Ramai-ramai Agentic AI: Jangan Buru-buru Bilang Sudah Masuk Era AGI

Foto: Tara Winstead / Pexels

Dua atau tiga tahun lalu, obrolan soal kecerdasan buatan masih banyak berkisar pada rasa kagum melihat ChatGPT bisa membantumenulis email, merapikan dokumen, atau mengolah tabel Excel. Polanya cukup sederhana: manusia memberikan perintah, kemudian mesin memberikan jawaban.

Memasuki pertengahan 2026, situasinya mulai berubah.

Yang ramai dibicarakan sekarang bukan lagi sekadar chatbot, melainkan AI Agent atau sistem agen cerdas. Model AI tidak hanya diminta menghasilkan teks, tetapi juga bisa menjalankan perintah di terminal, membuka browser, membaca dokumentasi teknis, mengubah kode program, menggunakan berbagai alat, bahkan berkoordinasi dengan agen lain untuk menyelesaikan pekerjaan.

Dari luar, kemampuan seperti ini memang terlihat seperti sebuah lompatan besar. Komputer bisa menerima satu tujuan, memecahnya menjadi beberapa pekerjaan, menjalankan satu langkah, membaca hasilnya, lalu menentukan langkah berikutnya.

Melihat perkembangan tersebut, muncul pertanyaan yang cukup sering terdengar: apakah kemampuan seperti ini berarti kita sudah memasuki era Artificial General Intelligence atau AGI?

Kalau ditanya apakah agen AI saat ini sudah bisa disebut AGI, menurut saya kesimpulannya masih terlalu jauh.

Dari luar, perilaku agen AI memang bisa terlihat seperti punya inisiatif sendiri. Padahal ada rangkaian proses yang bekerja di belakangnya.

Ketika sebuah agen diberi tugas besar, misalnya membuat landing page lalu memasangnya di server, model akan menentukan langkah yang dianggap paling masuk akal. Setelah menjalankan sebuah perintah, sistem membaca hasilnya, kemudian menggunakan informasi tersebut untuk menentukan tindakan berikutnya.

Prosesnya bisa berlangsung berkali-kali.

Model membuat rencana, menjalankan perintah, menerima hasil, melakukan koreksi, lalu melanjutkan pekerjaan. Karena semua proses tersebut terjadi secara otomatis, pengguna akhirnya melihat sebuah sistem yang tampak seperti sedang bekerja sendiri.

Namun cara kerjanya tetap berbeda dari manusia.

Model menghasilkan respons dan tindakan berdasarkan pola yang dipelajarinya, konteks yang tersedia, serta hasil dari langkah sebelumnya. Hal itu bisa menghasilkan perilaku yang sangat meyakinkan, tetapi belum berarti mesin memahami situasi dengan cara yang sama seperti manusia.

Perbedaan tersebut biasanya baru terlihat ketika agen menghadapi kondisi yang tidak sesuai perkiraan.

Mereka yang sudah cukup sering menggunakan agen AI untuk pekerjaan nyata biasanya menemukan persoalan yang sama: agen masih mudah tersandung ketika berhadapan dengan kondisi yang tidak biasa.

Misalnya, struktur folder berubah, API mengembalikan format yang berbeda, sebuah perintah menghasilkan error yang tidak diperkirakan, atau dokumentasi yang dibaca agen ternyata tidak sesuai dengan kondisi sistem yang sedang dihadapinya.

Dalam situasi seperti itu, agen bisa kehilangan arah.

Dalam beberapa kasus, bukannya meminta klarifikasi, agen justru mencoba memperbaiki masalah dengan cara yang hampir sama berulang kali. Percakapan terus bertambah panjang, token terpakai, biaya komputasi meningkat, sementara masalah awal belum juga selesai.

Ini merupakan salah satu alasan mengapa kemampuan agen AI perlu dilihat secara realistis.

Agen memang bisa melakukan banyak hal secara otomatis. Tetapi otomatis bukan berarti selalu memahami apa yang sedang terjadi.

Kemampuan mengerjakan banyak tugas secara otomatis saja belum cukup untuk menyebut sebuah sistem sebagai AGI.

Salah satu persoalan besarnya justru terletak pada kemampuan untuk membawa pengetahuan dari satu situasi ke situasi lain, belajar dari pengalaman baru, dan memahami hubungan sebab-akibat dalam kondisi yang belum pernah ditemui sebelumnya.

Ambil contoh sederhana. Jika seorang teknisi yang berpengalaman menemukan bahwa server mati dan tidak bisa diakses, ia tidak langsung mencoba hal yang sama berkali-kali. Ia akan memikirkan kemungkinan lain: apakah koneksinya yang bermasalah, apakah servernya memang mati, atau apakah ada pembaruan sistem yang sedang berjalan. Kemudian ia akan menyesuaikan pendekatannya.

Agen AI saat ini masih jauh dari kemampuan seperti itu, terutama ketika kondisi yang dihadapi sama sekali baru dan tidak ada pola yang bisa dijadikan acuan.

Ini bukan berarti perkembangan agen AI tidak penting atau tidak perlu diperhatikan.

Sebaliknya, kemampuan agen AI sudah cukup nyata untuk mengubah cara kerja di berbagai bidang. Tugas-tugas yang dulu memerlukan waktu berjam-jam kini bisa diselesaikan lebih cepat dengan bantuan agen yang bisa menjalankan perintah, membaca dokumentasi, dan menyesuaikan hasilnya secara otomatis.

Di dunia rekayasa perangkat lunak, agen AI sudah bisa membantu menulis, mengulas, dan menguji kode. Di bidang analisis data, agen bisa menjalankan kueri, membaca hasilnya, lalu menyusun laporan. Di layanan pelanggan, agen bisa menangani pertanyaan standar secara mandiri sambil meneruskan pertanyaan yang lebih kompleks ke manusia.

Potensinya nyata. Yang perlu dijaga adalah cara kita membingkainya.

Menyebutnya sebagai AGI sebelum waktunya bisa menciptakan ekspektasi yang tidak realistis. Dan ketika ekspektasi itu tidak terpenuhi, yang terjadi bukan hanya kekecewaan pengguna, tetapi juga kesulitan dalam merancang sistem yang tepat untuk menangani batasannya.

Cara yang lebih berguna untuk melihat perkembangan ini mungkin bukan dengan bertanya apakah ini sudah AGI atau belum. Pertanyaan yang lebih relevan adalah: untuk tugas apa agen ini bisa diandalkan, dan di mana batasannya?

Dari sana, kita bisa membangun sistem yang lebih realistis: tahu kapan agen perlu meminta konfirmasi manusia, tahu kapan perlu memberikan konteks tambahan, dan tahu kapan pekerjaan tertentu belum cocok untuk diserahkan sepenuhnya ke agen.

Agentic AI adalah perkembangan yang menarik dan layak diperhatikan. Tapi label AGI adalah klaim yang butuh lebih dari sekadar kemampuan menjalankan perintah secara otomatis. Sampai saat ini, kita masih berada di fase yang lebih tepat disebut sebagai otomasi cerdas yang semakin canggih, bukan kecerdasan umum yang setara dengan manusia.