Cara Membangun Agen AI Menggunakan Google Gemini

Jika Anda pernah membangun alur kerja yang dimulai sebagai "hanya skrip" dan dengan cepat berubah menjadi produk mini, Anda sudah tahu mengapa membangun agen AI semakin populer.

Agen AI yang solid dapat menerima masukan pengguna, memanggil alat yang tersedia, mengambil data dari sumber yang tepat, dan menjaga proses berjalan hingga tugas selesai.

Pergeseran teknologi ini sudah mulai mempercepat, dan Gartner memperkirakan bahwa 40% aplikasi perusahaan akan menyertakan agen AI khusus tugas pada tahun ini.

Di situlah Google Gemini sangat cocok. Dengan akses ke model Gemini melalui API Gemini, Anda dapat membangun segala sesuatu mulai dari agen AI sederhana yang menyusun respons hingga agen yang dilengkapi alat yang menjalankan pemeriksaan dan menangani tugas kompleks melalui beberapa langkah.

Dalam panduan ini tentang cara membangun agen AI menggunakan Google Gemini, Anda akan belajar mengapa model Gemini Google merupakan pilihan praktis untuk alur kerja agen, serta cara beralih dari prompt pertama hingga loop yang berfungsi yang dapat Anda uji dan luncurkan.

Apa Itu Agen AI?

Agen AI adalah sistem yang dapat melakukan tugas atas nama pengguna dengan memilih tindakan untuk mencapai tujuan, seringkali dengan panduan langkah demi langkah yang lebih sedikit dibandingkan chatbot standar. Dengan kata lain, agen AI tidak hanya menghasilkan respons, tetapi juga memutuskan tindakan selanjutnya berdasarkan tujuan agen, konteks saat ini, dan alat yang diizinkan untuk digunakan.

Cara praktis untuk memikirkannya adalah: chatbot menjawab, agen bertindak.

Sebagian besar konfigurasi agen modern mencakup beberapa komponen dasar:

Di sinilah agen-agen multiple berperan. Dalam sistem multi-agen, Anda mungkin memiliki satu agen yang merencanakan, agen lain yang mengambil data, dan agen lain yang menulis atau memvalidasi output. Interaksi multi-agen semacam itu dapat bekerja dengan baik ketika tugas-tugas memiliki peran yang jelas, seperti “peneliti + penulis + QA,” tetapi juga menambah beban koordinasi dan lebih banyak titik kegagalan.

Anda akan melihat nanti bagaimana memulai dengan satu loop agen terlebih dahulu, lalu memperluasnya hanya jika beban kerja Anda benar-benar diuntungkan darinya.

Mengapa Menggunakan Google Gemini untuk Membangun Agen AI?

Ada beberapa keuntungan menggunakan Google Gemini untuk agen, terutama jika Anda ingin beralih dari prototipe ke sesuatu yang dapat dijalankan secara andal dalam produk nyata.

✅ Inilah alasan mengapa Anda harus menggunakan Gemini untuk membangun agen AI:

Penggunaan alat bawaan dan panggilan fungsi

Gemini mendukung panggilan fungsi, sehingga agen Anda dapat memutuskan kapan membutuhkan fungsi eksternal dan meneruskan parameter terstruktur ke dalamnya. Itulah perbedaan antara “Saya pikir jawabannya adalah…” dan “Saya memanggil endpoint harga dan mengonfirmasi nilai terbaru.”

Kemampuan ini merupakan dasar bagi setiap agen alat yang harus mengambil data atau memicu tindakan.

Kontekstual panjang untuk alur kerja multi-langkah

Banyak alur kerja agen gagal karena kehilangan konteks. Gemini dilengkapi dengan model yang mendukung jendela konteks sangat besar, yang membantu saat agen Anda perlu menyimpan percakapan panjang, spesifikasi, log, atau potongan kode dalam memori kerja saat melakukan iterasi.

Misalnya, Gemini di versi Pro memiliki jendela konteks sebesar satu juta token.

Masukan multimodal saat "data" Anda tidak hanya berupa teks

Agen jarang berurusan dengan teks biasa selamanya. Model Gemini mendukung prompt multimodal, yang dapat mencakup konten seperti gambar, PDF, audio, atau video, tergantung pada jalur integrasi yang Anda pilih.

Hal ini penting bagi tim yang membangun agen untuk meninjau file, mengekstrak detail, atau memvalidasi output terhadap materi sumber.

