Membawa Agen AI ke Produksi:Peran Penting Desain Platform

Model penalaran semakin maju, namun produksinya masih sulit

Model penalaran telah berkembang pesat. Sistem sekarang dapat mengurai dokumen, menulis kode, dan membuat keputusan yang dulunya merupakan bidang penelitian. Namun terlepas dari kemajuan ini, sebagian besar inisiatif AI masih kesulitan mencapai lingkungan produksi yang mengutamakan konsistensi, tata kelola, dan keandalan. Faktanya, laporan MIT baru-baru ini menemukan bahwa hanya sebagian kecil proyek AI yang dapat diterapkan dalam operasi sehari-hari.

Tampil di panggung utama FUSION, acara pelanggan andalan kami pada tahun 2025, Jerry Liu, pendiri LlamaIndex, merangkum tantangan ini dengan baik:

“Hambatan terbesar dalam penerapan AI adalah kemampuan Anda sendiri untuk mengontekstualisasikan dan merekayasa alur kerja model-model ini.”

Dengan kata lain, hambatan terhadap eksekusi AI bukanlah modelnya. Ini adalah struktur operasional yang melingkupinya:orkestrasi, kemampuan observasi, tata kelola, integrasi, dan kemampuan untuk beralih dari wawasan eksperimental ke eksekusi yang dapat diandalkan.

Bagi para pemimpin otomatisasi dan operasi yang sedang mengevaluasi tempat untuk membangun alur kerja agen, pertimbangan utamanya bukan lagi platform mana yang menghasilkan demo paling mengesankan, namun platform mana yang secara konsisten mendukung transisi dari prototipe ke produksi.

Alur kerja agen membutuhkan lebih dari sekadar AI saja

Tim yang dapat mengoperasionalkan AI dengan andal memahami bahwa aplikasi agen di dunia nyata menyatukan beberapa mode eksekusi:logika deterministik, penilaian manusia, dan penalaran AI yang ditargetkan.

Ambil alur kerja persetujuan perjalanan yang umum. Permintaan diajukan melalui formulir deterministik. Agen mengekstrak detail kebijakan dari dokumentasi kompleks menggunakan penalaran yang didukung AI. Seorang manajer meninjau dan menyetujui. Keuangan menangani pemeriksaan terakhir. Perjalanan kemudian dipesan menggunakan aturan deterministik.

Meskipun komponen AI jelas sangat penting dalam proses ini, komponen ini hanyalah salah satu segmen dalam rantai operasional yang lebih besar. Tanpa orkestrasi, pemantauan, dan tata kelola untuk keseluruhan alur, bahkan model penalaran yang canggih pun akan tetap terbatas pada demonstrasi dan bukan produksi.

Platform pengembangan tujuan umum sering kali memberikan landasan yang kuat untuk segmen penalaran. Namun keberhasilan operasional yang berkelanjutan memerlukan lingkungan yang dirancang untuk menghubungkan pemikiran AI dengan proses bisnis yang lebih luas—secara aman, dapat diamati, dan dengan kepemilikan yang jelas pada setiap langkah.

Platform yang dibuat untuk alur kerja agen

UiPath Platform™ mendekati otomatisasi agen dari latar belakang yang mendalam dalam pelaksanaan proses perusahaan. Warisan tersebut membentuk cara tim membangun, mengatur, dan mengoperasikan alur kerja berbasis AI saat ini, terutama ketika beralih dari eksperimen awal ke lingkungan yang menuntut prediktabilitas dan pengawasan.

Orkestrasi di seluruh alur kerja end-to-end

Sistem agen modern menggabungkan pemanggilan model, logika deterministik, persetujuan manusia, dan integrasi sistem. Lapisan orkestrasi terpadu membawa elemen-elemen ini ke dalam satu alur operasional, memungkinkan tim melihat posisi suatu proses, bagaimana keputusan dibuat, dan tindakan apa yang tersisa.

Alih-alih mengoordinasikan alat terpisah untuk setiap tahapan, orkestrasi terjadi di satu tempat. Hal ini mengurangi overhead operasional, memperjelas kepemilikan, dan mendukung eksekusi yang lebih konsisten.

Kemampuan observasi menyeluruh

Ketika alur kerja mencakup beberapa lapisan keputusan—penalaran AI, logika deterministik, interaksi manusia, dan panggilan sistem—observabilitas menjadi hal penting dalam keandalan. Platform ini menyediakan jejak eksekusi terperinci yang menggabungkan log alasan dengan log proses deterministik, memungkinkan tim melihat bagaimana agen sampai pada suatu keputusan dan bagaimana proses berkembang dari satu tahap ke tahap berikutnya.

Perintah, penggunaan alat, peralihan antara manusia dan otomatisasi, panggilan integrasi, dan jalur logika bisnis semuanya muncul dalam jejak yang sama. Tingkat visibilitas ini membantu tim mendiagnosis masalah, meningkatkan perilaku agen, dan menjaga kepercayaan terhadap keputusan yang dijalankan dalam skala besar.

