Kebutuhan dipetakan dari proses bisnis
Sebelum menentukan bentuk agen AI, tim Javan memetakan pekerjaan, peran, data, keputusan, hambatan, risiko, dan hasil yang ingin dicapai.
Hasil: ruang lingkup dan ukuran keberhasilan menjadi lebih jelas.Agent Development Life Cycle
Bangun Agen AI yang Andal dan Terkendali dengan ADLC
Javan membantu organisasi membangun agen AI yang menyatu dengan proses bisnis, terhubung ke data dan sistem, serta aman digunakan dalam kegiatan operasional sehari-hari.
Pendampingan mencakup penentuan kebutuhan prioritas, perancangan instruksi dan prompt, integrasi tools, pengelolaan memori, penerapan guardrails, pengujian, hingga penerapan dan pemantauan.
Kapan ADLC Dibutuhkan?
Saat Proses Bisnis Membutuhkan Lebih dari Sekadar Chatbot
Agen AI dibutuhkan saat sebuah pekerjaan melibatkan banyak tahapan, sumber informasi, aplikasi, dan aturan pengambilan keputusan. Perannya bukan hanya menjawab pertanyaan, tetapi juga membantu menjalankan proses dengan batas tindakan yang jelas dan tetap dapat ditinjau manusia.
Proses manualProses berulang masih dikerjakan manual di banyak dokumen dan aplikasi
Agen AI dapat membaca konteks, menyiapkan hasil, lalu menjalankan tahapan kerja melalui tools yang telah diizinkan.
InformasiInformasi tersebar dan sulit ditemukan saat dibutuhkan
Agen AI membantu menemukan, merangkum, dan menyajikan informasi dari sumber yang telah disetujui.
KeputusanKeputusan rutin membutuhkan data, aturan, dan pemeriksaan
Agen AI menyiapkan rekomendasi atau tindakan, lengkap dengan validasi, jalur eskalasi, dan persetujuan manusia pada tahap kritis.
SistemProses melibatkan banyak aplikasi yang belum terhubung
Melalui API dan tools, agen AI dapat mengoordinasikan pekerjaan di ERP, CRM, database, dan aplikasi internal.
Pendekatan Javan
Agen AI Bukan Sekadar Prompt. Proses, Kendali, dan Operasionalnya Harus Dirancang dengan Baik.
Pengalaman Javan di bidang BPM, BPA, dan pengembangan sistem menjadi fondasi untuk menerapkan AI pada alur kerja yang benar-benar dijalankan organisasi.
Perilaku agen AI dirancang dengan batas yang jelas
Instruksi, prompt, format keluaran, izin penggunaan tools, jalur eskalasi, dan persetujuan manusia disesuaikan dengan peran agen AI.
Hasil: perilaku agen AI lebih konsisten dan mudah dikendalikan.Tools, data, dan memori disiapkan sejak awal
Agen AI dihubungkan dengan sumber pengetahuan, aplikasi, API, konteks sesi, dan memori yang dibutuhkan untuk menjalankan tugasnya.
Hasil: agen AI bekerja dengan konteks bisnis yang tepat.Pengujian dilakukan sebelum dan sesudah rilis
Skenario umum, kondisi khusus, keamanan, kualitas hasil, latensi, biaya, dan kegagalan tools diuji serta dipantau.
Hasil: risiko saat digunakan di lingkungan produksi lebih mudah dikenali dan ditangani.Kapabilitas Teknis
Rekayasa Agen AI, Integrasi, dan Pengujian
Javan membangun agen AI sebagai bagian dari sistem operasional, bukan sebagai fitur percakapan yang berdiri sendiri.
Arsitektur agen AIPemilihan model, perancangan instruksi, tools, handoff, keluaran terstruktur, alur kerja, dan kontrol human-in-the-loop.
Data, tools, dan memoriIntegrasi dengan API, Odoo, ERP, CRM, database, basis pengetahuan, dokumen, konteks sesi, dan memori.
Pengujian dan observabilitasDataset pengujian, evaluasi skenario, tracing, logging, analisis kegagalan, latensi, biaya, dan kualitas hasil.
Kapabilitas Bisnis
Proses, Tata Kelola, dan Adopsi Pengguna
Implementasi agen AI perlu memiliki tujuan, batas kewenangan, pemilik proses, dan mekanisme eskalasi yang dipahami oleh seluruh pihak terkait.
