Apa Itu crewAI? Framework AI Multiagen untuk Kolaborasi Cerdas

Rita Puspita Sari
•
12 jam yang lalu

Dalam era kecerdasan buatan (AI) yang terus berkembang, muncul berbagai kerangka kerja yang memungkinkan AI bekerja lebih efisien dan kolaboratif. Salah satu inovasi terbaru dalam dunia AI adalah crewAI, sebuah framework orkestrasi multiagen open-source yang dirancang oleh João Moura. crewAI memungkinkan AI untuk bekerja dalam tim, mirip dengan bagaimana manusia berkolaborasi dalam dunia nyata.

Artikel ini akan mengulas secara mendalam tentang crewAI, bagaimana sistem multiagen bekerja, serta keunggulannya dibandingkan dengan sistem berbasis agen tunggal.

Apa Itu crewAI?

crewAI adalah framework berbasis Python yang mengorkestrasi berbagai agen AI otonom dalam satu tim atau crew untuk menyelesaikan tugas tertentu. Dengan menggunakan crewAI, sistem AI dapat secara otomatis mendistribusikan tugas, berkomunikasi, dan bekerja secara efisien seperti tim manusia.

Setiap agen dalam crewAI memiliki peran unik dan menggunakan alat bawaan maupun eksternal untuk menyelesaikan tugasnya. Model bahasa besar (Large Language Model/LLM) berfungsi sebagai mesin pemrosesan utama yang membantu agen dalam memilih tindakan yang tepat.

Penggunaan model AI berbasis agen ini semakin populer seiring dengan meningkatnya kompleksitas tugas yang dihadapi AI modern. crewAI hadir sebagai solusi untuk mengotomatiskan alur kerja multiagen, memungkinkan AI untuk bekerja secara lebih terstruktur dan efisien.

Framework AI Berbasis Agen (Agentic Framework)

Framework berbasis agen adalah pendekatan dalam pengembangan AI yang memungkinkan sistem untuk menggunakan alat, berkolaborasi, dan menyusun strategi secara mandiri. Dalam pendekatan ini, agen AI tidak hanya memproses informasi, tetapi juga melakukan perencanaan, penyempurnaan berulang, dan refleksi untuk menyelesaikan tugas secara efektif.

Pendekatan berbasis agen ini memiliki beberapa keuntungan:

Meningkatkan efisiensi: AI dapat menyelesaikan tugas lebih cepat karena dikerjakan oleh beberapa agen sekaligus.
Mengurangi kebutuhan fine-tuning: Agen AI dapat belajar dari pengalaman sebelumnya, sehingga tidak selalu memerlukan pelatihan ulang yang mahal.
Meningkatkan fleksibilitas: AI dapat menyesuaikan diri dengan perubahan tugas dan lingkungan.

Dengan pendekatan berbasis agen, AI dapat menangani tugas yang lebih kompleks dan beradaptasi lebih baik terhadap situasi baru dibandingkan dengan model AI tradisional.

Arsitektur Sistem Berbasis Agen: Single-Agent vs Multi-Agent

Sistem berbasis agen dapat diklasifikasikan menjadi dua jenis utama:

Single-Agent System
Dalam sistem ini, hanya ada satu agen AI yang menangani berbagai tugas. Agen ini bekerja sendiri dan menggunakan alat seperti mesin pencari, API, atau agen lain jika diperlukan.
Namun, sistem ini memiliki keterbatasan, yaitu:
- Kurangnya interaksi dengan agen lain.
- Tidak ada mekanisme kerja sama seperti dalam tim manusia.
- Mengandalkan umpan balik manusia untuk meningkatkan akurasi.
  Sistem ini cocok untuk tugas yang sudah terdefinisi dengan jelas, seperti chatbot sederhana atau pencarian informasi.
Multi-Agent System (MAS)
Berbeda dengan sistem agen tunggal, MAS menggunakan beberapa agen AI yang bekerja bersama dalam satu lingkungan. Setiap agen memiliki spesialisasi tertentu dan berkontribusi untuk menyelesaikan tugas secara kolektif.
Keunggulan MAS:
- Kolaborasi yang lebih baik antara agen AI.
- Dapat menangani tugas yang lebih kompleks dibandingkan sistem agen tunggal.
- Meningkatkan kecepatan dan keandalan dalam kondisi data yang tidak pasti.
  Dalam sistem crewAI, MAS memungkinkan agen AI untuk membangun pemahaman bersama tentang tujuan, memori, dan rencana tindakan, sehingga hasil yang dihasilkan lebih akurat dan optimal.