Tata Kelola dan AI Trust Layer

Sistem agen yang beroperasi dalam produksi memerlukan pagar pembatas yang konsisten. Lapisan Kepercayaan AI UiPath memberikan pengawasan terpusat untuk interaksi AI generatif, menyembunyikan informasi identitas pribadi sebelum mencapai model, menegakkan pilihan kebijakan, mengaudit penggunaan, dan mengelola pengendalian biaya.

Tim dapat menjalankan model yang disediakan platform atau menggunakan model mereka sendiri, baik yang dihosting secara pribadi, dikelola cloud, atau disesuaikan untuk domain tertentu. Semua ini mewarisi tata kelola dan kontrol yang sama, sehingga memastikan konsistensi operasional apa pun pilihan modelnya.

Integrasi perusahaan yang mendukung skala operasional

Sebagian besar alur kerja agen menyentuh sistem bisnis inti—perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), manajemen hubungan klien (CRM), repositori dokumen, sistem layanan pelanggan, platform data, dan banyak lagi. Platform ini mencakup perpustakaan integrasi tingkat perusahaan yang luas yang dikembangkan di banyak penerapan berskala besar. Hal ini memungkinkan agen mengambil data dari sistem operasional atau mendorong tindakan di dalamnya tanpa tim harus membuat dan memelihara konektor khusus.

Penalaran atas data tidak terstruktur

Banyak otomatisasi dimulai dengan masukan tidak terstruktur:PDF, laporan, atau konten campuran. Melalui integrasi langsung dengan kerangka orkestrasi data seperti LlamaIndex, platform ini memungkinkan agen untuk mempertimbangkan materi tidak terstruktur dalam jumlah besar. Kemampuan pemrosesan dokumen mengubah masukan kompleks menjadi format terstruktur yang sesuai untuk konsumsi model, memastikan agen dapat bekerja dengan dokumen dunia nyata dan bukan hanya sampel yang diformat dengan rapi.

Pilihan model yang terbuka dan fleksibel

Performa model berkembang dengan cepat. Tim sering kali memilih model yang berbeda untuk tugas yang berbeda—satu untuk penalaran terstruktur, satu lagi untuk analisis konteks panjang, satu lagi untuk interaksi suara atau multimodal, dan terkadang model khusus domain untuk pekerjaan yang diatur atau sensitif.

Platform ini dirancang untuk mendukung fleksibilitas ini. Agen dapat memanggil beberapa model dalam alur kerja yang sama, dan tim dapat memilih model yang tepat untuk setiap langkah tanpa merestrukturisasi prosesnya. Hal ini membantu organisasi beradaptasi seiring perubahan lanskap, menjaga kesinambungan bahkan ketika opsi model baru muncul atau perubahan kinerja.

Interoperabilitas ekosistem yang mendalam

Untuk mendukung fleksibilitas ini, platform ini berintegrasi secara mendalam dengan penyedia model AI terkemuka, layanan cloud, sistem perangkat lunak perusahaan, dan kerangka kerja agen sumber terbuka—tanpa mengunci pengguna pada vendor tertentu.

Hal ini mencakup interaksi agen dua arah dengan platform percakapan, koneksi orkestrasi ke cloud data perusahaan, dukungan untuk kerangka kerja agen terbuka dan alat evaluasi, serta kompatibilitas dengan gateway model yang memungkinkan tim untuk menggabungkan model yang dihosting secara pribadi atau disesuaikan. Desain terbuka platform ini memungkinkan organisasi untuk mengembangkan model dan pilihan alat mereka dari waktu ke waktu sambil mempertahankan praktik tata kelola dan operasional yang konsisten.

Alat untuk menguji, mengevaluasi, dan meningkatkan agen

Agen bangunan relatif mudah. Menerapkan agen yang beroperasi dengan andal dalam produksi memerlukan pengujian, evaluasi, dan penyempurnaan yang ketat. Platform ini mencakup kemampuan yang dibangun secara khusus untuk mendukung siklus hidup operasional ini.

Tim dapat mensimulasikan perilaku agen menggunakan data sintetis atau alat tiruan, yang sangat berguna ketika sistem nyata belum siap atau ketika menguji kasus-kasus edge yang dapat menghasilkan transaksi langsung yang tidak diinginkan. Simulasi ini muncul dengan jelas dalam riwayat yang dijalankan, sehingga memudahkan untuk memisahkannya dari data eksekusi sebenarnya.

Kumpulan evaluasi memungkinkan tim mengukur kinerja agen di berbagai skenario. Tersedia evaluator deterministik dan berbasis LLM, dan tim dapat membuat evaluator khusus yang selaras dengan konteks bisnis mereka. Evaluator bawaan menilai kebenaran keluaran, koherensi lintasan langkah demi langkah, dan faktor lain yang memengaruhi keandalan.

