terakhirnya. Siklus ini berlanjut hingga langkah verifikasi memastikan tujuan telah tercapai atau agen menentukan bahwa ia tidak dapat melanjutkan.
Bagaimana ini diterapkan dalam praktik?
Jika agen Anda terhubung ke ruang kerja ClickUp Anda, agen tersebut dapat dengan mudah memeriksa apakah Tugas ClickUp telah ditandai "Selesai," meninjau komentar untuk umpan balik, atau memantau metrik di Dashboard ClickUp.
Bagaimana Cara Membangun Agen AI di Claude?
Mari kita lihat proses langkah demi langkah dalam membangun agen Claude Anda:
Langkah 1: Buat proyek Claude Agent Anda
Mempersiapkan lingkungan pengembangan Anda jauh lebih menyulitkan daripada yang seharusnya—dan jujur saja, di sinilah banyak rencana “Saya akan membangun agen ini akhir pekan ini” berakhir gagal.
Anda bisa menghabiskan seharian berjuang dengan dependensi dan kunci API alih-alih benar-benar membangun agen Anda. Untuk menghindari proses pengaturan yang rumit dan mencapai bagian yang menyenangkan lebih cepat, berikut adalah proses pengaturan langkah demi langkah yang sederhana untuk diikuti. 🛠️
Anda akan membutuhkan:
- Akses API Claude: Anda dapat mendapatkan kunci API Anda dengan mendaftar di konsol Anthropic.
- Lingkungan pengembangan: Panduan ini mengasumsikan Anda menggunakan Python atau Node.js, jadi pastikan Anda telah menginstal salah satunya beserta manajer paketnya (pip atau npm).
- Claude Code (opsional): Untuk iterasi yang lebih cepat, Anda dapat menginstal Claude Code, alat berbasis terminal yang membantu Anda mengelola kode dan prompt agen Anda.
Dengan prasyarat yang sudah siap, ikuti langkah-langkah instalasi berikut:
- Instal SDK resmi Claude untuk bahasa pemrograman pilihan Anda (misalnya, pip install anthropic)
- Atur kunci API Anda sebagai variabel lingkungan untuk menjaga keamanannya dan menjauhkan dari kode sumber Anda.
- Buat struktur folder sederhana untuk proyek Anda agar tetap terorganisir, mungkin dengan direktori terpisah untuk alat, prompt, dan logika agen.
Langkah 2: Tentukan tujuan agen Anda dan prompt sistem
Kami sudah pernah mengatakan ini sebelumnya. Kami akan mengatakannya lagi: Prompt sistem generik menghasilkan agen generik yang tidak berguna. Jika Anda meminta agen Anda untuk menjadi " manajer proyek ", ia tidak akan tahu perbedaan antara bug prioritas tinggi dan permintaan fitur prioritas rendah.
Inilah mengapa Anda harus memulai dengan satu kasus penggunaan yang terfokus dan menulis prompt sistem yang sangat spesifik sehingga tidak ada ruang untuk ambiguitas.
Prompt yang baik berfungsi sebagai panduan instruksi terperinci untuk agen Anda. Gunakan kerangka kerja ini untuk mengorganisirnya:
- Pernyataan identitas: Mulailah dengan mendefinisikan peran dan keahlian agen. Misalnya: “Anda adalah penguji QA ahli untuk aplikasi seluler.”
- Daftar kemampuan: Nyatakan dengan jelas alat dan informasi apa yang dapat diakses oleh agen. Misalnya: “Anda dapat menggunakan alat report_bug untuk membuat tiket baru.”
- Batasan: Tetapkan batasan yang jelas tentang apa yang tidak boleh dilakukan oleh agen. Misalnya: “Jangan terlibat dalam percakapan santai. Fokuslah hanya pada mengidentifikasi dan melaporkan bug.”
- Harapan output: Tentukan format, nada, dan struktur yang tepat untuk respons agen. Misalnya: “Saat melaporkan bug, Anda harus menyediakan langkah-langkah untuk mereproduksi, hasil yang diharapkan, dan hasil aktual.”
Langkah 3: Tambahkan alat dan integrasi
Baiklah, mari kita buat agen Anda benar-benar berguna sekarang. Untuk melakukannya, Anda perlu memberinya kemampuan untuk melakukan tindakan di dunia nyata. Mulailah dengan mendefinisikan alat—fungsi eksternal yang dapat dipanggil oleh agen—dan mengintegrasikannya ke dalam logika agen Anda. Proses ini melibatkan mendefinisikan setiap alat dengan nama, deskripsi yang jelas tentang apa yang dilakukannya, parameter yang diterima, dan kode yang menjalankan logikanya.
