AI Agent

Konfigurasi Tools

Copy page

Knowledge base membuat AI Agent pintar menjawab pertanyaan. Tapi bagaimana kalau pelanggan ingin cek status pesanannya? Atau mengetahui stok produk yang tersedia saat ini? Untuk itu, AI Agent butuh akses ke data real-time — dan di sinilah tools berperan.

Apa Itu Tools AI Agent?

Tools adalah koneksi ke layanan atau API eksternal yang memungkinkan AI Agent melakukan aksi di luar sekadar menjawab pertanyaan. Dengan tools, Agent bisa mengambil data real-time, memicu proses bisnis, atau berinteraksi dengan sistem lain yang Anda gunakan.

Contoh sederhananya: tanpa tools, AI Agent hanya bisa bilang "Silakan cek status pesanan di halaman tracking kami." Dengan tools, Agent bisa langsung menjawab "Pesanan Anda #12345 sedang dalam perjalanan dan diperkirakan sampai besok."

Perbedaannya besar dari sisi pengalaman pelanggan.

Tipe Tools yang Tersedia

Tipe Tool	Fungsi	Contoh Penggunaan
API Call	Memanggil endpoint API eksternal untuk mengambil atau mengirim data	Cek status pesanan, cek stok produk, ambil informasi harga
Webhook	Memicu aksi di sistem lain saat kondisi tertentu terpenuhi	Buat tiket support, kirim notifikasi ke tim internal
Database Query	Mengambil data dari database yang terhubung	Cek riwayat pembelian pelanggan, ambil data pelanggan
Custom Function	Fungsi kustom untuk logika bisnis spesifik	Kalkulasi ongkir, hitung diskon, validasi data

Cara Tools Memperluas Kemampuan AI

Tanpa tools, AI Agent bersifat pasif — hanya bisa memberikan informasi yang sudah ada di knowledge base. Dengan tools, Agent menjadi aktif dan bisa:

• Mengambil data real-time — Status pesanan, ketersediaan stok, jadwal pengiriman
• Melakukan aksi — Membuat tiket, menjadwalkan callback, mengirim email konfirmasi
• Personalisasi respons — Mengambil data pelanggan untuk memberikan jawaban yang spesifik
• Menjalankan kalkulasi — Menghitung ongkir, estimasi biaya, konversi mata uang

Alur kerjanya:

1. Pelanggan bertanya sesuatu yang membutuhkan data real-time
2. AI Agent mengenali bahwa pertanyaan ini perlu dijawab menggunakan tool
3. Agent memanggil tool yang sesuai dengan parameter yang tepat
4. Tool mengembalikan data dari sistem eksternal
5. Agent menyusun respons natural berdasarkan data yang diterima
6. Pelanggan mendapat jawaban yang akurat dan terkini

Konfigurasi API Tools

Langkah-Langkah Menambah API Tool

1. Buka halaman AI Agent dan pilih Agent yang ingin Anda konfigurasi.
2. Navigasi ke tab Tools.
3. Klik Tambah Tool.
4. Pilih tipe tool — untuk API, pilih API Call.
5. Isi konfigurasi berikut:

Field	Keterangan	Contoh
Nama Tool	Nama yang mendeskripsikan fungsi tool	"Cek Status Pesanan"
Deskripsi	Penjelasan kapan AI Agent harus menggunakan tool ini	"Gunakan tool ini ketika pelanggan bertanya tentang status atau tracking pesanan mereka"
Endpoint URL	URL API yang akan dipanggil	https://api.tokosaya.com/v1/orders/{order_id}/status
Method	HTTP method yang digunakan	GET, POST, PUT
Headers	Header yang dibutuhkan (misalnya autentikasi)	Authorization: Bearer {api_key}
Parameters	Parameter yang dikirim ke API	order_id (string, required)

6. Konfigurasi parameter yang diperlukan (lihat bagian selanjutnya).
7. Atur format respons.
8. Klik Simpan.

Membuat Custom Tools

Selain API tools standar, Anda bisa membuat custom tools untuk logika bisnis yang lebih spesifik.

