Cara Bekerja Secara Efektif dengan ClickUp Super Agents: Praktik Terbaik dalam Memberikan Perintah

Tim Anda tenggelam dalam hype AI, tetapi alat-alat tersebut terasa terputus dari pekerjaan nyata Anda.

Anda menyalin detail proyek ke dalam chatbot, berharap mendapatkan ringkasan yang berguna, namun malah mendapatkan respons generik yang melewatkan semua konteks penting. Hal ini terjadi karena sebagian besar alat AI bersifat amnesia—mereka melupakan segalanya begitu Anda menutup tab, memaksa Anda untuk menjelaskan kembali dunia Anda dengan setiap prompt.

Penjelasan berulang ini merupakan pemborosan waktu yang besar dan sumber frustrasi utama.

Studi menunjukkan bahwa pekerja menghabiskan 4,5 jam per minggu untuk memperbaiki output yang dihasilkan oleh AI. Hal ini menciptakan jenis baru AI sprawl — penyebaran tak terencana dari alat dan platform AI tanpa pengawasan atau strategi, yang mengakibatkan pemborosan uang, upaya yang terduplikasi, dan ketidakmampuan untuk mengontrol jejak AI organisasi Anda.

Ini adalah situasi di mana Anda menghabiskan lebih banyak waktu untuk memberikan konteks kepada AI daripada nilai yang Anda dapatkan kembali. Akibatnya, tim merasa AI lebih merepotkan daripada manfaatnya, meninggalkan alat-alat tersebut, dan kembali ke pekerjaan manual yang berulang.

ClickUp Super Agents dirancang khusus untuk mengatasi masalah ini! Dalam blog ini, kita akan membahas cara bekerja secara efektif dengan AI Agents menggunakan praktik terbaik dan strategi dalam memberikan perintah!

Apa Itu Agen AI dan Apa Perbedaan Super Agents?

Sebagian besar tim memperlakukan agen AI seperti chatbot canggih—mengetik instruksi detail setiap kali dan bertanya-tanya mengapa hasilnya terasa tidak konsisten.

Hanya 15% pemimpin IT yang saat ini mengimplementasikan agen AI yang sepenuhnya otonom.

Inilah yang benar-benar efektif: ClickUp Super Agents. Ini adalah rekan kerja berbasis AI yang beroperasi di dalam ClickUp Converged AI Workspace — platform tunggal dan aman tempat proyek, dokumen, percakapan, dan analisis berada dalam satu tempat, dengan AI terintegrasi sebagai lapisan kecerdasan yang memahami dan mendorong pekerjaan Anda ke depan.

Berbeda dengan chatbot eksternal, mereka adalah sistem otonom yang dapat menjalankan tugas, mengambil keputusan, dan mengulang pekerjaan tanpa memerlukan masukan manusia secara terus-menerus. Mereka sudah memiliki akses ke ClickUp Tasks, ClickUp Docs, dan riwayat proyek Anda.

Hal ini dimungkinkan karena dua perbedaan utama:

Agen-agen ini belajar dari konteks ruang kerja Anda dan mengingat preferensi Anda, sehingga Anda dapat menetapkan tujuan dan batasan yang jelas sekali saja selama pengaturan, lalu biarkan agen menjalankan tugas secara mandiri di seluruh alur kerja Anda tanpa perlu terus-menerus memberikan perintah.

Perubahan ini terjadi secara instan. Alih-alih menghabiskan waktu Anda menyalin dan menempelkan konteks ke kotak teks kosong, Anda memiliki rekan kerja AI yang sudah siap bekerja. Anda dapat memberikan tujuan kepadanya, dan ia menggunakan pengetahuan bawaan untuk menyelesaikan tugas, sehingga tim Anda dapat fokus pada pekerjaan yang membutuhkan kreativitas dan pemikiran strategis manusia.

🎥 Tonton video ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang Super Agents:

Kapan Menggunakan Agen AI vs. Alur Kerja Tradisional

Anda telah mengatur beberapa otomatisasi dasar, tetapi sekarang Anda membutuhkan lebih banyak alat.

Misalnya, Anda ingin mengotomatisasi proses multi-langkah yang memerlukan penilaian—seperti mengklasifikasikan bug teknik berdasarkan dampak pada pelanggan—tetapi sistem berbasis aturan sederhana Anda tidak dapat menangani ketidakpastian tersebut. Ini adalah jalan buntu yang menjengkelkan yang memaksa tim Anda kembali ke koordinasi manual yang memakan waktu.