Opsi penyesuaian untuk respons yang lebih andal

Jika agen Anda perlu menjawab berdasarkan sumber tertentu, Anda dapat menggunakan pola grounding yang menghubungkan Gemini dengan sistem eksternal (misalnya, pencarian perusahaan atau konten yang diindeks) daripada hanya mengandalkan pengetahuan umum model. Hal ini juga mengatasi masalah data pelatihan AI dan batas waktu pengetahuan model.

Hal ini sangat relevan bagi tim produk yang peduli dengan auditabilitas dan mengurangi klaim yang tidak didukung.

Dukungan kuat di berbagai kerangka kerja sumber terbuka.

Jika Anda tidak ingin membangun semuanya dari awal, Gemini sering digunakan bersama kerangka kerja sumber terbuka seperti LangChain dan LlamaIndex, serta lapisan orkestrasi seperti LangGraph.

Hal ini memberikan Anda jalur yang lebih cepat untuk membangun agen yang dapat menangani rute alat dan alur kerja multi-langkah tanpa perlu mengulang atau menulis ulang dasar-dasarnya.

Titik masuk praktis dan tingkatan harga

Bagi banyak tim, langkah pertama adalah eksperimen. Dokumen Google mencatat bahwa penggunaan Google AI Studio gratis di wilayah yang tersedia, dan API Gemini sendiri menawarkan tingkatan gratis dan berbayar dengan batas penggunaan yang berbeda.

Hal ini memudahkan untuk membuat prototipe dengan cepat, lalu skalakan setelah desain agen Anda stabil.

Jalur dari prototipe hingga implementasi yang terkelola.

Jika Anda membutuhkan kontrol tingkat perusahaan, Google juga menyediakan platform agen di bawah Gemini Enterprise, yang berfokus pada deployment dan pengelolaan agen di satu tempat. Jika Anda ingin lingkungan untuk membangun dengan model Gemini di tingkat platform, Anda dapat menggunakan Agent Builder sebagai bagian dari stack-nya.

Kombinasi ini dapat terasa sangat sederhana setelah Anda menstandarkan cara agen Anda memanggil alat, memvalidasi respons, dan keluar dengan bersih saat tidak dapat mengonfirmasi jawaban.

Cara Memulai dengan Google Gemini

Bingung bagaimana memulai dengan Google Gemini? Mari kita sederhanakan untuk Anda.

Hal ini terutama berkaitan dengan mengatur akses dengan aman dan memilih jalur pengembangan yang sesuai dengan sistem Anda. Jika Anda sedang membuat prototipe agen AI sederhana, API Gemini dan kunci API akan membantu Anda memulai dengan cepat.

Jika Anda membangun agen untuk alur kerja produksi, Anda harus merencanakan penanganan kunci yang aman dan proses pengujian yang jelas sejak langkah pertama.

✅ Mari kita lihat langkah-langkah untuk memulai dengan Google Gemini di bawah ini:

Langkah 1: Pastikan persyaratan terpenuhi dan pilih tempat agen Anda berjalan

Langkah pertama adalah menggunakan akun Google dan membuka Google AI Studio, karena Google menggunakannya untuk mengelola kunci API Gemini dan proyek. Ini memberikan titik awal yang bersih untuk akses dan pengujian awal.

Kemudian, tentukan di mana agen AI akan dijalankan. Panduan keamanan utama Google memperingatkan agar tidak menyematkan kunci API dalam kode browser atau seluler dan agar tidak menyimpan kunci dalam kontrol sumber.

Jika Anda berencana membangun agen untuk alur kerja bisnis, Anda harus mengarahkan panggilan API Gemini melalui backend. Dengan ini, Anda dapat mengontrol akses, pencatatan, dan pemantauan.

Langkah 2: Buat dan amankan kunci API Gemini Anda

Untuk menggunakan Gemini dalam membuat agen AI, Anda perlu menghasilkan kunci API Gemini di Google AI Studio. Dokumen resmi Google akan memandu Anda dalam membuat dan mengelola kunci di sana. Anda harus memperlakukan kunci ini seperti rahasia produksi karena kunci ini mengontrol akses dan biaya untuk akun Anda.

Setelah Anda membuat kunci, simpan sebagai variabel lingkungan di sistem tempat agen Anda berjalan. Panduan migrasi Google mencatat bahwa SDK saat ini dapat membaca kunci dari variabel lingkungan GEMINI_API_KEY, yang menjaga rahasia tetap di luar kode Anda dan di luar file yang dibagikan.