Polanya integrasi umum untuk agen meliputi:
- Pencarian web: Memungkinkan agen mengakses informasi terbaru dari internet
- Eksekusi kode: Memberikan agen ruang sandbox aman untuk menulis, menjalankan, dan mendebug kode
- Koneksi API: Menghubungkan agen ke layanan eksternal seperti CRM, kalender, atau basis data
- Platform alur kerja: Menghubungkan agen ke alat otomatisasi yang dapat menangani proses kompleks dan multi-langkah.
Langkah 4: Bangun dan uji loop agen Anda
Agen yang belum diuji adalah risiko.
Bayangkan… Anda membuat agen triase Slack yang seharusnya membuat tugas ClickUp saat pelanggan melaporkan bug. Sepertinya tidak berbahaya—sampai agen tersebut salah membaca satu pesan dan tiba-tiba:
- Membuat 47 tugas duplikat
- @sebutkan seluruh tim berulang kali
- Menghabiskan kredit API Anda dalam loop percobaan tak terbatas… dan bug darurat yang sebenarnya terlewatkan karena gagal secara diam-diam di latar belakang.
Itulah mengapa pengujian bukanlah hal yang opsional bagi agen.
Untuk menghindari masalah ini, Anda perlu membangun siklus kumpulkan → bertindak → verifikasi dengan benar, lalu mengujinya secara end-to-end—sehingga agen dapat mengambil tindakan, memastikan semuanya berjalan lancar, dan berhenti saat selesai (bukan malah berputar-putar).
💡 Tips Pro: Mulailah dengan kasus uji sederhana sebelum beralih ke skenario yang lebih kompleks. Strategi pengujian Anda harus mencakup:
- Uji unit: Pastikan setiap fungsi alat individu Anda berfungsi dengan benar secara terpisah.
- Uji integrasi: Pastikan agen Anda dapat menggabungkan beberapa alat secara berurutan untuk menyelesaikan serangkaian tindakan.
- Pengujian kasus ekstrem: Periksa bagaimana agen Anda berperilaku saat alat gagal, mengembalikan data yang tidak terduga, atau mengalami timeout.
- Penghentian loop: Pastikan agen Anda memiliki kondisi penghentian yang jelas dan tidak berjalan tanpa henti.
Implementasi logging yang komprehensif juga sangat penting. Dengan mencatat proses penalaran agen, panggilan alat, dan hasil verifikasi di setiap langkah loop, Anda membuat jejak audit yang jelas yang memudahkan proses debugging.
Arsitektur Agen Claude Tingkat Lanjut
Satu agen tentu saja dapat menangani hal-hal dasar—tetapi begitu pekerjaan menjadi rumit (masukan ganda, pemangku kepentingan, kasus khusus), agen tersebut mulai mengalami kendala.
Ini seperti meminta satu orang untuk melakukan riset, menulis, pengujian kualitas (QA), dan mengimplementasikan semuanya sendirian. Saat Anda siap untuk mengembangkan kemampuan agen Anda, Anda perlu melampaui sistem agen tunggal dan mempertimbangkan arsitektur yang lebih canggih.
Berikut beberapa pola yang dapat dieksplorasi:
- Sistem multi-agen: Alih-alih satu agen melakukan semuanya, Anda membuat tim agen khusus yang bekerja sama. Misalnya, agen "peneliti" dapat mencari informasi, meneruskannya ke agen "penulis" untuk menyusun dokumen, dan kemudian menyerahkannya ke agen "peninjau" untuk pemeriksaan akhir.
- Agen hierarkis: Pola ini melibatkan agen "koordinator" yang membagi tujuan besar menjadi tugas-tugas kecil dan mendelegasikannya ke agen-agen khusus.
- Arsitektur berbasis keterampilan: Anda dapat mendefinisikan keterampilan modular dalam berkas terpisah yang dapat dipanggil oleh agen mana pun, sehingga alat Anda menjadi lebih dapat digunakan kembali dan lebih mudah dikelola.
- Human-in-the-loop: Untuk alur kerja kritis, Anda dapat membuat titik pemeriksaan di mana agen harus berhenti dan menunggu persetujuan manusia sebelum melanjutkan (praktik yang dikenal sebagai human-in-the-loop ).
