Kursus: agen AI

Membangun agen AI: dari platform agen tanpa kode hingga agen yang ditulis dengan kode

Kursus ini mengajarkan Anda membangun agen AI yang melakukan pekerjaan bermanfaat dan berhenti untuk meminta campur tangan manusia saat diperlukan. Anda akan mulai dengan platform agen tanpa kode, lalu, jika memilih jalur Pemrograman, beralih ke Python dengan pemanggilan alat, SDK agen resmi, dan Model Context Protocol. Kursus ini ditujukan bagi profesional yang ingin tahu cara membangun agen AI dengan benar: dengan cakupan yang jelas, telah diuji, diberi izin akses yang sesuai, dan ditinjau.

Untuk Anda atau seluruh tim Anda

Mulai dengan langkah awal yang berguna.

Uji coba gratis selama 7 hari. Tidak perlu kartu kredit.

Anda akan melanjutkan ke aplikasi Tosheo.ai untuk membuat akun dan meninjau ketentuan uji coba.

Yang akan Anda pelajari

Modul dalam kursus ini.

Perencanaan agen

Tujuan, pengguna, pengetahuan, alat, dan batasan didokumentasikan sebelum pembuatan dimulai.

Platform agen tanpa kode

Membangun di Copilot Studio, Zapier, Make, n8n dan ChatGPT sesuai dokumentasi.

Pemanggilan alat dalam kode

Memberikan fungsi yang dapat dipanggil model dan menangani hasilnya dengan aman.

SDK dan MCP untuk agen

Agen kecil dengan SDK resmi dan alat yang dapat diakses melalui MCP.

Evaluasi agen

Percakapan uji dan kumpulan kasus uji berdasarkan kegagalan yang dinilai menggunakan panduan penilaian.

Batasan pengaman

Izin akses, persetujuan, pencatatan log, dan perlindungan terhadap injeksi instruksi.

Contoh tugas / materi sumber fiktif

Proyek akhir: agen yang telah diuji dengan tahap persetujuan

Bangun agen untuk tugas berulang dalam pekerjaan Anda, menggunakan data rekaan atau data publik, di platform tanpa kode atau dengan menulis kode. Agen harus berhenti untuk meminta persetujuan manusia sebelum melakukan tindakan apa pun yang mengirim, menerbitkan, menghapus, atau membayar. Kumpulkan rencana, agen, catatan pengujian, dan catatan singkat tentang risiko.

Kriteria peninjauan

Rencana yang jelas

Rencana tersebut menyatakan tujuan, pengguna, pengetahuan, alat, batasan, dan tahapan yang memerlukan persetujuan.

Kriteria peninjauan

Diuji dengan benar

Setidaknya lima belas percakapan uji, termasuk kasus khusus dan satu upaya injeksi instruksi, beserta hasilnya.

Kriteria peninjauan

Aman sejak tahap perancangan

Akses dibatasi sesuai kebutuhan pekerjaan, dan tindakan yang berdampak harus menunggu persetujuan manusia.

Kriteria peninjauan

Diperbaiki berdasarkan kegagalan

Setidaknya satu kegagalan telah diperbaiki, dan pengujian dijalankan ulang untuk memastikan perbaikan tersebut berhasil.

Salin dan sesuaikan

Instruksi AI untuk dicoba

Ganti bagian dalam tanda kurung siku dengan detail Anda sendiri, dan periksa setiap hasil sebelum menggunakannya.

Rencanakan agen

Bantu saya merencanakan agen untuk [pekerjaan berulang]. Buat satu halaman yang memuat tujuan, pengguna, sumber pengetahuan, alat, tindakan yang memerlukan persetujuan, dan hal-hal yang tidak boleh dilakukannya dalam keadaan apa pun. Tandai apa pun yang belum saya putuskan.

Buat percakapan pengujian

Tulis lima belas percakapan uji untuk agen yang [pekerjaan], termasuk lima kasus di luar kondisi normal dan dua upaya untuk membuatnya mengabaikan instruksinya. Jelaskan perilaku yang benar untuk masing-masing kasus.

Setiap pelajaran

20 pelajaran yang dapat Anda mulai hari ini.

