5 tingkat evolusi Agen AI. Selama beberapa tahun terakhir, kami telah beralih dari → LLM sederhana ke sistem Agentic yang lengkap dengan penalaran, memori, dan penggunaan alat. Berikut rincian langkah demi langkah. 1) LLM jendela konteks kecil - Input: Teks → LLM → Output: Teks - Chatbot berbasis transformator awal. - Hanya dapat memproses sebagian kecil masukan (percakapan singkat). - Ketika ChatGPT keluar, ia memiliki jendela konteks hanya 4k token. 2) LLM jendela konteks besar - Input: Teks/Dokumen Besar → LLM → Output: Teks -Model seperti Claude/ChatGPT ditingkatkan untuk menangani ribuan token. -Mengizinkan penguraian dokumen yang lebih besar dan percakapan yang lebih panjang. 3) LLM + penggunaan alat (era RAG) -Input: Teks → LLM + Pengambilan / Alat → Output: Teks -Retrieval-Augmented Generation memberikan akses ke data baru + eksternal. -Alat seperti API pencarian, kalkulator, dan database meningkatkan output LLM. 4) LLM multimodal + penggunaan alat + memori - Input: Teks + Gambar + modalitas lain → LLM + Alat + Memori → Output: Multimodal - Agen dapat memproses beberapa jenis data (teks, gambar, audio). - Memori memperkenalkan ketekunan di seluruh interaksi. 5) Agen dengan penalaran & memori - Masukan: Multimodal → LLM → Keputusan → Output: Multimodal - Dilengkapi dengan: → Memori Jangka Pendek, Jangka Panjang, dan Episodik → Tool Calling (penelusuran, API, tindakan) → Penalaran & pengambilan keputusan berbasis ReAct - Pada dasarnya, ini adalah era Agen AI yang kita jalani saat ini. 👉 Terserah Anda: Menurut Anda, seperti apa level berikutnya dari sini?