📚 Baca Juga: Jenis-Jenis Agen AI
Praktik Terbaik untuk Agen AI Claude
Sebelum Anda terlalu bersemangat untuk memiliki agen yang berfungsi, ingatlah: membangun agen hanyalah langkah pertama. Tanpa pemeliharaan, pemantauan, dan iterasi yang tepat, bahkan agen yang dirancang dengan baik pun akan menurun kinerjanya seiring waktu. Agen yang Anda bangun pada kuartal lalu mungkin mulai membuat kesalahan hari ini karena data atau API yang diandalkan telah berubah.
Untuk menjaga agar agen Claude Anda tetap efektif dan andal, ikuti praktik terbaik berikut:
- Mulailah dengan sederhana: Selalu mulailah dengan tujuan yang jelas dan terdefinisi dengan baik untuk agen Anda sebelum mencoba menambahkan kompleksitas lebih lanjut.
- Jadilah spesifik dalam prompt: Instruksi yang tidak jelas dapat menyebabkan perilaku yang tidak terduga. Prompt sistem Anda harus sedetail mungkin.
- Implementasikan batasan: Tambahkan batasan eksplisit untuk mencegah agen Anda melakukan tindakan yang berbahaya, tidak relevan, atau tidak diinginkan.
- Pantau penggunaan token: Percakapan panjang dan loop kompleks dapat menghabiskan kredit API dengan cepat, jadi pantau biaya Anda.
- Catat semuanya: Rekam proses pemikiran agen, panggilan alat, dan output di setiap langkah untuk memudahkan proses debugging.
- Rencanakan kegagalan: Alat dan API Anda pasti akan mengalami kegagalan kadang-kadang. Bangun perilaku cadangan untuk menangani kesalahan ini dengan elegan.
- Iterasi berdasarkan umpan balik: Secara rutin tinjau kinerja agen Anda dan gunakan umpan balik tersebut untuk menyempurnakan prompt dan logikanya.
Mengubah output agen menjadi mesin eksekusi yang sesungguhnya
Bagian tersulit dalam membangun agen AI bukanlah membuatnya menghasilkan output yang baik. Melainkan membuat output tersebut benar-benar menjadi pekerjaan yang nyata.
Karena jika agen Anda membuat rencana proyek yang bagus… dan seseorang masih harus menyalin/menempelkannya ke alat manajemen proyek Anda, menugaskan pemilik, memperbarui status, dan mengikuti secara manual—Anda tidak mengotomatiskan apa pun. Anda hanya menambahkan langkah baru.
Solusinya sederhana: gunakan ClickUp sebagai lapisan aksi, sehingga agen Anda dapat beralih dari “ide” ke “eksekusi” di dalam ruang kerja yang sama tempat tim Anda sudah bekerja.
Dan dengan ClickUp Brain, Anda mendapatkan lapisan AI bawaan yang dirancang untuk menghubungkan pengetahuan di seluruh tugas, dokumen, dan orang—sehingga agen Anda tidak bekerja secara buta.
Cara Menghubungkan Agen Claude ke ClickUp
Anda memiliki beberapa opsi yang solid tergantung seberapa aktif Anda ingin terlibat:
- API ClickUp: Buat dan perbarui tugas, komentar, serta atur nilai Bidang Kustom secara programatik.
- Otomatisasi ClickUp: Memicu alur kerja agen berdasarkan peristiwa di ruang kerja Anda, seperti perubahan status tugas atau penambahan item baru ke daftar.
- ClickUp Brain: Gunakan AI bawaan ClickUp untuk merangkum, menjawab pertanyaan, dan memberikan respons serta ringkasan yang sadar konteks kepada agen Anda.
Setelah terhubung, agen Anda dapat melakukan pekerjaan nyata:
- Buat dan perbarui tugas berdasarkan hasil percakapan
- Cari di seluruh dokumen dan tugas di ruang kerja Anda untuk menjawab pertanyaan.
- Aktifkan otomatisasi yang mengalokasikan tugas dan memberi tahu anggota tim
- Buat laporan kemajuan menggunakan data dari Dashboard Anda
- Buat dokumen baru berdasarkan konteks proyek
Mengapa pengaturan ini berfungsi (dan dapat diskalakan)
Pendekatan ini menghilangkan AI Sprawl dan fragmentasi konteks. Alih-alih mengelola koneksi terpisah untuk tugas, dokumentasi, dan komunikasi, agen Anda mendapatkan akses terpadu melalui satu Converged AI Workspace. Tim Anda tidak perlu lagi mentransfer hasil agen secara manual ke sistem kerja mereka; agen sudah bekerja di sana.