Langkah ini membantu tim Anda dengan memisahkan pengembangan dari manajemen rahasia. Anda dapat mengganti kunci API tanpa mengubah kode, dan Anda dapat menggunakan kunci yang berbeda untuk pengembangan dan produksi saat Anda memerlukan kontrol akses yang bersih.

Langkah 3: Instal SDK Gemini resmi

Google merekomendasikan Google GenAI SDK sebagai opsi resmi dan siap produksi untuk bekerja dengan model Gemini, dan mendukung berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python dan JavaScript.

Jika Anda bekerja dengan Python, instal paket google-genai. Paket ini mendukung baik Gemini Developer API maupun Vertex AI APIs. Hal ini berguna saat Anda membangun agen yang mungkin dimulai sebagai eksperimen dan kemudian memerlukan lingkungan yang lebih siap untuk perusahaan.

Jika Anda bekerja dengan JavaScript atau TypeScript, Google menyediakan dokumentasi untuk @google/genai SDK untuk prototipe. Anda harus menyimpan kunci API di sisi server saat melampaui tahap prototipe. Di sinilah Anda dapat melindungi akses dan mencegah kebocoran melalui kode klien.

Cara Membangun Agen AI dengan Gemini Langkah demi Langkah

Membangun agen AI dengan model Gemini Google ternyata cukup sederhana jika Anda mengikuti pendekatan modular. Anda mulai dengan panggilan model dasar, lalu menambahkan penggunaan alat melalui panggilan fungsi. Setelah itu, Anda membungkus semuanya dalam loop yang dapat memutuskan, bertindak, dan berhenti dengan aman.

Proses ini memungkinkan pengembang untuk beralih dari agen sederhana yang hanya dapat bercakap-cakap menjadi sistem canggih yang mampu menjalankan tugas kompleks melalui penggunaan alat.

✅ Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat agen fungsional yang dapat berinteraksi dengan dunia dengan memanggil fungsi atau mencari sumber data:

Langkah 1: Siapkan pembangkitan teks dasar

Mulailah dengan agen AI sederhana yang menerima masukan pengguna dan memberikan respons yang sesuai dengan tujuan agen. Langkah pertama Anda adalah mendefinisikan:

Polanya yang berguna adalah menjaga prompt tetap singkat dan jelas, lalu iterasi dengan prompt engineering setelah melihat output nyata. Panduan Google untuk pengembangan agen pada dasarnya adalah : mulailah dengan sederhana, uji sering, dan sempurnakan prompt serta logika seiring berjalannya waktu.

✅ Berikut adalah contoh sederhana Python yang dapat Anda jalankan sebagai acuan dasar:

Ini pada dasarnya menjembatani lingkungan lokal Anda dengan model bahasa besar Google.

💡 Tips Pro: Pastikan konsistensi prompt engineering Anda dengan menggunakan Template Prompt Gemini ClickUp.

Dapatkan templat gratis

Template Prompt Gemini ClickUp adalah dokumen ClickUp siap pakai yang menyediakan perpustakaan besar prompt Gemini dalam satu tempat, dirancang untuk membantu Anda mendapatkan ide dengan cepat dan menstandarkan cara tim Anda menulis prompt.

Karena beroperasi sebagai satu dokumen, Anda dapat menggunakannya sebagai sumber kebenaran bersama untuk prompt. Hal ini berguna saat beberapa orang membangun prompt untuk agen yang sama, dan Anda ingin masukan yang konsisten, minim penyimpangan, serta iterasi yang lebih cepat dalam eksperimen.

🌻 Inilah alasan Anda akan menyukai templat ini:

• Gunakan kembali pola prompt untuk penggunaan alat dan panggilan fungsi saat membangun agen yang memerlukan output terstruktur.
• Standarkan prompt di seluruh tim sehingga masukan pengguna yang sama menghasilkan respons yang lebih dapat diprediksi.
• Buat prompt berbasis peran untuk sistem multi-agen, seperti alur kerja perencana, peneliti, dan peninjau.
• Buat prompt uji cepat untuk memvalidasi kasus tepi sebelum Anda meluncurkan loop agen.
• Bangun daftar prompt ringan untuk tim produk dan teknik untuk ditinjau, disempurnakan, dan disetujui bersama.

Langkah 2: Tambahkan penggunaan alat dan panggilan fungsi

Setelah agen teks Anda berfungsi, tambahkan penggunaan alat sehingga model dapat memanggil kode yang Anda kendalikan. Fitur pemanggilan fungsi Gemini dirancang untuk ini: alih-alih hanya menghasilkan teks, model dapat meminta nama fungsi beserta parameternya, sehingga sistem Anda dapat menjalankan tindakan dan mengirimkan hasilnya kembali.