Pemetaan kebutuhanMemetakan alur kerja, kendala, volume pekerjaan, sumber data, risiko, dan target bisnis yang ingin dicapai.
Pengamanan dan tata kelolaMerancang hak akses, validasi masukan dan keluaran, perlindungan data, rekam jejak audit, mekanisme persetujuan, dan jalur eskalasi.
Adopsi dan penyempurnaanMenyiapkan UAT, panduan penggunaan, pelatihan, pemantauan, alur umpan balik, dan penyempurnaan bertahap.
Tahapan Implementasi ADLC
Dari Penentuan Kebutuhan hingga Agen AI Beroperasi dan Terus Disempurnakan
Setiap tahap menghasilkan keluaran yang jelas dan melewati proses validasi. Dengan demikian, agen AI tidak langsung digunakan di lingkungan produksi sebelum batas perilaku, hasil pengujian, dan ukuran keberhasilannya disepakati.
Petakan dan tentukan kebutuhan prioritas
Kami memetakan proses, pengguna, data, keputusan, volume pekerjaan, risiko, dan nilai bisnis untuk menentukan kebutuhan pertama yang paling layak dikerjakan.
Rancang agen AI beserta batas tindakannya
Kami menentukan peran, instruksi, prompt, tools, memori, sumber pengetahuan, guardrails, persetujuan manusia, dan kriteria keberhasilan.
Bangun dan hubungkan dengan sistem
Agen AI dikembangkan dan dihubungkan dengan API maupun sistem yang digunakan, termasuk penyiapan data, keluaran terstruktur, alur kerja, dan pengalaman pengguna.
Uji kualitas dan keamanannya
Kami menguji kualitas hasil, skenario bisnis, kegagalan tools, akses data, prompt injection, jalur eskalasi, latensi, dan biaya operasional.
Rilis, pantau, dan sempurnakan
Agen AI dirilis secara terbatas atau langsung ke lingkungan produksi, kemudian dipantau dan disempurnakan berdasarkan rekam jejak serta masukan dari penggunaan nyata.
Hal yang Sering Ditanyakan tentang ADLC
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa itu ADLC?
ADLC adalah rangkaian tahapan untuk merancang, membangun, menguji, menerapkan, dan terus menyempurnakan sistem berbasis agen AI. Cakupannya meliputi penentuan kebutuhan, instruksi dan prompt, tools, data, memori, guardrails, pengujian, penerapan, dan pemantauan.
Apa bedanya agen AI dengan chatbot biasa?
Chatbot pada umumnya berfokus pada percakapan dan pemberian jawaban. Agen AI dapat menggunakan tools, memahami konteks, menjalankan serangkaian tugas, berinteraksi dengan sistem lain, dan meminta persetujuan manusia sesuai batas yang telah ditetapkan.
Proses bisnis seperti apa yang cocok dibantu agen AI?
Agen AI cocok untuk proses berulang yang melibatkan pencarian informasi, pemrosesan dokumen, koordinasi antarsistem, penyusunan laporan, dukungan operasional, atau pengambilan keputusan yang tetap membutuhkan aturan dan pemeriksaan manusia.
Bisakah agen AI dihubungkan dengan sistem yang sudah digunakan?
Bisa. Agen AI dapat dihubungkan dengan aplikasi internal, Odoo, ERP, CRM, basis pengetahuan, database, penyimpanan dokumen, dan layanan lain melalui API atau mekanisme integrasi yang sesuai.
Bagaimana keamanan dan perilaku agen AI dikendalikan?
Keamanan diterapkan melalui pembatasan akses, guardrails untuk masukan dan keluaran, validasi tools, persetujuan manusia, rekam jejak audit, pengujian skenario risiko, serta pemantauan perilaku agen AI setelah digunakan.
Bisakah implementasi dimulai dari satu kebutuhan terlebih dahulu?
Bisa. Implementasi dapat dimulai dari satu kebutuhan prioritas dengan ruang lingkup dan ukuran keberhasilan yang jelas, lalu dikembangkan secara bertahap berdasarkan hasil pengujian dan penggunaan nyata.
Mulai dari satu proses prioritas
Ingin Mengubah Proses Berulang Menjadi Agen AI yang Tetap Terkendali?
Ceritakan proses, sumber data, aplikasi, risiko, dan hasil yang ingin dicapai. Tim Javan akan membantu menentukan kebutuhan awal serta ruang lingkup implementasi ADLC yang realistis.