Ini adalah contoh klasik penggunaan alat yang salah untuk tugas tertentu. Anda bisa saja menghentikan otomatisasi sepenuhnya, sehingga tim Anda harus menghabiskan berjam-jam untuk pekerjaan repetitif, atau Anda membangun jaringan pemicu yang rapuh dan berlebihan, yang akan rusak begitu ada perubahan pada variabel.

Solusinya adalah menggunakan pendekatan berlapis, menggabungkan otomatisasi tradisional dengan agen AI untuk skenario yang lebih kompleks. Di ClickUp, ini berarti mengetahui kapan harus menggunakan ClickUp Automations dan kapan harus menerapkan ClickUp Super Agent.

ClickUp Automations sangat cocok untuk tindakan yang dapat diprediksi dan diulang. Mereka menggunakan pemicu otomatisasi sederhana—seperti perubahan status tugas ClickUp atau tanggal jatuh tempo yang tiba—untuk melakukan tindakan spesifik. Bayangkan mereka sebagai kuda kerja andal dalam alur kerja Anda.

ClickUp Super Agents, di sisi lain, dirancang untuk tugas-tugas yang memerlukan penalaran dan konteks. Mereka unggul dalam menangani pekerjaan yang melibatkan ketidakpastian, langkah-langkah yang kompleks, atau mengumpulkan informasi dari berbagai sumber.

Berikut ini adalah kapan harus menggunakan masing-masing:

Dengan kerangka kerja ini, alur kerja tim Anda akan berubah secara signifikan.

Tugas-tugas sederhana dan berulang dapat ditangani dengan mudah oleh ClickUp Automations. Untuk tugas-tugas kompleks yang membutuhkan pemikiran intensif, Anda dapat menggunakan Super Agent. Hal ini menciptakan sistem yang kuat dan tangguh, di mana Anda tidak hanya mengotomatisasi klik, tetapi juga mengotomatisasi keputusan-keputusan kecil.

Mengapa Prompting Adalah Proses Onboarding, Bukan Keterampilan Utama

Semua orang merasa perlu menguasai keterampilan teknis baru, yaitu prompting, hanya untuk mendapatkan nilai dasar dari AI. Pada kenyataannya, hal ini menciptakan hambatan dalam adopsi AI, di mana hanya beberapa "pengguna ahli" yang dapat memanfaatkan AI, sementara anggota tim lainnya tertinggal, frustrasi, dan tidak produktif.

Dinamika ini merupakan hasil langsung dari penggunaan alat AI yang tidak kontekstual.

Ketika AI tidak memiliki memori, setiap interaksi dimulai dari nol, dan kualitas output sepenuhnya bergantung pada kualitas prompt Anda. Ini adalah siklus yang melelahkan yang membuat AI terasa seperti tugas yang merepotkan daripada asisten yang membantu.

Dengan ClickUp Super Agents, proses pengaturan awal hanya dilakukan sekali, bukan sebagai keterampilan harian yang berulang. Karena Super Agents memiliki memori yang persisten dan terintegrasi secara native dengan ClickUp Converged AI Workspace Anda, Anda hanya perlu mengajarkan aturan sekali, dan mereka akan mengingatnya selamanya.

Bayangkan seperti saat Anda mengintegrasikan anggota tim baru. Anda tidak akan menjelaskan ulang misi perusahaan dan tujuan proyek setiap kali Anda menugaskan suatu tugas. Anda melakukannya sekali, dan Anda mempercayai mereka untuk mengingat informasi tersebut. Itulah cara kerja Super Agents.

Hal ini mengubah di mana tim Anda menginvestasikan energinya.

Alih-alih mengadakan workshop tanpa henti tentang pembuatan prompt, Anda dapat fokus pada hal yang sebenarnya penting: menetapkan tujuan yang jelas untuk tim, menetapkan batasan yang cerdas, dan membangun loop umpan balik yang sederhana. Proses "prompting" terjadi selama pengaturan awal, dan nilainya semakin bertambah dengan setiap tugas yang diselesaikan agen secara mandiri.

📮ClickUp Insight: Setengah dari responden kami mengalami kesulitan dalam mengadopsi AI; 23% tidak tahu harus mulai dari mana, sementara 27% membutuhkan pelatihan lebih lanjut untuk melakukan hal-hal yang lebih canggih.