Pemeriksaan awal Anda menentukan urutan pelajaran dan melewati materi yang sudah Anda kuasai. Mulai pelajaran mana pun dengan uji coba gratis selama 7 hari, tanpa perlu kartu kredit.

Merencanakan agen sebelum membuatnyaTulis tujuan, pengguna, pengetahuan, alat, dan batasan dalam satu halaman
DasarMulai pelajaran ini
GPT khusus dan peralihan ke pengayaGunakan atau migrasikan GPT; OpenAI menghentikan GPT kustom pada 11 December 2026
PraktisiBaca pelajaran gratis Mulai pelajaran ini
OpenAI dots: agen yang selalu aktif di ChatGPTTetapkan tujuan untuk sebuah dot, jadwalkan pekerjaannya, dan tinjau hasil kerjanya
PraktisiBaca pelajaran gratis Mulai pelajaran ini
Bot Grok oleh SpaceXAISiapkan bot yang terus aktif dengan akses aplikasi dan tahapan yang memerlukan persetujuan
PraktisiBaca pelajaran gratis Mulai pelajaran ini
Agen pribadi Meta MuseDelegasikan tugas sehari-hari kepada Muse dan periksa hasilnya
DasarBaca pelajaran gratis Mulai pelajaran ini
Gem dan keterampilan GeminiBuat Gem atau keterampilan yang dapat digunakan kembali untuk tugas berulang
PraktisiMulai pelajaran ini
Claude Projects sebagai asisten timSiapkan proyek dengan instruksi dan bahan referensi
PraktisiMulai pelajaran ini
Dasar-dasar Microsoft Copilot StudioBangun agen yang menjawab berdasarkan pengetahuan perusahaan
PraktisiBaca pelajaran gratis Mulai pelajaran ini
Agen ZapierBangun agen yang menjalankan tindakan di berbagai aplikasi Anda, dengan persetujuan
PraktisiBaca pelajaran gratis Mulai pelajaran ini
Agen AI di Make dan n8nBuat alur kerja agen secara visual dengan alat dan memori
LanjutanMulai pelajaran ini
Menguji agen sebelum diluncurkanJalankan percakapan uji, nilai dengan panduan penilaian, dan perbaiki kegagalannya
LanjutanMulai pelajaran ini
Berbagi, izin akses, dan dataTentukan siapa yang boleh menggunakan agen dan informasi apa yang boleh diaksesnya
PraktisiMulai pelajaran ini
Cara kerja perulangan agen dalam kodeMemahami alur perulangan agen yang paling sederhana: panggil model, panggil alat, terima hasil, ulangi
PraktisiKodeMulai pelajaran ini
Pemanggilan alat melalui API AIBerikan fungsi yang dapat dipanggil model dan tangani hasilnya
PraktisiKodeMulai pelajaran ini
Agen pertama Anda dengan SDK agenBuat agen sederhana dengan SDK agen resmi (OpenAI atau Anthropic)
PraktisiKodeMulai pelajaran ini
Memori dan statusMenyimpan dan mengambil informasi yang dibutuhkan agen di berbagai langkah
LanjutanKodeMulai pelajaran ini
Menghubungkan alat dengan MCPMenyediakan alat bagi agen melalui Model Context Protocol
LanjutanKodeMulai pelajaran ini
Pola multiagenPilih antara desain orkestrator-pekerja, serah terima, dan hierarkis
LanjutanKodeMulai pelajaran ini
Mengevaluasi agenBuat kumpulan uji kecil dari kegagalan nyata dan ukur peningkatannya
LanjutanKodeMulai pelajaran ini
Batasan pengaman dan penerapan yang amanTambahkan izin akses, persetujuan, pencatatan log dan perlindungan terhadap injeksi instruksi
LanjutanKodeMulai pelajaran ini

Untuk siapa kursus pengembangan agen AI ini ditujukan, dan untuk siapa kursus ini tidak ditujukan?

