Konsep Inti - Otak dan Tangan
Pada lab-lab sebelumnya, kita melihat betapa canggihnya Large Language Models (LLM), tetapi kita juga menemukan kelemahan utamanya: mereka terkunci dalam kotak. Mereka hanya mengetahui apa yang dilatihkan kepada mereka dan tidak dapat berinteraksi dengan dunia nyata.
Agen AI memecahkan masalah ini dengan menggabungkan dua komponen yang berbeda:
- Otak: LLM (seperti Qwen3-4B), yang memahami bahasa manusia, menangani logika, dan menjaga konteks percakapan.
- Tangan: Kode Python dan alat eksternal (API) yang dapat berinteraksi aktif dengan dunia nyata—seperti memeriksa cuaca, menjelajah internet, atau menjalankan perhitungan.
Mengajarkan Otak Menggunakan Tangan
Sebuah LLM tidak dapat secara alami "mengklik" tombol atau "menjalankan" Python. Hari ini, tujuan kita adalah mengajarkan Otak untuk mengenali kapan ia membutuhkan bantuan, dan memformat keluarannya agar program Python kita dapat menjalankan alat tersebut untuk nya.
