AI Agents & Multi-Agent Systems
Dari Chatbot ke Autonomous Agent yang Mengeksekusi Task Kompleks
Evolusi dari LLM sederhana ke AI agent yang bisa berpikir multi-step, menggunakan tools via MCP, mengelola memory dan state, dan berkolaborasi dalam multi-agent systems. Modul ini mencakup ReAct pattern, tool-use implementation, MCP praktis, agent memory patterns, multi-agent orchestration dengan CrewAI, dan production agent observability.
Prasyarat
Modul 34 (Prompt Engineering Mastery).
Kenapa Ini Penting
AI agents adalah frontier berikutnya. Dari Devin (coding agent) sampai Claude Computer Use — agent-based systems mendefinisikan ulang apa yang mungkin dengan AI. Skill ini akan menjadi pembeda utama 2025-2026.
Daftar Chapter
- Chapter 36.1
AI Agent: Beyond Simple Chat
Evolusi dari LLM yang merespons ke AI agent yang bertindak — arsitektur dan mindset
- Chapter 36.2
ReAct Pattern: Reasoning + Acting
Pola fundamental untuk AI agent — menggabungkan reasoning dan action dalam satu loop
- Chapter 36.3
Tool-Use & Function Calling
Memberi agent kemampuan untuk 'bertindak' — dari calculator sederhana sampai API kompleks
- Chapter 36.4
MCP in Practice: Membangun Agent dengan Tools
Implementasi Model Context Protocol untuk agent yang bisa akses database, file system, dan API
- Chapter 36.5
Agent Memory & State Management
Memberi agent kemampuan untuk 'mengingat' — dari conversation history sampai long-term knowledge
- Chapter 36.6
Multi-Agent Orchestration
Mengorkestrasi multiple AI agents yang berkolaborasi untuk menyelesaikan task kompleks
- Chapter 36.7
Agent Evaluation & Debugging
Metodologi untuk mengevaluasi dan mendebug agent yang berperilaku tidak diharapkan
- Chapter 36.8
Production Agents: Observability & Guardrails
Menjalankan agent di production dengan monitoring, cost control, dan safety boundaries