Bagian pertama cocok bagi siapa saja yang ingin menggunakan agen untuk menangani pekerjaan berulang, seperti menjawab pertanyaan staf berdasarkan buku panduan atau menyiapkan ringkasan pemasok mingguan: penanggung jawab operasional, manajer kantor, manajer dukungan, dan pemimpin tim. Bagian kedua cocok bagi mereka yang memiliki pengetahuan dasar Python dan ingin membangun agen dengan kode.

Ini bukan pelatihan intensif penuh waktu, program gelar, atau jaminan pekerjaan, dan tidak mengajarkan penelitian tentang arsitektur agen baru. Jika Anda hanya ingin menggunakan fitur agen di ChatGPT, Copilot, atau Claude tanpa membangun apa pun, kursus AI berbasis agen lebih sesuai.

Platform agen tanpa kode mana saja yang dibahas dalam kursus ini?

Bagian pertama menggunakan platform sesuai dokumentasi dari penyedianya, yang diperiksa ulang saat produk berubah. Perencanaan dilakukan terlebih dahulu: satu halaman yang menjelaskan tujuan agen, pengguna, pengetahuan, alat, dan batasannya.

GPT kustom dan dots dari OpenAI

GPT kustom menggabungkan instruksi, berkas pengetahuan, dan aplikasi yang terhubung; OpenAI mendokumentasikan peralihan alur kerja GPT kustom ke pengaya dan keterampilan untuk ruang kerja Enterprise. Dots adalah agen yang selalu aktif di ChatGPT, yang sedang diluncurkan secara bertahap ke akun yang memenuhi syarat, dan meminta masukan Anda saat ada keputusan yang memerlukan keterlibatan Anda.

Bot Grok

Grok Bot dari SpaceXAI menyediakan bot-bot bernama untuk Anda di komputer komputasi awan yang tetap tersedia dan terus bekerja meskipun laptop Anda ditutup. Dokumentasinya menyatakan bahwa bot-bot dalam satu akun menggunakan komputer yang sama, sehingga pemisahan bot tidak menjadi batas keamanan.

Meta Muse

Meta memperkenalkan Muse sebagai agen pribadi yang mulai tersedia di AS. Agen ini meminta konfirmasi Anda sebelum melakukan tindakan sensitif seperti mengirim email atau melakukan pembelian, serta menampilkan jejak audit atas tindakan yang telah dilakukannya.

Microsoft Copilot Studio

Studio minim kode untuk membuat agen yang mengikuti instruksi, memanfaatkan pengetahuan yang terhubung, dan menggunakan alat. Agen dipublikasikan ke saluran seperti Microsoft Teams, dengan evaluasi sebelum dirilis.

Zapier Agents, n8n, dan Make

Agen Zapier menjalankan tindakan di berbagai aplikasi yang terhubung dengan memanfaatkan pengetahuan perusahaan; n8n mendokumentasikan agen dengan alat, memori, dan server MCP; Make membangun agen di kanvas visualnya dengan persetujuan manual.

Apa yang akan saya pelajari tentang agen dalam kode?

Bagian kedua adalah jalur pemrograman opsional yang ditulis dalam Python.

Siklus kerja agen dan pemanggilan alat

Panggilan ke model, panggilan ke alat, hasil alat dikirim kembali, lalu diulangi. OpenAI mendokumentasikan pemanggilan alat sebagai percakapan beberapa langkah antara aplikasi Anda dan model.

Perangkat pengembangan perangkat lunak resmi untuk agen

Membangun agen kecil dengan OpenAI Agents SDK (agen, pengalihan tugas, batasan pengaman) atau Claude Agent SDK dari Anthropic (alat bawaan, izin, kait pemicu, subagen) dalam Python.

Memori dan MCP

Menyimpan status di berbagai langkah, serta menyediakan akses ke alat melalui Model Context Protocol, standar sumber terbuka untuk menghubungkan aplikasi AI ke sistem eksternal.

Pola multiagen, evaluasi, dan batasan pengaman

Memilih antara desain orkestrator-pekerja dan serah terima, menyusun kumpulan uji dari kegagalan nyata, serta menambahkan izin akses, persetujuan, pencatatan aktivitas, dan perlindungan terhadap injeksi instruksi.

Apakah saya perlu memiliki pengalaman untuk membuat agen AI di sini?