Keunggulan crewAI dalam Sistem Multiagen

Sebagai salah satu kerangka kerja multiagen, crewAI menawarkan berbagai keunggulan yang membuatnya lebih unggul dibandingkan pendekatan AI tradisional.

Kolaborasi Agen yang Efektif
Agen dalam crewAI dapat dikonfigurasi dengan persona dan instruksi khusus untuk menjalankan tugas tertentu.
Dengan adanya template kolaborasi, pengguna dapat dengan mudah mengatur tim agen untuk bekerja secara harmonis dalam mencapai tujuan.
Perilaku Otonom
Agen AI dalam crewAI dapat menjalankan tugas secara mandiri tanpa perlu arahan manusia. Agen ini mampu:
- Menganalisis situasi dan membuat keputusan.
- Merencanakan strategi sebelum menjalankan tugas.
- Menggunakan berbagai alat pendukung untuk menyelesaikan tugas secara optimal.
Dengan pendekatan ini, crewAI menjadi langkah menuju pengembangan Artificial General Intelligence (AGI) yang lebih maju.
Skalabilitas Tinggi
Sistem multiagen dalam crewAI dapat diskalakan berdasarkan:
- Jumlah agen yang digunakan dalam satu sistem.
- Keberagaman agen berdasarkan spesialisasi tugasnya.
- Ukuran data yang diproses dalam sistem AI.
crewAI juga mendukung integrasi dengan alat pemantauan pihak ketiga, memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi performa sistem secara real-time.

Apa Itu Agen AI dan Bagaimana Mereka Bekerja?

Agen AI adalah sistem berbasis LLM yang dapat menjalankan berbagai tugas secara otonom. Mereka memiliki beberapa kemampuan utama, seperti:

Memori: Dapat menyimpan dan mengingat informasi dari pengalaman sebelumnya.
Perencanaan: Mampu menyusun strategi sebelum menjalankan tugas.
Interaksi: Dapat berkomunikasi dengan agen lain dan lingkungan sekitarnya.

Perbedaan utama antara agen AI dan model LLM tradisional adalah bahwa agen AI tidak hanya menghasilkan teks, tetapi juga menggunakan alat dan beradaptasi dengan lingkungan.

Dalam sistem crewAI, agen AI dapat memanggil alat perangkat lunak lain, seperti mesin pencari atau API, dan menggunakannya untuk menyelesaikan tugas. Hal ini membuat agen AI lebih fleksibel dibandingkan model LLM konvensional.

Cara Kerja dan Komponen Utama crewAI

crewAI adalah sebuah framework berbasis AI yang memungkinkan agen-agen virtual bekerja sama dalam tim untuk menyelesaikan tugas tertentu. crewAI mengadopsi sistem multiagen, di mana setiap agen memiliki peran, tujuan, dan keahlian spesifik yang membantu menyelesaikan pekerjaan secara otomatis.

Dengan crewAI, berbagai tugas seperti analisis data, penelitian, pemrosesan dokumen, atau bahkan layanan pelanggan dapat dilakukan dengan lebih cepat dan efisien. CrewAI terdiri dari lima komponen utama:

Agen (Agents): Elemen Utama dalam crewAI
Agen dalam crewAI bertindak sebagai anggota tim virtual yang memiliki peran spesifik. Mereka dapat berinteraksi, berbagi informasi, serta mendelegasikan tugas satu sama lain.
Atribut Agen
Setiap agen memiliki tiga atribut utama:
- Role (Peran): Menentukan fungsi agen dalam tim (misalnya, Data Scientist, Customer Support).
- Goal (Tujuan): Menjelaskan target atau sasaran agen dalam sistem.
- Backstory (Latar Belakang): Konteks yang memberikan informasi tambahan mengenai agen.
Sebagai contoh, berikut adalah definisi agen dalam crewAI yang berperan sebagai dukungan pelanggan:
```
/agent = Agent(
    role='Customer Support',
    goal='Menangani pertanyaan dan masalah pelanggan',
    backstory='Anda adalah spesialis dukungan pelanggan di sebuah restoran besar. Anda bertanggung jawab atas panggilan pelanggan dan memberikan dukungan serta mencatat umpan balik pelanggan.'
)
```
Agen dalam crewAI juga dapat dikonfigurasi untuk menggunakan berbagai model Large Language Model (LLM), seperti GPT-4, IBM Granite™, atau model lokal yang terhubung melalui Ollama.
Alat (Tools) yang Digunakan Agen
Agen dalam crewAI dapat menggunakan berbagai alat untuk membantu menyelesaikan tugasnya. crewAI menyediakan tiga jenis alat utama:
- crewAI Tools
  Alat bawaan dari crewAI yang memiliki mekanisme penanganan kesalahan dan caching data. Contoh alat dalam kategori ini:
  - JSONSearchTool: Mencari data dalam file JSON.
  - GithubSearchTool: Mengambil informasi dari repositori GitHub.
  - YouTubeChannelSearchTool: Menganalisis konten dalam saluran YouTube.
  Selain itu, crewAI juga mendukung web scraping untuk mengumpulkan dan mengekstraksi data secara otomatis.
- LangChain Tools
  crewAI mendukung integrasi dengan alat LangChain, seperti:
  - Shell (bash): Menjalankan perintah terminal.
  - Document Comparison: Membandingkan isi dua dokumen.
  - Python Execution: Menulis dan menjalankan kode Python untuk menyelesaikan tugas pemrograman.
- Custom tools
  - Pengguna dapat membuat alat khusus dengan menentukan deskripsi dan fungsi spesifik sesuai kebutuhan mereka. crewAI juga mendukung mekanisme caching yang bisa disesuaikan untuk alat-alat buatan pengguna.
Tasks dalam crewAI
Tasks dalam crewAI adalah pekerjaan spesifik yang diberikan kepada agen untuk diselesaikan. crewAI memungkinkan banyak agen bekerja dalam satu tugas yang sama.
Atribut Tugas
Setiap tugas memiliki atribut utama:
- Description (Deskripsi): Penjelasan tentang tugas yang harus dilakukan.
- Agent (Agen): Agen yang bertanggung jawab atas tugas tersebut.
- Expected Output (Output yang Diharapkan): Hasil akhir dari tugas yang diberikan.
Sebagai contoh, berikut adalah tugas yang diberikan kepada agen yang bertugas mengumpulkan data pelanggan:
```
data_collection = Task(
    description='Mengumpulkan data dari interaksi pelanggan, riwayat transaksi, dan tiket dukungan',
    expected_output='Koleksi data yang telah terorganisir dan siap diproses',
    agent=data_science_agent,
)
```
Fitur Add Tasks
- Integrasi dengan alat: Agen dapat menggunakan alat tambahan untuk menyelesaikan tugas.
- Eksekusi asinkron: Beberapa tugas dapat dikerjakan secara bersamaan.
- Human input review: Pengguna dapat meninjau hasil tugas sebelum menyelesaikannya.
- Output kustomisasi: Format hasil tugas bisa berupa JSON, file teks, atau format lain yang sesuai.
Proses (Processes) dalam crewAI
Proses dalam crewAI memungkinkan agen bekerja secara sistematis untuk menyelesaikan tugas dengan lebih efisien. crewAI mengatur proses dalam tiga jenis utama:
- Sequential (Berurutan)
  - Tugas dikerjakan dalam urutan tertentu.
  - Hasil dari satu tugas digunakan sebagai input untuk tugas berikutnya.
- Hierarchical (Hierarki)
  - crewAI membuat manajer virtual yang mengawasi distribusi pekerjaan.
  - Agen bertindak sesuai dengan instruksi manajer untuk menyelesaikan tugas mereka.
- Consensual (Direncanakan)
  - Masih dalam tahap pengembangan.
  - Nantinya, agen dapat berkomunikasi dan mengambil keputusan bersama dalam suatu proyek.
Tim (Crews) dalam crewAI
Crew adalah kumpulan agen yang bekerja sama dalam satu proyek. crewAI memungkinkan pengguna untuk menentukan strategi kerja, daftar tugas, dan proses eksekusi yang digunakan.

Atribut Crew
- Daftar agen: Semua agen yang bekerja dalam tim.
- Daftar tugas: Tugas-tugas yang harus diselesaikan oleh tim.
- Proses kerja: Metode yang digunakan untuk menyelesaikan proyek.
Contoh crew dengan dua agen yang bekerja bersama:
```
my_crew = Crew(
    agents=[data_science_agent, customer_support_agent],
    tasks=[customer_support_task, data_collection_task],
    process=Process.sequential,
    full_output=True,
    verbose=True,
)
```
crewAI juga mendukung fitur tambahan seperti callback functions, integrasi memori, dan penetapan agen manajer untuk pengawasan lebih baik.

