Agents Hub
Bangun AI agent yang bisa bekerja.
Hub utama ARISE untuk memahami agent stack: goal, tools, memory, MCP, orchestration, deployment, observability, dan safety.
Operating loop
Agent bukan chatbot. Agent adalah loop.
Loop ini yang membedakan agent dari jawaban sekali jalan. Setiap langkah harus bisa dilihat dan diuji.
Observe
Agent membaca input, state, dokumen, atau event yang relevan.
Plan
Agent memecah tugas dan memilih tool paling kecil yang cukup.
Act
Agent menjalankan tool dengan permission terbatas dan parameter jelas.
Evaluate
Agent mengecek hasil, mencatat log, lalu eskalasi jika tidak yakin.
Agent stack
Komponen yang harus jelas sebelum deploy.
Tugas harus spesifik, bisa diverifikasi, dan punya batas selesai.
Agent memakai fungsi kecil: search, read, write, query, send, atau deploy.
Konteks disimpan seperlunya, punya sumber, dan bisa dikoreksi.
Permission, logging, rate limit, dan human approval untuk aksi berisiko.
Output dicek dengan kriteria, test case, dan audit trail.
Agent production harus bisa dimonitor, dihentikan, dan dipulihkan.
Starter templates
Mulai dari use case kecil. Baru naikkan otonomi.
Lessons
Pelajari agent secara berurutan.
Apa itu AI Agent
Perbedaan chatbot, workflow automation, dan agent yang bisa memakai tool untuk menyelesaikan tugas.
MenengahTool Use dan Function Calling
Cara memberi AI kemampuan memakai API, database, browser, file, dan sistem internal secara aman.
MenengahMCP Servers Explained
Model Context Protocol sebagai cara standar menghubungkan agent ke data dan tool eksternal.
MenengahBangun Research Agent Pertama
Blueprint praktis untuk agent riset yang mencari sumber, merangkum, memberi sitasi, dan membuat brief.
MenengahMemory Systems untuk Agent
Cara merancang memory jangka pendek, jangka panjang, dan retrieval tanpa membuat agent bingung.
LanjutanMulti-Agent Orchestration
Kapan memakai banyak agent, bagaimana membagi peran, dan cara menjaga output tetap terkendali.