Alur kerja tipikal terlihat seperti ini:

Jika Anda ingin mengurangi masalah parsing, gunakan output terstruktur (JSON Schema) agar model mengembalikan data yang dapat diprediksi dan aman tipe. Hal ini sangat berguna ketika agen Anda menghasilkan masukan alat.

✅ Berikut adalah kode Python untuk membantu Anda mengatur struktur:

Skrip ini memberikan AI kemampuan untuk berinteraksi dengan sistem eksternal Anda—dalam hal ini, basis data tiket dukungan internal.

Langkah 3: Buat loop agen

Sekarang Anda beralih dari "tanggapan tunggal" ke agen yang dapat berulang hingga mencapai kondisi keluar. Ini adalah loop yang dimaksud kebanyakan orang saat mereka mengatakan "mode agen":

Untuk mempertahankan konteks tanpa membebani prompt:

Ingin menggunakan beberapa agen atau sistem multi-agen? Mulailah dengan satu loop agen terlebih dahulu, lalu bagi tugas (misalnya: agen perencana, agen alat, agen peninjau).

Google juga menyoroti kerangka kerja sumber terbuka yang memudahkan hal ini, termasuk LangGraph dan CrewAI, tergantung pada seberapa banyak kontrol yang Anda inginkan atas interaksi multi-agen.

✅ Berikut adalah pola loop praktis yang dapat Anda terapkan:

AI adalah Otak (menentukan apa yang harus dilakukan), dan loop Python ini adalah Tubuh (melakukan pekerjaan sebenarnya dalam mengambil data).

MAX_TURNS = 8 adalah batasan keamanan. Jika AI kebingungan dan terus memanggil alat dalam loop tak berujung, ini memastikan skrip berhenti setelah 8 upaya, menghemat uang dan kuota API Anda.

Langkah 4: Uji agen AI Anda

Uji agen AI Anda untuk memastikan berperilaku dengan benar dalam skenario tertentu.

Tambahkan tes pada tiga tingkat:

Aturan praktis: Perlakukan setiap panggilan alat seperti API produksi. Validasi masukan, catat keluaran, dan gagal dengan aman.

Opsional: Gunakan pembuat agen Gemini atau kerangka kerja sumber terbuka.

Jika Anda tidak ingin menghubungkan semuanya secara manual, Google mendukung beberapa opsi "builder" style:

Praktik Terbaik dalam Membangun Agen AI dengan Gemini

Saat membangun agen AI untuk alur kerja bisnis, prioritaskan keandalan sebelum mengoptimalkan kecerdasan. Gemini 3 memberikan Anda kendali lebih besar atas cara model berlogika dan berinteraksi dengan alat. Hal ini membantu Anda membangun agen yang berperilaku konsisten di berbagai tugas kompleks dan sistem nyata.

✅ Berikut adalah beberapa praktik terbaik untuk membangun agen AI dengan Gemini:

Mulailah dengan spesifikasi agen yang menetapkan batasan.

Tentukan tujuan agen dan kondisi keluar sebelum menulis kode. Inilah titik kegagalan banyak proyek agen, terutama ketika agen dapat memicu tindakan di sistem klien atau produksi. Banyak inisiatif AI agen dibatalkan ketika tim tidak dapat membuktikan nilai atau mengendalikan risiko.

Sesuaikan kedalaman penalaran agar sesuai dengan tugas.

Gemini 3 telah memperkenalkan fitur pengendalian tingkat pemikiran yang memungkinkan Anda menyesuaikan kedalaman pemikiran per permintaan. Gunakan pemikiran tingkat tinggi untuk perencanaan dan pemecahan masalah, serta langkah-langkah yang memerlukan instruksi intensif. Gunakan pemikiran tingkat rendah untuk langkah-langkah rutin di mana latensi dan biaya lebih penting daripada analisis mendalam. Pengendalian ini menyeimbangkan kinerja LLM.

Desain alat seperti API produk

Jaga agar setiap fungsi tetap spesifik dengan memberikan nama yang jelas dan menjaga parameternya tetap ketat. Panggilan fungsi menjadi lebih andal ketika model memilih di antara sejumlah kecil alat yang telah didefinisikan dengan baik. Konten Google Gemini 3 juga menekankan panggilan alat yang andal sebagai komponen kunci dalam membangun agen yang bermanfaat.

