Membuat Agen AI dengan Vertex AI Agent Builder

Berikut adalah artikel lengkap mengenai cara membuat Agen AI menggunakan Vertex AI Agent Builder:

Membuat Agen AI dengan Vertex AI Agent Builder

Di era digital saat ini, kecerdasan buatan (AI) telah membuka peluang baru bagi berbagai aplikasi. Salah satu inovasi terbarunya adalah pembuatan agen percakapan yang cerdas dengan menggunakan Vertex AI Agent Builder. Artikel ini akan membahas langkah demi langkah cara membuat Agen AI, mulai dari persiapan hingga integrasi dengan aplikasi nyata.

1. Pendahuluan

Vertex AI Agent Builder merupakan platform inovatif dari Google Cloud yang memungkinkan para developer – bahkan dengan pengetahuan machine learning yang terbatas – untuk menciptakan agen AI percakapan secara cepat dan efisien. Dengan memanfaatkan model bahasa besar (LLM) dan fitur grounding melalui datastore, agen yang dibuat dapat memberikan respons yang relevan dan terpersonalisasi kepada pengguna.
citeturn0search1

2. Persiapan dan Prasyarat

Sebelum memulai pembuatan agen, pastikan Anda telah menyiapkan:

Akun Google Cloud: Pastikan Anda memiliki project dengan penagihan yang aktif.
Pemahaman Dasar tentang AI Generatif dan Agen AI: Anda harus mengerti konsep dasar mengenai agen percakapan serta fungsionalitas model bahasa besar.
Perangkat Pendukung: Komputer dengan koneksi internet dan browser modern seperti Chrome atau Firefox.

Selain itu, disarankan untuk memiliki pemahaman mengenai layanan Google Cloud lainnya seperti Dialogflow dan Cloud Storage guna memaksimalkan potensi dari Agent Builder.
citeturn0search2

3. Langkah-langkah Pembuatan Agen AI

a. Membuka Vertex AI Agent Builder

Akses Platform:
Buka halaman Vertex AI Agent Builder melalui Google Cloud.
Aktifkan API:
Pada halaman sambutan, klik tombol "LANJUTKAN DAN AKTIFKAN API" untuk mengaktifkan API yang diperlukan.
Buat Aplikasi Baru:
Setelah itu, klik tombol "CREATE A NEW APP" untuk memulai pembuatan aplikasi agen Anda.

b. Memilih Tipe dan Konfigurasi Agen

Pilih Agen Percakapan:
Setelah berada di halaman pembuatan aplikasi, pilih opsi "Agen Percakapan".
Pengaturan Awal Agen:
- Nama Tampilan: Contoh, "Travel Buddy" atau "Info Agent".
- Region: Pilih opsi global atau region lain sesuai kebutuhan.
- Klik "BUAT" untuk melanjutkan konfigurasi.
Menyusun Playbook:
Isi detail seperti:
- Nama Playbook: Misalnya, "Agen Info".
- Sasaran: Deskripsikan tujuan agen, seperti membantu menjawab pertanyaan perjalanan.
- Petunjuk: Buat panduan agar agen menyambut pengguna dan bertanya bagaimana bisa membantu.
- Tekan "Simpan" setelah selesai.
  citeturn0search1

c. Menguji Agen dengan Simulator

Setelah pengaturan awal selesai:

Klik ikon Simulator untuk memilih agen yang baru saja Anda buat.
Pilih model AI generatif yang mendasari, misalnya gemini-1.5-flash.
Uji agen dengan mengetikkan input pada kotak teks dan perhatikan respons yang diberikan.

4. Mendesain Agen AI

Sebelum mengembangkan lebih jauh, penting untuk mendefinisikan visi dan tujuan agen. Beberapa pertanyaan yang dapat Anda jawab meliputi:

Masalah Apa yang Diselesaikan Agen?
Misalnya, membantu pengguna merencanakan perjalanan atau menjawab pertanyaan terkait produk.
Fungsi Utama Agen:
Apakah agen hanya memberikan informasi atau juga melakukan aksi seperti pemesanan?
Batasan Agen:
Tentukan apa saja yang tidak dapat dilakukan oleh agen, misalnya tidak membuat gambar visual.
Persona Agen:
Apakah agen bersifat formal, ramah, atau humoris?
Metrik Keberhasilan:
Bagaimana Anda mengukur efektivitas agen, misalnya dengan kepuasan pengguna.

Dengan mendefinisikan aspek-aspek ini, Anda akan memiliki panduan yang jelas dalam merancang interaksi dan alur percakapan agen.