ClickUp mengatasi masalah ini dengan antarmuka obrolan yang familiar, terasa seperti mengirim pesan teks.

Tim dapat langsung memulai dengan pertanyaan dan permintaan sederhana, lalu secara alami menemukan fitur otomatisasi yang lebih canggih dan alur kerja agen seiring berjalannya waktu, tanpa kurva pembelajaran yang menakutkan yang menghambat banyak orang.

Cara Menentukan Tujuan, Batasan, dan Hasil untuk Agen AI

Sebagian besar dari kita pernah mencoba menggunakan asisten AI, tetapi hasilnya sangat bervariasi. Kita meminta asisten tersebut untuk “membantu membuat salinan pemasaran,” dan hasilnya begitu generik hingga tidak bisa digunakan. 🤨

Tanpa arahan yang jelas, agen AI hanyalah alat yang kuat yang diarahkan ke arah yang salah. Akibatnya adalah output yang tidak konsisten dan kurangnya kepercayaan terhadap sistem. Tim Anda tidak akan mendelegasikan pekerjaan kepada agen yang tidak dapat diandalkan, dan janji produktivitas yang didorong oleh AI tetap hanya janji belaka.

Solusinya adalah berhenti memikirkan prompt dan mulai memikirkan kerangka kerja. Pekerjaan awal yang Anda lakukan untuk mendefinisikan tujuan, batasan, dan hasil menghilangkan kebutuhan akan prompting yang konstan dan berulang.

Tentukan kriteria keberhasilan yang jelas sejak awal.

Tujuan yang tidak jelas menghasilkan hasil yang tidak jelas. Seorang agen membutuhkan hasil yang spesifik dan dapat diukur untuk dituju.

Tingkat spesifikasi ini memberikan agen definisi yang jelas tentang "selesai." Agen mengetahui apa, kapan, dan di mana, menghilangkan tebak-tebakan dan memastikan output langsung berguna.

Tetapkan batasan dan izin.

Agen otonom adalah kolaborator yang kuat, tetapi ia perlu mengetahui batasannya. Ketakutan bahwa AI akan "berbuat semaunya" dan mengambil tindakan yang tidak disetujui merupakan hambatan utama dalam adopsi. Hal ini menyebabkan tim either tidak menggunakan agen sama sekali atau mengawasi mereka secara berlebihan sehingga menghilangkan tujuan otomatisasi.

Anda dapat mengatasi hal ini dengan menetapkan batasan yang jelas sejak awal. Di ClickUp, Super Agents diperlakukan sebagai pengguna, artinya mereka mewarisi izin ruang kerja dan peran ruang kerja yang telah Anda atur. Hal ini memberikan lapisan keamanan bawaan yang kuat.

Anda dapat mengonfigurasi pengaturan akses tambahan untuk agen itu sendiri. Misalnya, Anda dapat memberikan izin kepada Super Agent untuk membuat draf dokumen ClickUp baru tetapi tidak dapat mempublikasikannya, atau untuk mengubah status tugas ClickUp tetapi tidak dapat mengalihkan kepemilikan.

Panduan ini memberikan kepercayaan kepada tim Anda untuk membiarkan agen bekerja secara mandiri.

Tentukan titik serah terima untuk tinjauan manusia.

Tidak semua keputusan harus diotomatisasi. Saat Anda mengimplementasikan agen tanpa titik pemeriksaan yang jelas untuk pengawasan manusia, Anda berisiko agen tersebut membuat kesalahan pada tugas berisiko tinggi, seperti mengirim pembaruan yang salah ke klien besar. Hal ini dapat merusak kepercayaan dan menyebabkan masalah bisnis yang nyata.

Solusinya adalah membangun alur kerja dengan keterlibatan manusia (human-in-the-loop). Identifikasi momen-momen di mana penilaian manusia sangat penting dan buat titik serah terima yang jelas. Ini bukan tentang pengawasan berlebihan; ini tentang kolaborasi yang cerdas.

Misalnya, Anda dapat mengonfigurasi Super Agent untuk menyusun laporan mingguan untuk pemangku kepentingan, tetapi alih-alih mengirimkannya langsung, agen tersebut akan membuat tugas yang ditugaskan kepada manajer proyek dengan draf laporan yang terlampir untuk direview.

Agen melakukan pekerjaan berat dalam mengumpulkan dan merangkum data, sementara manusia memberikan tinjauan kritis akhir. Pendekatan kolaboratif ini membangun kepercayaan dan memastikan kualitas tanpa mengorbankan efisiensi.