Jaga agar area permukaan alat Anda tetap kecil dan aman.

Anda harus mengontrol alat mana yang dapat diakses oleh agen dan apa yang dapat dilakukan oleh masing-masing alat. Tambahkan pemeriksaan izin ke sistem Anda. Catat setiap panggilan alat beserta masukan dan keluaran, sehingga Anda dapat mendebug kegagalan dan membuktikan apa yang dilakukan agen selama insiden.

Anggap evaluasi sebagai persyaratan produk.

Anda perlu menguji apakah agen benar-benar menyelesaikan tugas, bukan apakah ia merumuskan jawaban dengan cara yang sama setiap kali. Pada setiap eksekusi, periksa apakah agen memilih alat yang tepat dan mengirimkan masukan yang valid. Pastikan bahwa hal itu mengarah ke keadaan akhir yang benar dalam sistem Anda.

Anda juga dapat menjalankan serangkaian uji skenario kecil berdasarkan permintaan pengguna nyata dan format data nyata. Alur kerja agen seperti pengisian formulir dan tindakan web seringkali gagal pada kasus tepi kecuali Anda mengujinya secara sengaja.

Jadikan masukan multimodal secara eksplisit saat diperlukan.

Jika alur kerja Anda melibatkan PDF, tangkapan layar, audio, atau video, Anda perlu merencanakan bagaimana agen akan menginterpretasikan setiap format. Gemini 3 Flash Preview mendukung masukan multimodal, dan ini membantu menyederhanakan cara sistem Anda menangani artefak kerja campuran.

Kontrol biaya dan latensi sejak pembangunan pertama.

Loop agen dapat berkembang dengan cepat saat permintaan menjadi kompleks. Tetapkan batas putaran dan waktu tunggu agar agen tidak dapat berjalan tanpa batas, dan tangani ulang percobaan dalam sistem Anda agar kegagalan tidak berantai.

Tambahkan konfirmasi sebelum tindakan yang tidak dapat dibatalkan, terutama saat agen memperbarui catatan atau memicu alur kerja hilir.

Pastikan untuk memisahkan langkah-langkah rutin dari langkah-langkah pemrosesan yang kompleks. Hal ini akan membantu Anda menjaga permintaan sehari-hari tetap cepat sambil menyisihkan pemrosesan yang lebih berat untuk tugas-tugas yang benar-benar membutuhkannya.

📽️Tonton video: Ingin AI bekerja untuk Anda dan bukan hanya menambah kebisingan? Pelajari cara memaksimalkan manfaat AI dengan video ini.

Batasan Penggunaan Google Gemini untuk Membangun Agen AI

Gemini menyediakan blok bangunan yang kuat untuk agen, tetapi agen produksi sering gagal karena alasan yang sama setiap kali. Agen tersebut kehilangan konteks, atau menghasilkan alat yang tidak dapat dieksekusi dengan aman oleh sistem Anda. Jika Anda merencanakan batasan-batasan ini sejak awal, Anda dapat menghindari sebagian besar kejutan setelah uji coba pertama.

✅ Berikut adalah beberapa batasan penggunaan Google Gemini untuk membangun agen AI:

Kuota dan batasan kecepatan dapat menjadi hambatan dalam penggunaan sebenarnya.

API Gemini menerapkan batasan kecepatan untuk melindungi kinerja sistem dan penggunaan yang adil, sehingga agen yang berfungsi dalam pengujian dapat melambat saat menghadapi lalu lintas nyata. Anda harus merancang untuk pengelompokan dan antrian saat beberapa pengguna memicu agen secara bersamaan.

Fitur keamanan dapat memblokir permintaan bisnis yang tidak berbahaya.

API Gemini dilengkapi dengan filter konten bawaan dan pengaturan keamanan yang dapat disesuaikan. Filter ini kadang-kadang dapat memblokir konten yang sebenarnya tidak berbahaya dalam konteks bisnis, terutama saat agen menangani topik sensitif atau teks yang dihasilkan pengguna.

Anda harus menguji pengaturan keamanan terhadap prompt dan alur kerja nyata Anda, bukan hanya prompt demo.

Jendela konteks membatasi seberapa banyak yang dapat dilihat oleh agen Anda sekaligus.

Setiap model Gemini memiliki jendela konteks yang diukur dalam token. Batas ini membatasi jumlah input dan riwayat percakapan yang dapat Anda kirim dalam satu permintaan. Saat melebihi batas tersebut, Anda memerlukan strategi, seperti ringkasan atau pengambilan data dari sumber data.