Contoh: Tool Kalkulasi Ongkir

Code
Nama: Kalkulasi Ongkir
Deskripsi: Hitung estimasi biaya pengiriman berdasarkan kota asal, kota tujuan, dan berat paket

Parameters:
- origin_city (string, required): Kota asal pengiriman
- destination_city (string, required): Kota tujuan pengiriman
- weight_kg (number, required): Berat paket dalam kilogram

Endpoint: POST https://api.tokosaya.com/v1/shipping/calculate

Contoh: Tool Cek Ketersediaan Produk

Code
Nama: Cek Stok Produk
Deskripsi: Cek apakah produk tertentu tersedia dan berapa jumlah stoknya

Parameters:
- product_name (string, required): Nama atau kode produk yang dicari

Endpoint: GET https://api.tokosaya.com/v1/products/search?q={product_name}

Parameter dan Respons

Mendefinisikan Parameter

Parameter adalah data yang AI Agent perlu kumpulkan dari percakapan sebelum memanggil tool. Setiap parameter memiliki:

• Nama — Identifier parameter (contoh: order_id)
• Tipe — Jenis data: string, number, boolean
• Required/Optional — Apakah parameter wajib diisi
• Deskripsi — Penjelasan apa parameter ini. Deskripsi yang baik membantu AI Agent tahu pertanyaan apa yang harus ditanyakan ke pelanggan

Contoh alur percakapan dengan parameter:

Code
Pelanggan: "Saya mau cek pesanan saya"
AI Agent: "Tentu, Kak. Boleh saya minta nomor pesanannya?"
Pelanggan: "ORD-2024-78901"
AI Agent: [memanggil tool dengan order_id = "ORD-2024-78901"]
AI Agent: "Pesanan ORD-2024-78901 sedang dalam proses pengiriman
           melalui JNE, Kak. Estimasi tiba tanggal 15 Februari.
           Nomor resi: JNE123456789."

Perhatikan bagaimana AI Agent secara natural bertanya untuk mengumpulkan parameter yang dibutuhkan, tanpa terasa seperti mengisi form.

Mengelola Respons Tool

Setelah tool memberikan respons (biasanya dalam format JSON), AI Agent perlu tahu bagaimana menginterpretasikan data tersebut. Anda bisa mengkonfigurasi:

• Response mapping — Menentukan field mana dari respons API yang relevan untuk dijadikan jawaban
• Instruksi interpretasi — Menambahkan catatan di deskripsi tool tentang cara menyajikan data ke pelanggan
• Penanganan error — Apa yang harus dikatakan Agent jika tool gagal atau data tidak ditemukan

Pengujian Integrasi Tools

Sebelum mengaktifkan tools untuk pelanggan, uji secara menyeluruh:

1. Uji Tool Secara Mandiri

Di halaman konfigurasi tool, gunakan fitur Test untuk memanggil tool dengan parameter sampel. Pastikan:

• Endpoint merespons dengan benar
• Format respons sesuai ekspektasi
• Autentikasi berfungsi
• Waktu respons tidak terlalu lama (di bawah 10 detik idealnya)

2. Uji di Simulasi Chat

Setelah tool berfungsi secara mandiri, uji melalui fitur simulasi chat:

• Coba tanyakan sesuatu yang memicu penggunaan tool
• Perhatikan apakah Agent mengumpulkan parameter dengan natural
• Cek apakah Agent menyajikan respons tool dengan cara yang mudah dipahami
• Uji skenario error — misalnya, nomor pesanan yang tidak valid

3. Uji Skenario Edge Case

• Apa yang terjadi jika pelanggan memberikan parameter yang salah format?
• Bagaimana Agent merespons jika API mengembalikan error?
• Apakah Agent bisa menangani timeout dengan baik?
• Bagaimana jika pelanggan bertanya sesuatu yang mirip tapi tidak perlu tool?

Tips Konfigurasi Tools yang Efektif

1. Beri deskripsi yang detail — Deskripsi tool menentukan kapan AI Agent memutuskan untuk menggunakannya. Semakin jelas deskripsinya, semakin akurat penggunaannya.

2. Mulai dari yang sederhana — Jangan langsung menghubungkan 10 tools sekaligus. Mulai dengan 1-2 tools yang paling sering dibutuhkan pelanggan, lalu tambahkan secara bertahap.

3. Tentukan batasan yang jelas — Untuk tools yang melakukan aksi (bukan hanya membaca), pastikan ada batasan. Misalnya, tool "Buat Tiket" seharusnya hanya bisa membuat tiket, bukan menghapus.

4. Monitor penggunaan — Setelah tools aktif, pantau seberapa sering digunakan dan apakah hasilnya sesuai harapan. Tool yang jarang digunakan mungkin deskripsinya perlu diperbaiki.

Selanjutnya

• Pengujian — Uji seluruh konfigurasi Agent termasuk tools sebelum go-live.
• Basis Pengetahuan — Lengkapi pengetahuan Agent agar bisa menjawab lebih banyak pertanyaan tanpa perlu tools.
• Ringkasan AI Agent — Kembali ke overview AI Agent.