Berikut adalah alur kerja manajemen risiko yang dijalankan oleh Super Agents dengan keterlibatan manusia:

Teknik Prompting yang Efektif untuk Keselarasan Agen

Bahkan dengan sistem yang mengandalkan onboarding daripada prompting, instruksi awal yang Anda berikan sangat kritis. Jika prompt pengaturan Anda malas atau generik, kinerja agen juga akan demikian. Hal ini menyebabkan siklus perbaikan yang menjengkelkan di mana Anda terus-menerus menyesuaikan instruksi agen untuk memperbaiki outputnya, yang terasa sama membosankan seperti mengoptimalkan prompt untuk chatbot eksternal.

Akibatnya, agen tersebut tidak pernah benar-benar melakukannya dengan benar. Mungkin agen tersebut dapat menyelesaikan 80% tugas dengan benar, tetapi 20% sisanya memerlukan koreksi manual yang menghabiskan semua waktu yang seharusnya Anda hemat.

Untuk menghindari hal ini, fokuskan upaya pemberian perintah pada penyelarasan awal. Teknik pemberian perintah ini bertujuan untuk mengajarkan agen cara bekerja, bukan hanya memberi tahu apa yang harus dilakukan untuk tugas tunggal.

Jelaskan tugas dan konteks dengan jelas.

Petunjuk umum menghasilkan hasil yang umum. Saat Anda membuat ClickUp Super Agent, jangan hanya memberitahunya perannya—berikan konteks yang dibutuhkannya untuk berprestasi.

Tingkat detail ini memberikan agen konteks operasional spesifik yang dibutuhkan untuk membuat keputusan cerdas. Hindari jebakan menganggap agen "mengetahui" konvensi unik tim Anda.

Gunakan format terstruktur untuk hasil yang konsisten.

Jika Anda membutuhkan output agen untuk mengikuti format tertentu, berikan templat yang jelas. Agen sangat ahli dalam mengikuti pola, tetapi mereka tidak bisa membaca pikiran Anda. Meminta "ringkasan" secara langsung dapat menghasilkan hasil yang bervariasi, mulai dari paragraf yang padat hingga beberapa poin bullet.

Tentukan struktur yang ingin Anda lihat. Misalnya, saat mengatur agen untuk merangkum catatan rapat dari sebuah ClickUp Doc, instruksi Anda dapat mencakup:

“Silakan ringkas pertemuan menggunakan format berikut: Keputusan yang Diambil:”

Hal ini memastikan Anda mendapatkan hasil yang konsisten dan dapat diprediksi setiap kali, sehingga informasi menjadi lebih mudah dipahami dan ditindaklanjuti.

Manfaatkan memori persisten untuk mengurangi ketergantungan pada prompt.

Ini adalah fitur yang benar-benar membedakan Super Agents dari chatbot dasar. Karena ClickUp Super Agents memiliki memori tak terbatas, mereka belajar dari setiap interaksi. Anda tidak perlu mengulang penjelasan Anda.

Hal ini secara fundamental mengubah cara Anda bekerja dengan agen seiring waktu.

Ini merupakan bagian inti dari kerangka kerja agen LLM di ClickUp.

Agen ini tidak hanya menjalankan daftar perintah; ia membangun basis pengetahuan tentang pekerjaan Anda, yang secara signifikan mengurangi ketergantungan Anda pada prompt detail seiring waktu.

Praktik Terbaik dalam Bekerja dengan Agen AI

Anda telah mengatur agen pertama Anda, tetapi hasilnya tidak sesuai dengan yang Anda harapkan.

Saat ini, agen tersebut hanya menangani beberapa tugas terpisah, namun belum meningkatkan produktivitas tim Anda. Hal ini sering terjadi ketika tim menerapkan agen secara terpisah, tanpa mengintegrasikannya ke dalam ritme operasional yang lebih luas.

Hasilnya adalah kumpulan "pet" otomatisasi yang rapi namun tidak strategis. Mereka menghemat beberapa menit di sini dan di sana, tetapi tidak mengatasi masalah sistemik seperti penyebaran pekerjaan yang berlebihan dan ketidakselarasan tim. Untuk mendapatkan nilai penuh dari AI, Anda perlu beralih dari tugas-tugas satu kali ke alur kerja yang terintegrasi dan skalabel.