Pengelolaan kunci menjadi risiko begitu Anda meninggalkan prototipe.

Agen sering kali perlu berjalan secara terus-menerus, yang berarti kunci API menjadi bagian dari infrastruktur operasional. Jika kunci bocor, penggunaan dan biayanya dapat melonjak, dan agen mungkin mengekspos akses yang tidak Anda maksudkan.

Anda harus memperlakukan kunci seperti rahasia produksi dan menjaganya agar tidak ada di kode sisi klien dan repositori.

Kontrol keamanan perusahaan bergantung pada tempat Anda mengimplementasikannya.

Jika Anda memerlukan kontrol jaringan dan enkripsi yang ketat, kumpulan opsi yang tersedia bergantung pada apakah Anda menjalankan Gemini melalui Vertex AI dan kontrol Google Cloud.

Dokumen Google Cloud mencakup fitur seperti VPC Service Controls dan kunci enkripsi yang dikelola pelanggan untuk Vertex AI. Hal ini penting untuk alur kerja yang diatur dan penanganan data klien.

Pengujian lebih sulit daripada kode biasa karena hasilnya bervariasi.

Bahkan jika kode Anda benar, respons model dapat bervariasi antar eksekusi. Hal ini dapat mengganggu alur kerja yang ketat ketika agen harus menghasilkan masukan alat yang terstruktur atau keputusan yang konsisten. Anda harus mengurangi ketidakpastian dalam pengujian rute alat dan memvalidasi setiap argumen fungsi.

Selain itu, fokuskan pengujian Anda pada keadaan akhir yang dapat diverifikasi oleh sistem Anda daripada kata-kata yang tepat.

Alat Alternatif untuk Membangun Agen AI: ClickUp

Membuat agen AI di Gemini memiliki keuntungannya, tetapi dapat dengan cepat menjadi rumit secara kode. Anda mulai dengan prompt dan panggilan fungsi. Kemudian Anda menghubungkan penggunaan alat, mengatur kunci API, dan mempertahankan konteks di seluruh loop agen sehingga agen dapat menyelesaikan tugas kompleks tanpa kehilangan fokus.

Inilah cara kerja yang berantakan muncul ketika tim menggunakan alat yang berbeda untuk mengelola alur kerja dan tindak lanjut mereka.

Sekarang tambahkan penyebaran AI ke dalam gambaran. Tim yang berbeda mencoba alat AI yang berbeda, dan tidak ada yang yakin tentang output mana yang andal atau data mana yang aman untuk dibagikan. Bahkan jika Anda tahu cara membangun agen AI dengan Google Gemini, Anda akhirnya mengelola lebih banyak infrastruktur daripada hasil.

Di sinilah ruang kerja AI terintegrasi seperti ClickUp memainkan peran yang sangat penting. Ruang kerja ini memungkinkan tim untuk membuat dan menjalankan agen di dalam ruang kerja yang sama tempat pekerjaan sudah ada, sehingga agen dapat bertindak pada tugas nyata, dokumen, dan percakapan, bukan terjebak dalam prototipe terpisah.

✅ Mari kita lihat bagaimana ClickUp menjadi alternatif yang tepat untuk membangun agen AI:

Jaga agar alur kerja multi-langkah tetap berjalan dengan ClickUp Super Agents

Saat Anda membangun agen dengan Gemini, sebagian besar upaya difokuskan pada orkestrasi. Anda mendefinisikan tujuan agen, memilih alat yang digunakan, merancang loop, dan menjaga konteks tetap bersih.

ClickUp Super Agents berfungsi sebagai rekan kerja AI yang mirip manusia di dalam Workspace Anda, sehingga mereka dapat berkolaborasi di tempat kerja sudah berlangsung. Anda dapat mengontrol alat dan sumber data mana yang dapat diakses oleh agen AI, dan mereka juga dapat meminta persetujuan manusia untuk keputusan kritis.

Agen Super ClickUp aman, kontekstual, dan ambient. Mereka dapat dijalankan sesuai jadwal, merespons pemicu, dan melakukan tugas-tugas nyata seperti menyusun dokumen, memperbarui tugas, mengirim email, dan merangkum pertemuan.

Pelajari lebih lanjut tentang mereka dalam video ini

✅ Inilah cara ClickUp’s Super Agent Builder membantu Anda membangun agen AI:

💡 Tips Pro: Gunakan ClickUp Whiteboards untuk merancang alur kerja Super Agent Anda sebelum membangunnya.