👀 Tahukah Anda? Menurut survei AI Sprawl ClickUp, 46,5% pekerja terpaksa berpindah antara dua atau lebih alat AI untuk menyelesaikan tugas. Pada saat yang sama, 79,3% pekerja melaporkan bahwa upaya dalam memberikan perintah AI terasa tidak proporsional tinggi dibandingkan dengan nilai output yang dihasilkan.
Cara Mendapatkan Agen AI Siap Pakai dalam Hitungan Menit dengan ClickUp Super Agents
Jika membangun agen AI dengan Claude terasa teknis dan sedikit rumit, itu karena memang sulit bagi non-pengembang untuk memahami semua detailnya dengan benar.
Itulah mengapa ClickUp Super Agents terasa seperti cheat code.
Mereka adalah rekan kerja AI yang dipersonalisasi yang memahami pekerjaan Anda, menggunakan alat-alat yang kuat, dan berkolaborasi seperti manusia—semua di dalam ruang kerja ClickUp Anda.
Lebih baik lagi: Anda tidak perlu membangun semuanya dari awal. ClickUp memungkinkan Anda membuat Super Agent menggunakan pembuat bahasa alami (alias Super Agent Studio), sehingga Anda dapat menjelaskan apa yang ingin Anda lakukan (dalam bahasa Inggris yang sederhana) dan menyempurnakannya seiring berjalannya waktu.
Cara membangun + menguji Super Agent di ClickUp
Mari kita pandu Anda dalam membuat Super Agent di ClickUp (tanpa mengganggu pekerjaan sebenarnya):
1) Buat ruang "Sandbox" terlebih dahulu (zona uji coba aman Anda)
Buat ruang seperti 🧪 Agent Sandbox dengan tugas ClickUp yang realistis, dokumen, dan status kustom. Ini mirip dengan ruang ClickUp Anda di mana pekerjaan sebenarnya dilakukan. Jadi, agen Anda dapat bertindak berdasarkan data yang mirip dengan aslinya, tetapi tidak akan secara tidak sengaja mengirim spam ke tim Anda atau mengakses pekerjaan yang berhadapan dengan pelanggan.
2) Bangun Super Agent Anda dalam bahasa alami
Untuk membuat ClickUp Super Agent:
- Di Global Navigation Anda, pilih AI. Jika Anda tidak melihat AI di Global Navigation, klik menu More, lalu pilih AI. Anda juga dapat menancapkan AI ke Global Navigation Anda.
- Jika Anda tidak melihat AI di Global Navigation, klik menu More, lalu pilih AI. Anda juga dapat menancapkan AI ke Global Navigation Anda.
- Jika Anda tidak melihat AI di Global Navigation, klik menu More, lalu pilih AI. Anda juga dapat menancapkan AI ke Global Navigation Anda.
- Di sidebar AI Hub, klik New Super Agent
- Di bidang prompt, mulailah mengetik prompt untuk Super Agent AndaPelajari praktik terbaik dalam membuat prompt untuk ClickUp Super Agent!
- Pembuat akan membantu Anda membuat Super Agent dengan mengajukan pertanyaan kepada Anda
- Setelah pembuat selesai, sidebar kanan akan menampilkan profil Super Agent Anda Jika Anda puas dengan profil Super Agent Anda, itu sudah siap! Segera setelah dibuat, Super Agent akan mengirim pesan langsung (DM) kepada Anda menjelaskan apa yang dapat dan tidak dapat dilakukannya Anda dapat berinteraksi dengan Super Agent dengan mengetik pertanyaan atau meminta untuk menyesuaikan pengaturannya
- Jika Anda puas dengan profil Super Agent Anda, maka sudah siap!
- Segera setelah dibuat, Super Agent akan mengirim pesan langsung (DM) kepada Anda untuk menjelaskan apa yang dapat dan tidak dapat dilakukannya.
- Anda dapat berinteraksi dengan Super Agent dengan mengetikkan pertanyaan atau meminta agen tersebut untuk menyesuaikan pengaturannya.
- Jika Anda puas dengan profil Super Agent Anda, maka sudah siap!
- Segera setelah dibuat, Super Agent akan mengirim pesan langsung (DM) kepada Anda untuk menjelaskan apa yang dapat dan tidak dapat dilakukannya.
- Anda dapat berinteraksi dengan Super Agent dengan mengetikkan pertanyaan atau meminta agen tersebut untuk menyesuaikan pengaturannya.
📌 Contoh prompt:
Anda adalah Sprint Triage Super Agent. Saat laporan bug masuk, buat atau perbarui tugas, tetapkan pemilik, minta detail yang hilang, dan tetapkan prioritas berdasarkan dampaknya.