Untuk bagian pertama, kemampuan pemrograman tidak diperlukan; Anda sebaiknya sudah terbiasa menggunakan setidaknya satu asisten AI di tempat kerja. Untuk bagian kedua, Anda perlu menyelesaikan kursus Python atau memiliki kemampuan yang setara: fungsi, kamus, paket, dan pemanggilan API web. Tes penempatan memeriksa keduanya dan menyusun jalur pembelajaran Anda berdasarkan hasilnya.

Bagaimana jalur pembelajaran yang dipersonalisasi menyesuaikan diri dengan kebutuhan saya?

Tes penempatan menanyakan platform yang sudah digunakan organisasi Anda dan memberikan rencana agen singkat dengan dua risiko tersembunyi. Perusahaan yang menggunakan Microsoft 365 cenderung mengandalkan Copilot Studio; usaha kecil yang mengandalkan Google Workspace dan banyak aplikasi web cenderung menggunakan Zapier, Make, atau n8n. Jika Anda menemukan kedua risiko tersebut dan menguasai Python, Anda akan mulai dari bagian kedua.

Apa yang saya latih?

Salah satu contoh: Northgate Events, perusahaan penyelenggara acara fiktif dengan 15 orang, menginginkan agen yang menjawab pertanyaan pemasok berdasarkan aturan pemesanan tempat acara perusahaan dan menyusun draf balasan. Anda merencanakannya, membangunnya, dan menjalankan dua puluh percakapan uji, termasuk satu percakapan yang mencoba membuat agen mengungkap catatan harga internal.

Panduan penilaian yang dapat dilihat memeriksa apakah rencana tersebut menyebutkan hal-hal yang tidak boleh dilakukan agen dalam keadaan apa pun, apakah draf menunggu persetujuan manusia sebelum dikirim, apakah agen menolak upaya injeksi instruksi, dan apakah Anda memperbaiki setidaknya satu kegagalan yang ditemukan saat pengujian serta menjalankan ulang pengujian tersebut.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan?

Setiap pelajaran memerlukan waktu 10 hingga 15 menit. Apakah jalur belajar Anda mencakup bagian pertama, bagian kedua, atau keduanya bergantung pada hasil asesmen awal dan tujuan Anda. Durasinya bergantung pada kecepatan Anda, jadi kami tidak menyebutkan jumlah jam tertentu.

Apa yang saya dapatkan setelah selesai?

Penilaian praktik akhir: Anda membuat dan menguji agen di platform atau SDK pilihan Anda. Jika lulus, Anda memperoleh sertifikat yang diakui. Sertifikat ini bukan kualifikasi terakreditasi dan tidak diterbitkan atau didukung oleh penyedia platform mana pun.

Berapa biaya kursus agen AI?

Kursus ini termasuk dalam setiap paket Tosheo.ai; biaya platform agen dan API model ditagihkan oleh penyedia masing-masing. Individu: USD 79 per bulan atau USD 790 per tahun. Tim: USD 189 per bulan atau USD 1,890 per tahun untuk hingga 3 anggota, lalu USD 49 per bulan atau USD 490 per tahun untuk setiap anggota tambahan, dengan harga khusus untuk 25 anggota atau lebih. Mulai dengan uji coba gratis selama 7 hari; tidak memerlukan kartu kredit.

Sumber dan cakupan

Belajar ChatGPT, memindahkan alur kerja GPT khusus Anda ke pengaya, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Belajar ChatGPT, mengenal dots, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Dokumentasi Bot Grok, Gambaran umum, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Dokumentasi Bot Grok, Pertanyaan umum, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Meta Newsroom, Memperkenalkan Muse, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Microsoft Learn, Gambaran umum Microsoft Copilot Studio, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Zapier, halaman produk Zapier Agents, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Dokumentasi n8n, AI Tingkat Lanjut, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Make, halaman produk Make AI Agents, diperiksa pada 19 Oktober 2026 ↗

Dokumentasi API OpenAI, Pemanggilan fungsi, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Dokumentasi OpenAI Agents SDK, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Dokumentasi Claude Code, gambaran umum SDK agen, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Protokol Konteks Model, Apa itu MCP?, diperiksa pada 19 October 2026 ↗

Sebelum Anda memutuskan

Beberapa pertanyaan yang tepat.