Agen Super bekerja paling baik ketika Anda memberikan tugas yang jelas dan kondisi penghentian yang jelas. Papan Putih ClickUp membantu Anda memetakan alur kerja secara visual, sehingga Anda dan tim Anda sepakat tentang apa yang harus dilakukan oleh Agen Super sebelum mulai mengerjakan tugas dan pembaruan.

• Mapping loop agen dengan titik masuk, titik keputusan, alat, dan kondisi keluar.
• Daftar apa yang dapat diubah oleh Super Agent dan apa yang memerlukan persetujuan manusia.
• Konversikan alur kerja akhir menjadi tugas yang dapat ditugaskan dan dilacak oleh tim Anda.

Standarkan alur kerja yang dapat diulang dengan Agen Autopilot ClickUp.

Tidak semua "agen" memerlukan pemikiran canggih. Banyak tim hanya ingin eksekusi yang dapat diulang: menyaring permintaan, mengarahkan permintaan, meminta informasi yang hilang, memperbarui status, atau memposting pembaruan saat ada perubahan. Jika Anda membangun masing-masing dari ini dari awal di Gemini, Anda akan menghabiskan waktu untuk memelihara kode untuk alur kerja yang seharusnya dapat diprediksi.

Agen Autopilot ClickUp dirancang khusus untuk itu. Mereka melakukan tindakan berdasarkan pemicu dan kondisi yang telah ditentukan, di lokasi tertentu (termasuk Daftar, Folder, Ruang, dan Saluran Obrolan). Mereka mengikuti instruksi Anda menggunakan pengetahuan dan alat yang telah dikonfigurasi.

💡 Tips Pro: Gunakan ClickUp Automations untuk memicu Agen Autopilot ClickUp pada waktu yang tepat.

Jika Anda membangun agen dengan Gemini, bagian tersulit untuk diskalakan bukanlah modelnya. Itu adalah keandalan: memastikan tindakan yang tepat dijalankan pada waktu yang tepat, setiap kali. ClickUp Automations memberikan tulang punggung berbasis peristiwa di dalam ruang kerja Anda, sehingga alur kerja agen dipicu oleh sinyal kerja nyata (perubahan status, pembaruan, pesan).

Polanya yang paling berguna bagi tim teknologi dan produk adalah memperlakukan ClickUp Automations seperti dispatcher:

• Gunakan pemicu + kondisi untuk menentukan kapan agen harus dijalankan.
• Tambahkan instruksi tambahan jika diperlukan (terutama untuk Super Agents) agar agen berjalan dengan konteks yang tepat untuk situasi tersebut.
• Luncurkan Agen Autopilot dari Pembuat Otomatisasi menggunakan tindakan "Luncurkan Agen Autopilot" saat alur kerja memerlukan eksekusi yang dapat diulang.
• Aktifkan Super Agent menggunakan pemicu dan kondisi otomatisasi saat Anda membutuhkan alur kerja yang lebih fleksibel dan multi-langkah (dan tambahkan instruksi tambahan per otomatisasi jika diperlukan)
• Jalankan agen saat pesan Chat diposting di Channel, sehingga proses penerimaan dan penyaringan dapat dilakukan di tempat permintaan sebenarnya muncul.
• Jaga konsistensi eksekusi agen di seluruh tim dengan menggunakan logika otomatisasi yang sama di lokasi alur kerja yang sama (Daftar, Folder, Ruang, Saluran Obrolan).

Jawab pertanyaan berulang di obrolan dengan ClickUp Ambient Answers

Di tim produk dan teknik yang sibuk, pertanyaan yang sama muncul setiap minggu. Apa yang berubah dalam cakupan, apa yang terhambat, apa keputusan terbaru, dan di mana versi terbaru dari proses tersebut? Orang-orang bertanya di chat karena lebih cepat daripada mencari, dan jawaban seringkali bergantung pada apa yang benar saat ini dalam tugas dan dokumen.

ClickUp Ambient Answers beroperasi di dalam Chat Channels dan memberikan jawaban yang sadar konteks. Fitur ini dirancang untuk permintaan gaya tanya jawab di chat, sehingga tim Anda dapat mendapatkan jawaban tanpa perlu seseorang secara manual mencari tautan dan ringkasan.

✅ Inilah cara ClickUp Ambient Answers membantu:

💡 Tips Pro: Gunakan ClickUp Chat untuk membuat Jawaban Ambient ClickUp lebih andal.