Hal ini memerlukan perubahan pola pikir, dari sekadar menggunakan agen menjadi benar-benar berkolaborasi dengannya. Berikut adalah praktik terbaik untuk mewujudkannya.

Kesalahan umum saat bekerja dengan agen AI

Pertama, mari kita bahas apa yang tidak efektif. Jika Anda memperlakukan Super Agent Anda seperti chatbot, Anda melewatkan poin utamanya. Berikut adalah kesalahan paling umum yang kami temui:

Anggap ini sebagai kesempatan belajar. Setiap tim akan mengalami periode penyesuaian saat beralih dari alat yang bergantung pada perintah ke agen otonom.

Cara menguji dan menyempurnakan kinerja agen.

Mulailah dari yang kecil dan skalakan dengan cerdas. Jangan menugaskan agen baru Anda ke tugas kritis yang berhadapan langsung dengan klien pada hari pertama. Sebaliknya, mulailah dengan tugas internal yang berisiko rendah untuk menyesuaikan perilakunya.

Periksa hasil awalnya dengan cermat. Jika menemukan kesalahan, berikan umpan balik yang jelas dan spesifik. Misalnya, jika ringkasan agen terlalu panjang, jangan hanya mengatakan “buat lebih pendek.” Edit instruksi agen menjadi “Ringkasan harus tidak lebih dari tiga poin.”

Anda dapat melihat aktivitas Agen Super dan memperbarui profilnya kapan saja, sehingga proses penyempurnaan ini menjadi mudah. Ini adalah praktik kunci untuk otomatisasi basis pengetahuan — agen Anda merupakan bagian dari basis pengetahuan Anda, dan perlu dirawat.

Bangun alur kerja agen yang dapat diskalakan di seluruh tim.

Di sinilah Anda membuka nilai yang eksponensial. Agen individu memang berguna, tetapi jaringan agen yang terkoordinasi dapat mengelola proses bisnis secara keseluruhan. Pertimbangkan bagaimana agen dapat menyerahkan pekerjaan satu sama lain, berbagi konteks, dan beroperasi di berbagai ruang tim Spaces di ClickUp.

Contoh:

Alur kerja multi-agen ini mengoordinasikan proses kompleks dari awal hingga akhir. Hal ini dimungkinkan karena semua agen beroperasi dalam ClickUp Converged AI Workspace yang sama, berbagi konteks, dan menjaga keselarasan tanpa intervensi manual.

Begini cara Kyle Coleman, GVP Pemasaran kami, mengelola alur kerja multi-agennya:

Bagaimana ClickUp Super Agents Berfungsi di Dalam Ruang Kerja Anda

Kekecewaan dengan sebagian besar alat AI bukan hanya karena ketidakakuratannya. Masalahnya adalah mereka berada di tempat lain.

ClickUp Super Agents menghilangkan hambatan tersebut. Karena mereka beroperasi di dalam struktur yang sama yang sudah digunakan tim Anda untuk merencanakan, melaksanakan, dan melacak pekerjaan.

Mereka beroperasi di dalam struktur tim Anda yang sebenarnya.

Setiap tim memiliki logika internalnya sendiri. Status tertentu memiliki arti tertentu. Bidang Kustom mencerminkan cara Anda memprioritaskan. Daftar tertentu mewakili eksekusi aktif, sementara yang lain adalah backlog atau arsip.

Super Agent beroperasi berdasarkan logika tersebut.

Jika suatu tugas berpindah ke status "Blocked," status tersebut bukan hanya label. Itu adalah sinyal yang dapat diinterpretasikan oleh agen. Jika tim pemasaran mendefinisikan urgensi dengan cara tertentu dan tim teknik mendefinisikannya dengan cara lain, agen akan menyesuaikan diri dengan konteks tersebut karena beroperasi di dalam Spaces tersebut, bukan di luarnya.

Hal ini lebih penting daripada yang terdengar. AI sering gagal bukan karena kurangnya kecerdasan, tetapi karena kurangnya kesadaran operasional. Di ruang kerja Anda, Super Agent merespons cara tim Anda sebenarnya bekerja.

Mereka bekerja pada pekerjaan langsung, bukan salinan.

Ketika Super Agent menyusun ringkasan mingguan, ia dapat memposting pembaruan langsung ke tugas yang relevan.

Jika mendeteksi item prioritas tinggi yang terlambat, ia dapat memperbarui status atau membuat subtugas tindak lanjut di daftar yang tepat. Saat menyiapkan laporan pemangku kepentingan, ia menyusun dokumen persis di tempat di mana tim Anda mengharapkan untuk menemukannya.