5. Melampirkan Datastore untuk Grounding

Agar agen tidak mengalami “halusinasi” dan memberikan informasi yang akurat, Anda dapat mengintegrasikan datastore sebagai basis pengetahuan tambahan:

Membuat Alat Datastore:
Klik tombol "+ Data store" di bagian bawah halaman dasar agen, lalu isikan:
- Nama Alat: Misalnya, "Lokasi Alternatif".
- Jenis: Pilih "Penyimpanan data".
- Deskripsi: Jelaskan bahwa alat ini digunakan jika permintaan lokasi tidak tersedia.
Membuat Data Store Nyata:
Klik "add data stores" dan pilih "Create a data store".
- Pilih opsi untuk mengimpor file dari Cloud Storage (misalnya, file wakanda.txt).
- Masukkan path file dan ikuti petunjuk untuk menyelesaikan proses impor.
Konfigurasi Grounding:
Setelah datastore berhasil dibuat, pastikan untuk mengaitkannya dengan agen melalui konfigurasi petunjuk. Tambahkan instruksi seperti:

"Gunakan ${TOOL: Alternative Location} jika permintaan pengguna mengandung lokasi yang tidak ada."
Dengan langkah ini, agen Anda akan memberikan respons alternatif berdasarkan informasi yang ada pada datastore.
citeturn0search1

6. Integrasi dengan Aplikasi

Setelah agen siap, Anda bisa mengintegrasikannya ke dalam aplikasi atau situs web:

a. Contoh Integrasi dengan Flask

Anda dapat membuat aplikasi web menggunakan Flask di Python untuk menampilkan agen Anda. Berikut adalah garis besar contoh kodenya:

from flask import Flask, render_template_string

app = Flask(__name__)

html_template = """
<!DOCTYPE html>
<html lang="id">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>Agen AI Travel Buddy</title>
  <link rel="stylesheet" href="https://www.gstatic.com/dialogflow-console/fast/df-messenger/prod/v1/themes/df-messenger-default.css">
  <script src="https://www.gstatic.com/dialogflow-console/fast/df-messenger/prod/v1/df-messenger.js"></script>
  <style>
    df-messenger {
      z-index: 999;
      position: fixed;
      bottom: 16px;
      right: 16px;
      --df-messenger-font-color: #000;
      --df-messenger-chat-background: #f3f6fc;
    }
    body { font-family: sans-serif; margin: 20px; }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Selamat Datang di Travel Buddy!</h1>
  <p>Mulai percakapan dengan agen kami di pojok kanan bawah.</p>
  <df-messenger
    project-id="YOUR_PROJECT_ID"
    agent-id="YOUR_AGENT_ID"
    language-code="id">
  </df-messenger>
</body>
</html>
"""

@app.route("/")
def index():
    return render_template_string(html_template)

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

Setelah file disimpan, jalankan dengan perintah python app.py dan uji aplikasi melalui browser.
citeturn0search3

b. Deployment ke Cloud Run

Untuk memastikan aplikasi dapat diakses secara global:

Buat Dockerfile untuk mengemas aplikasi.
Gunakan gcloud CLI untuk membangun image dan men-deploy ke Cloud Run.
Ikuti petunjuk di dokumentasi untuk memastikan deployment berjalan dengan baik.

7. Studi Kasus: Agen Perjalanan dan Agen Penjualan Online

Beberapa contoh aplikasi yang dapat Anda kembangkan dengan Vertex AI Agent Builder meliputi:

Agen Perjalanan: Membantu pengguna merencanakan perjalanan dengan menyediakan rekomendasi destinasi, itinerary, dan informasi penerbangan.
Agen Penjualan Online: Mengintegrasikan agen yang bisa membantu menjawab pertanyaan seputar produk, memandu proses pembelian, hingga menampilkan hasil pencarian produk secara interaktif.
citeturn0search4

8. Penutup

Dengan Vertex AI Agent Builder, pembuatan agen percakapan yang cerdas dan responsif kini menjadi lebih mudah. Dari tahap perancangan, pembuatan, hingga integrasi dengan aplikasi nyata, seluruh proses dapat dilakukan dengan sedikit kode dan pengaturan yang minimal. Teknologi ini tidak hanya memberikan pengalaman interaksi yang lebih baik bagi pengguna, tetapi juga membuka peluang baru dalam pengembangan aplikasi AI generatif untuk berbagai sektor, mulai dari pariwisata hingga e-commerce.

Selamat mencoba dan eksplorasi lebih lanjut!
citeturn0search7

Artikel ini diharapkan dapat menjadi panduan komprehensif bagi Anda yang ingin memulai perjalanan dalam mengembangkan agen AI dengan Vertex AI Agent Builder. Happy building!

28 Mar 2025