Skor kesehatan agen menyatukan kualitas cepat, pengaturan peralatan, desain skema, dan cakupan evaluasi untuk menunjukkan kesiapan produksi. Rekomendasi yang dihasilkan oleh Pengoptimal Agen menyoroti area mana saja yang akan memiliki dampak paling besar, sehingga membantu tim memfokuskan upaya penyempurnaannya secara efektif.

Fleksibilitas penerapan untuk kebutuhan dunia nyata

Organisasi beroperasi di berbagai lingkungan. Beberapa berjalan sepenuhnya di cloud. Negara lain memiliki persyaratan residensi data yang ketat, lingkungan yang diatur, atau infrastruktur yang harus tetap memiliki celah udara.

Platform ini mendukung semua skenario berikut:penerapan cloud, instalasi lokal, lingkungan berbasis Linux, server bare-metal, dan cluster Kubernetes termasuk AKS, EKS, dan OpenShift. Di lingkungan dengan celah udara, platform penuh dapat berjalan tanpa akses internet. Pembaruan terkini mencakup peningkatan dukungan IPv6, jaringan dual-stack, perluasan opsi pemulihan bencana, dan dukungan untuk beberapa instance dalam satu cluster Kubernetes.

Fleksibilitas ini memastikan alur kerja agen dapat beradaptasi dengan realitas infrastruktur dan kebutuhan kepatuhan setiap organisasi.

Menjembatani kode rendah dan kode pro untuk tim modern

Model penalaran mengubah cara otomatisasi dibangun. Semakin banyak pengguna non-teknis yang dapat mendeskripsikan apa yang mereka butuhkan dalam bahasa alami, dan sistem dapat menghasilkan alur kerja awal. Hal ini memperluas pihak yang dapat berpartisipasi dalam otomatisasi bangunan sekaligus meningkatkan kebutuhan akan platform yang mendukung pembuatan yang cepat dan operasionalisasi yang ketat.

UiPath Platform™ telah lama mendukung kedua ujung spektrum ini. Alat berkode rendah memberikan kecepatan dan aksesibilitas, sementara kemampuan pro-kode memastikan bahwa pengembang dapat menerapkan logika kompleks, berintegrasi secara mendalam dengan sistem, dan mengelola siklus hidup otomatisasi produksi secara penuh. Pembangunan yang didukung AI kini mempercepat pembuatan alur kerja awal, dengan pengembang menyempurnakan dan memperluas otomatisasi saat bergerak menuju produksi.

Karena kedua pendekatan ini memiliki landasan yang sama, organisasi menghindari fragmentasi yang sering muncul antara eksperimen dan penerapan operasional.

Memulai:dari individu hingga tim perusahaan

Baik seseorang sedang belajar, membangun tim kecil, atau memandu peluncuran skala besar, platform ini mendukung jalur yang konsisten mulai dari eksperimen awal hingga operasi produksi berkelanjutan.

Individu dapat memulai dengan Edisi Komunitas gratis, yang mencakup penggunaan LLM harian dan akses ke sumber belajar yang komprehensif melalui Akademi UiPath. Karena pembelajaran terjadi pada platform yang sama dengan yang digunakan di lingkungan perusahaan, keterampilan ditransfer langsung ke proyek nyata.

Tim kecil dapat memanfaatkan perpustakaan templat dan komunitas besar praktisi yang berbagi praktik terbaik. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan, lingkungan pun ikut berkembang, sehingga menghindari perlunya migrasi yang mengganggu di kemudian hari.

Tim perusahaan yang menjalankan pembuktian konsep mendapat manfaat dari penerapan tata kelola dan kepatuhan sejak awal. Hal ini mempermudah untuk menunjukkan kepada pemangku kepentingan bagaimana agen eksperimental dapat beralih ke alur kerja tingkat produksi yang tertata dan dapat diamati.

Organisasi yang menggabungkan eksperimen AI yang terfragmentasi sering kali mencapai titik di mana orkestrasi, kemampuan observasi, dan stabilitas operasional lebih penting daripada demo yang terisolasi. Platform ini menyatukan kemampuan-kemampuan ini, dan tim dapat membantu organisasi bertransisi dengan lancar dan merancang alur kerja yang dibangun untuk produksi sejak hari pertama.

Mengapa keterampilan yang dibangun di sini penting

Platform UiPath digunakan oleh ribuan organisasi di seluruh dunia, termasuk banyak perusahaan terbesar di dunia. Hasilnya, para profesional yang belajar merancang dan mengoperasikan alur kerja di sini memperoleh keterampilan yang dapat diterapkan secara langsung di lingkungan dunia nyata.

Bagi para pemimpin otomatisasi dan operasi, hal ini berarti bahwa berinvestasi pada keahlian platform akan memperkuat kapabilitas organisasi dan kesiapan talenta pada saat yang bersamaan.

Coba UiPath secara gratis.

Bergabunglah dengan Komunitas UiPath .