Tidak ada lapisan duplikasi; tindakan terjadi di sumber kebenaran.

Mereka mengurangi beban koordinasi di seluruh pekerjaan yang terhubung.

Super Agents dapat melihat gambaran besar! Mereka dapat melihat tugas-tugas terkait, ketergantungan, dan dokumen untuk memahami bagaimana pekerjaan terhubung, bukan hanya bagaimana perubahannya.

Alih-alih memeriksa secara manual beberapa daftar untuk melihat apa yang terhambat atau mengumpulkan pembaruan dari komentar yang tersebar, agen ini menganalisis apa yang sudah terjadi di ruang kerja dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Manfaat sebenarnya adalah mengurangi situasi di mana seseorang harus berhenti, mengumpulkan konteks, dan secara manual menyusun gambaran yang koheren tentang kemajuan.

Super Agents: Perubahan operasional apa yang terjadi?

Ketika AI beroperasi di dalam ruang kerja Anda, ia turut serta dalam pelaksanaan. Perbedaan ini halus namun signifikan. Artinya, ada lebih sedikit langkah penerjemahan antara ide dan tindakan, serta lebih sedikit "perekat tak terlihat" yang diperlukan untuk menghubungkan sistem-sistem tersebut.

Namun, Super Agent tidak menggantikan penilaian. Ia mengelola koordinasi berulang yang secara diam-diam menguras energi.

Melampaui Prompt ke Kolaborasi Agen yang Sesungguhnya

Tujuan akhir adalah untuk mengembangkan hubungan Anda dengan AI dari model perintah-dan-tanggapan menjadi kolaborasi yang sejati.

Hal ini memerlukan pergeseran organisasi. Artinya, keterampilan AI terpenting yang dimiliki tim Anda bukan lagi prompt engineering. Sebaliknya, yang terpenting adalah kemampuan untuk mendefinisikan tujuan dengan jelas, merancang manajemen alur kerja yang cerdas, dan membangun loop umpan balik yang efektif.

Mempercayai agen untuk bekerja secara mandiri—dalam batasan yang telah Anda tetapkan—adalah kunci untuk mengoptimalkan potensinya sepenuhnya.

Tim yang menguasai kolaborasi manusia-agen ini menghabiskan jauh lebih sedikit waktu untuk koordinasi yang membosankan dan berulang yang menghambat proyek. Mereka mengotomatiskan eksekusi sehingga dapat fokus pada pekerjaan yang hanya dapat dilakukan oleh manusia: pemikiran strategis, pemecahan masalah kreatif, dan membangun hubungan.

Agen menangani "bagaimana," sehingga tim Anda dapat fokus pada "mengapa."

Siap untuk melampaui perintah dan mulai berkolaborasi dengan AI? Mulailah secara gratis dengan ClickUp dan rasakan bagaimana Super Agents dapat meningkatkan produktivitas tim Anda.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Alat berbasis obrolan bersifat stateless, artinya mereka merespons perintah individu tanpa menyimpan konteks antar sesi. Agen dengan memori persisten, seperti ClickUp Super Agents, menyimpan informasi antar interaksi, mempelajari preferensi Anda, dan mengumpulkan pengetahuan tentang pekerjaan Anda seiring waktu.

Anda dapat menetapkan batasan yang jelas mengenai apa yang dapat diakses oleh agen dan tindakan apa yang dapat dilakukannya secara mandiri. Di ClickUp, Super Agents diperlakukan sebagai pengguna, sehingga mereka beroperasi dalam izin dan kontrol akses Workspace yang telah Anda tetapkan untuk anggota tim Anda.

Untuk agen otonom, mendefinisikan tujuan yang jelas dan hasil yang dapat diukur jauh lebih penting. Memberikan perintah menjadi tugas "onboarding" awal untuk menyelaraskan agen, bukan keterampilan yang terus-menerus diperlukan per interaksi untuk mendapatkan nilai.

Agen hanya dapat mempertahankan konteks untuk data yang dapat diaksesnya. Saat agen beroperasi dalam ruang kerja AI terintegrasi seperti ClickUp, agen tersebut memiliki akses bawaan ke semua tugas, dokumen, dan alur kerja Anda, sehingga menghilangkan kebutuhan akan prompt berulang atau berbagi konteks manual yang diperlukan oleh alat eksternal.