Ambient Answers menjadi lebih baik ketika saluran obrolan Anda tetap terhubung dengan konteks kerja yang sebenarnya. ClickUp Chat mendukung mengubah pesan menjadi tugas, menggunakan AI untuk merangkum percakapan, dan menjaga percakapan tetap terhubung dengan pekerjaan terkait.

• Ubah permintaan berulang menjadi tugas terhubung sehingga "jawaban" menjadi item pekerjaan yang dilacak.
• Gunakan posting saluran untuk pembaruan proses sehingga konteks penting lebih mudah dirujuk nanti.
• Pastikan cakupan saluran tetap sempit (satu area produk atau satu alur kerja), sehingga respons agen tetap konsisten.
• Gunakan ringkasan AI untuk thread panjang agar pemangku kepentingan dapat mengikuti perkembangan tanpa perlu membaca ulang semuanya.

Percepat pengaturan agen AI dengan ClickUp Brain

Saat Anda mulai membangun agen AI, Anda perlu menyiapkan pekerjaan dan memiliki definisi tugas yang jelas. Anda juga memerlukan sumber materi yang andal dan cara yang bersih untuk mengubah output menjadi item pekerjaan nyata. Jika Anda melakukannya dengan kode terlebih dahulu, Anda akan menghabiskan waktu untuk menyiapkan kerangka kerja sebelum dapat membuktikan nilainya.

ClickUp Brain mempercepat fase penyiapan dengan menyediakan berbagai blok bangunan dalam satu ruang kerja. Anda dapat mengambil jawaban, mengubah jawaban menjadi tugas, dan mengubah rapat menjadi ringkasan dan tindakan yang harus dilakukan.

Fitur-fitur ini membantu Anda mendefinisikan tugas agen dan menghasilkan output terstruktur yang dapat dieksekusi oleh tim Anda.

✅ Begini cara ClickUp Brain membantu Anda dalam pekerjaan agen AI:

💡 Tips Pro: Gunakan ClickUp Brain MAX untuk merancang dan memvalidasi alur kerja agen AI Anda

ClickUp Brain MAX membantu Anda beralih dari ide agen AI yang kasar menjadi alur kerja yang dapat Anda implementasikan. Alih-alih menulis loop agen lengkap terlebih dahulu, Anda dapat menggunakan Brain MAX untuk mendefinisikan tujuan agen dan memetakan langkah-langkah alat. Setelah itu, uji kasus tepi menggunakan bahasa yang sama dengan yang akan digunakan oleh pengguna Anda.

• Tangkap persyaratan dengan cepat menggunakan Talk to Text dengan mengucapkan permintaan stakeholder yang tidak terstruktur dan mengubahnya menjadi rencana agen yang terstruktur dengan langkah-langkah, panggilan alat, dan kondisi keluar.
• Verifikasi konteks dengan Pencarian Perusahaan dengan menarik spesifikasi terbaru, catatan keputusan, dan pembaruan tugas dari ruang kerja Anda sebelum Anda mengonfirmasi prompt dan instruksi alat.
• Uji ketahanan alur agen dengan meminta ClickUp Brain MAX untuk menghasilkan skenario batas dan kegagalan, lalu menulis ulang prompt dan aturan alat Anda untuk menangani kasus-kasus tersebut dengan bersih.
• Beralih antara model AI yang berbeda (ChatGPT, Claude, atau Gemini) untuk menghasilkan output yang berbeda sesuai dengan kebutuhan Anda.

Bangun dan Jalankan Agen AI Lebih Cepat dengan ClickUp

Google Gemini memberikan jalur yang solid untuk membangun agen AI saat Anda ingin logika kustom dan kontrol alat dalam basis kode Anda sendiri. Anda menentukan tujuan, menghubungkan alat melalui panggilan fungsi, dan mengulangi hingga agen berperilaku andal dalam alur kerja nyata.

Seiring dengan pertumbuhan bisnis Anda, tekanan sebenarnya beralih ke eksekusi. Anda perlu memastikan bahwa pekerjaan agen Anda tetap terhubung dengan tugas, dokumen, keputusan, dan akuntabilitas tim. Di sinilah ClickUp menjadi pilihan praktis, terutama saat Anda ingin membangun agen tanpa kode dan menjaga agar mereka tetap dekat dengan proses pengiriman.

Jika Anda ingin alur kerja agen AI Anda tetap konsisten di seluruh tim, sentralisasikan pekerjaan di satu tempat. Daftar di ClickUp secara gratis hari ini ✅.