Bagaimana cara membuat agen AI tanpa menulis kode?

Mulailah dengan rencana tertulis, lalu gunakan platform tanpa kode seperti Copilot Studio, Zapier Agents, Make atau n8n. Uji agen dengan percakapan yang realistis dan tambahkan tahap persetujuan sebelum agen bertindak.

Apa itu Protokol Konteks Model?

Model Context Protocol (MCP) adalah standar sumber terbuka untuk menghubungkan aplikasi AI ke sistem eksternal seperti sumber data, alat, dan alur kerja. Jalur Pemrograman menunjukkan cara menyediakan akses ke suatu alat melalui protokol ini.

SDK agen mana yang digunakan dalam kursus ini?

Anda memilih SDK resmi dari OpenAI atau Anthropic. Keduanya dibahas dalam pelajaran, dan keterampilan perancangan serta pengujian yang diajarkan berlaku untuk keduanya.

Apakah ini sama dengan kursus AI agentik?

Tidak. Kursus AI berbasis agen mengajarkan Anda menggunakan fitur agen dalam alat yang digunakan sehari-hari. Kursus ini mengajarkan Anda membuat dan menguji agen Anda sendiri.

Apakah agen yang selalu aktif seperti OpenAI dots atau Grok Bot aman digunakan untuk pekerjaan?

Fitur-fitur ini dapat berguna, tetapi menjalankan tindakan di akun Anda. Karena itu, kursus ini mengajarkan Anda untuk membatasi akses, tetap mewajibkan persetujuan pada tahap tertentu, serta terlebih dahulu memeriksa dokumentasi penyedia terkait data dan berbagi informasi.

Berikan kepada tim Anda alur belajar, bukan daftar putar tambahan.

Jelajahi pelajaran khusus peran, tugas praktik, dan tampilan manajer.

Mulai uji coba gratisUji coba gratis 7 hari · Tidak perlu kartu kredit

Membangun agen AI: dari platform agen tanpa kode hingga agen yang ditulis dengan kode

Mulai dengan langkah awal yang berguna.

Modul dalam kursus ini.

Perencanaan agen

Platform agen tanpa kode

Pemanggilan alat dalam kode

SDK dan MCP untuk agen

Evaluasi agen

Batasan pengaman

Proyek akhir: agen yang telah diuji dengan tahap persetujuan

Rencana yang jelas

Diuji dengan benar

Aman sejak tahap perancangan

Diperbaiki berdasarkan kegagalan

Instruksi AI untuk dicoba

Rencanakan agen

Buat percakapan pengujian

20 pelajaran yang dapat Anda mulai hari ini.

Untuk siapa kursus pengembangan agen AI ini ditujukan, dan untuk siapa kursus ini tidak ditujukan?

Platform agen tanpa kode mana saja yang dibahas dalam kursus ini?

GPT kustom dan dots dari OpenAI

Bot Grok

Meta Muse

Microsoft Copilot Studio

Zapier Agents, n8n, dan Make

Apa yang akan saya pelajari tentang agen dalam kode?

Siklus kerja agen dan pemanggilan alat

Perangkat pengembangan perangkat lunak resmi untuk agen

Memori dan MCP

Pola multiagen, evaluasi, dan batasan pengaman

Apakah saya perlu memiliki pengalaman untuk membuat agen AI di sini?

Bagaimana jalur pembelajaran yang dipersonalisasi menyesuaikan diri dengan kebutuhan saya?

Apa yang saya latih?

Berapa lama waktu yang dibutuhkan?

Apa yang saya dapatkan setelah selesai?

Berapa biaya kursus agen AI?

Sumber dan cakupan

Beberapa pertanyaan yang tepat.

Terus jelajahi.

Kursus AI agentik untuk menggunakan agen di tempat kerja

Tutorial Copilot Studio

Penjelasan tentang OpenAI dots

Bangun aplikasi AI menggunakan API model

Lihat semua kursus Tosheo.ai

Paket dan harga Tosheo.ai

Berikan kepada tim Anda alur belajar, bukan daftar putar tambahan.