Use Case Penggunaan crewAI

crewAI telah digunakan dalam berbagai bidang, dari pembuatan konten hingga analisis keuangan. Berikut adalah beberapa contoh implementasi crewAI dalam kehidupan nyata:

Perencanaan dan Pembuatan Konten
Dalam dunia pemasaran digital dan pembuatan konten, crewAI digunakan untuk membangun tim agen AI yang bekerja secara kolaboratif. Tim ini dapat terdiri dari agen-agen yang memiliki spesialisasi masing-masing, misalnya:
- Agen riset yang mencari informasi terbaru tentang suatu topik
- Agen penulis yang menyusun konten berdasarkan riset yang dikumpulkan
- Agen editor yang memperbaiki tata bahasa dan memastikan kualitas tulisan
Salah satu implementasi crewAI adalah bekerja sama dengan groq, sebuah natural language models untuk menciptakan konten yang lebih menarik dan akurat.
Otomatisasi Pemeriksaan dan Penulisan Email
crewAI juga dapat digunakan untuk mengelola dan mengotomatisasi tugas email, seperti:
- Menganalisis dan memfilter email masuk
- Menarik seluruh utas percakapan yang berkaitan
- Melakukan riset dan menyusun draft email secara otomatis
Untuk melakukan tugas ini, crewAI bekerja sama dengan LangGraph, libary yang memungkinkan orkestrasi agen multiagen dalam work flow AI.
Analisis Saham dan Rekomendasi Investasi
Dalam dunia finansial, crewAI dapat digunakan untuk:
- Mengumpulkan data pasar saham dari berbagai sumber
- Menganalisis tren harga saham
- Memberikan rekomendasi investasi berdasarkan hasil analisis
Untuk menjalankan analisis ini, crewAI menggunakan model kecerdasan buatan seperti GPT-3.5 atau GPT-4, yang dapat memberikan wawasan berbasis data yang lebih akurat.

Perbandingan crewAI dengan Framework Multiagen Lainnya

crewAI bukan satu-satunya framework AI yang berfokus pada sistem multiagen. Ada beberapa framework lain yang juga memiliki fitur serupa, seperti AutoGen dan ChatDev. Berikut adalah perbandingan antara crewAI dengan kedua framework tersebut.

crewAI vs AutoGen
AutoGen adalah framework AI berbasis agen yang dikembangkan oleh Microsoft. Sama seperti crewAI, AutoGen digunakan untuk membangun sistem AI berbasis percakapan.
Perbandingan crewAI dan AutoGen:
- Keduanya fleksibel dan memungkinkan pembuatan agen AI yang dapat bekerja sama.
- crewAI lebih mudah dikonfigurasi, karena memiliki atribut yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.
- AutoGen membutuhkan lebih banyak pengaturan pemrograman untuk mencapai tingkat kontrol yang sama seperti crewAI.
- AutoGen memiliki fitur bawaan untuk mengeksekusi kode yang dihasilkan oleh LLM, sedangkan crewAI memerlukan pengaturan tambahan untuk mendukung fitur ini.
Kesimpulannya, crewAI lebih mudah digunakan bagi pemula, sementara AutoGen menawarkan kontrol yang lebih mendalam bagi pengguna yang lebih mahir dalam pemrograman AI.
crewAI vs ChatDev
ChatDev adalah platform open-source yang mengadopsi pendekatan kolaborasi multiagen berbasis peran. Meskipun mirip dengan crewAI, ada beberapa perbedaan utama di antara keduanya.
Perbandingan crewAI dan ChatDev:
- ChatDev memiliki struktur yang lebih kaku, sehingga kurang fleksibel dibandingkan crewAI dalam lingkungan produksi.
- crewAI lebih fleksibel, karena dapat diintegrasikan dengan aplikasi pihak ketiga dan alur kerja yang lebih dinamis.
- ChatDev memiliki keunggulan sebagai ekstensi peramban, yang memungkinkan agen AI untuk terhubung di berbagai tab browser.
Jika Anda membutuhkan framework AI yang lebih fleksibel dan dapat dikustomisasi, crewAI lebih cocok dibandingkan ChatDev. Namun, jika tujuan Anda adalah membangun sistem AI yang bekerja di dalam browser, ChatDev bisa menjadi pilihan yang lebih baik.

Kesimpulan

crewAI adalah salah satu framework AI multiagen yang memberikan solusi inovatif dalam pengembangan kecerdasan buatan. Dengan kemampuannya dalam mengatur interaksi antaragen, crewAI mampu menjalankan tugas yang kompleks.

Dibandingkan dengan framework lain seperti AutoGen dan ChatDev, crewAI lebih fleksibel dan lebih mudah dikonfigurasi, meskipun masih memerlukan beberapa pengaturan tambahan untuk fitur tertentu.

Bagi pengembang dan peneliti AI yang ingin membangun sistem AI berbasis agen yang cerdas dan efisien, crewAI adalah pilihan yang menarik untuk dijelajahi.

Tag Terkait