Lebih suka belajar secara visual? Tonton video ini untuk panduan langkah demi langkah dalam membangun agen Super pertama Anda di ClickUp:
3) Uji coba dengan cara yang sama seperti tim Anda akan menggunakannya
ClickUp membuat ini sangat praktis:
- Kirim pesan langsung ke agen untuk menyempurnakan perilaku dan kasus khusus.
- @sebutkan di tugas, Dokumen, atau Obrolan di dalam ClickUp untuk melihat bagaimana ia merespons dalam konteks
- Berikan tugas kepada agen sehingga agen dapat mengelola item pekerjaan.
- Aktifkan melalui jadwal atau Automations saat Anda siap
Ini adalah keunggulan utamanya: agen Anda belajar di lingkungan nyata tempat ia akan beroperasi—bukan di lingkungan simulasi CLI.
4) Aktifkan dengan Automations (sehingga berjalan tanpa perlu diawasi secara terus-menerus)
Setelah agen berperilaku di Sandbox, hubungkan ke peristiwa seperti:
- “Ketika status berubah menjadi Perlu Penanganan → picu Super Agent”
- “Ketika tugas baru dibuat di Bugs → memicu Super Agent”
5) Debug lebih cepat menggunakan log audit Super Agents
Alih-alih menebak apa yang terjadi, gunakan Super Agents audit log untuk melacak aktivitas agen dan apakah berhasil atau gagal.
Ini menjadi fitur "pengamatan agen" bawaan Anda tanpa perlu membangun pipeline logging terlebih dahulu.
Pengaturan ini adalah alasan mengapa Super Agents lebih mudah digunakan daripada membangun agen sendiri dengan alat seperti Claude.
Kesimpulan: Cara Membangun Agen yang Dapat Menjalankan Tugas
Agen AI dengan cepat menjadi kisah produktivitas sejati dekade ini. Namun, hanya yang dapat menyelesaikan tugas yang akan penting.
Apa yang membedakan prototipe yang mencolok dengan agen yang benar-benar dapat Anda percayai?
Tiga hal: kemampuan agen untuk tetap berpegang pada konteks, mengambil tindakan yang tepat dengan alat, dan memverifikasi hasil tanpa terjebak dalam lingkaran.
Mulailah dari yang kecil. Pilih satu alur kerja bernilai tinggi. Berikan agen Anda instruksi yang jelas, alat nyata, dan loop yang tahu kapan harus berhenti. Kemudian skalakan ke konfigurasi multi-agen hanya ketika versi pertama Anda stabil, dapat diprediksi, dan benar-benar bermanfaat.
Siap untuk beralih dari eksperimen agen ke eksekusi nyata?
Hubungkan agen Anda ke ruang kerja ClickUp Anda. Atau bangun ClickUp Super Agent! Either way, buat akun ClickUp Anda secara gratis untuk memulai!
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Claude Agent SDK adalah kerangka kerja resmi Anthropic untuk membangun aplikasi agen, yang menawarkan pola bawaan untuk penggunaan alat, memori, dan manajemen loop. Meskipun mempermudah pengembangan, hal ini tidak wajib; Anda dapat membangun agen yang kuat menggunakan API Claude standar dengan kode orkestrasi kustom Anda sendiri. Atau gunakan pengaturan siap pakai seperti ClickUp Super Agents!
Chatbot dirancang untuk merespons perintah tunggal dan kemudian menunggu masukan berikutnya, sedangkan agen beroperasi secara otonom dalam loop berkelanjutan. Agen dapat mengumpulkan konteks, menggunakan alat untuk mengambil tindakan, dan memverifikasi hasil hingga mencapai tujuan yang telah ditentukan, semua tanpa memerlukan bimbingan manusia secara terus-menerus.
Ya, agen Claude sangat cocok untuk tugas manajemen proyek seperti membuat tugas dari catatan rapat, memperbarui status proyek, dan menjawab pertanyaan tentang pekerjaan tim Anda. Mereka menjadi lebih powerful saat dihubungkan ke ruang kerja terpadu seperti ClickUp, di mana semua data dan konteks relevan tersimpan di satu tempat.
Claude Code adalah alat yang dirancang khusus untuk mempercepat pengembangan dengan model Claude, tetapi pola arsitektur dan keterampilan yang Anda definisikan dapat diterapkan di tempat lain. Jika Anda memerlukan dukungan multi-LLM untuk proyek Anda, Anda perlu menggunakan pendekatan yang lebih netral terhadap kerangka kerja atau alat yang secara eksplisit dirancang untuk pergantian model.