#Karyawan AI · Panduan Konfigurasi Administrator

Dokumen ini akan membantu Anda memahami cara mengonfigurasi dan mengelola Karyawan AI dengan cepat, memandu Anda langkah demi langkah melalui seluruh proses, mulai dari layanan model hingga penugasan tugas.

#I. Sebelum Memulai

#1. Persyaratan Sistem

Sebelum melakukan konfigurasi, pastikan lingkungan Anda memenuhi kondisi berikut:

• NocoBase 2.0 atau versi lebih tinggi sudah terinstal
• Plugin Karyawan AI sudah diaktifkan
• Setidaknya satu layanan Model Bahasa Besar yang tersedia (misalnya, OpenAI, Claude, DeepSeek, GLM, dll.)

#2. Memahami Desain Dua Lapisan Karyawan AI

Karyawan AI dibagi menjadi dua lapisan: "Definisi Peran" dan "Kustomisasi Tugas".

Lapisan	Deskripsi	Karakteristik	Fungsi
Definisi Peran	Kepribadian dasar dan kemampuan inti karyawan	Stabil dan tidak berubah, seperti "CV"	Memastikan konsistensi peran
Kustomisasi Tugas	Konfigurasi untuk skenario bisnis yang berbeda	Fleksibel dan dapat disesuaikan	Beradaptasi dengan tugas tertentu

Sederhananya:

"Definisi Peran" menentukan siapa karyawan ini, "Kustomisasi Tugas" menentukan apa yang sedang mereka lakukan saat ini.

Manfaat dari desain ini adalah:

• Peran tetap konstan, tetapi dapat menangani skenario yang berbeda
• Peningkatan atau penggantian tugas tidak memengaruhi karyawan itu sendiri
• Latar belakang dan tugas bersifat independen, membuat pemeliharaan lebih mudah

#II. Proses Konfigurasi (5 Langkah Mudah)

#Langkah 1: Konfigurasi Layanan Model

Layanan model adalah seperti otak bagi Karyawan AI dan harus diatur terlebih dahulu.

💡 Untuk instruksi konfigurasi terperinci, silakan lihat: Konfigurasi Layanan LLM

Jalur: Pengaturan Sistem → Karyawan AI → Layanan Model

Klik Tambah, lalu isi informasi berikut:

Item	Deskripsi	Catatan
Tipe Antarmuka	Misalnya, OpenAI, Claude, dll.	Kompatibel dengan layanan yang menggunakan spesifikasi yang sama
Kunci API	Kunci yang disediakan oleh penyedia layanan	Jaga kerahasiaannya dan ganti secara berkala
Alamat Layanan	API Endpoint	Perlu dimodifikasi saat menggunakan proxy
Nama Model	Nama model spesifik (misalnya, gpt-4, claude-opus)	Memengaruhi kemampuan dan biaya

Setelah konfigurasi, silakan uji koneksi. Jika gagal, periksa jaringan, kunci API, atau nama model Anda.

#Langkah 2: Buat Karyawan AI

💡 Untuk instruksi terperinci, silakan lihat: Buat Karyawan AI

Jalur: Manajemen Karyawan AI → Buat Karyawan

Isi informasi dasar:

Bidang	Wajib	Contoh
Nama	✓	viz, dex, cole
Nama Panggilan	✓	Viz, Dex, Cole
Status Aktif	✓	Aktif
Bio	-	"Pakar Analisis Data"
Prompt Utama	✓	Lihat Panduan Rekayasa Prompt
Pesan Selamat Datang	-	"Halo, saya Viz…"

Kemudian, ikat layanan model yang baru saja Anda konfigurasikan.

Saran Penulisan Prompt:

• Jelaskan dengan jelas peran, nada, dan tanggung jawab karyawan
• Gunakan kata-kata seperti "harus" dan "tidak pernah" untuk menekankan aturan
• Sertakan contoh jika memungkinkan untuk menghindari deskripsi abstrak
• Batasi antara 500–1000 karakter

Semakin jelas prompt, semakin stabil kinerja AI. Anda dapat merujuk ke Panduan Rekayasa Prompt.

#Langkah 3: Konfigurasi Keterampilan

Keterampilan menentukan apa yang "bisa dilakukan" oleh seorang karyawan.

💡 Untuk instruksi terperinci, silakan lihat: Keterampilan

Tipe	Lingkup Kemampuan	Contoh	Tingkat Risiko
Frontend	Interaksi halaman	Membaca data blok, mengisi formulir	Rendah
Model Data	Kueri dan analisis data	Statistik agregat	Sedang
Alur Kerja	Menjalankan proses bisnis	Alat kustom	Tergantung pada alur kerja
Lainnya	Ekstensi eksternal	Pencarian web, operasi file	Bervariasi

Saran Konfigurasi:

• 3–5 keterampilan per karyawan adalah yang paling sesuai
• Tidak disarankan untuk memilih semua keterampilan, karena dapat menyebabkan kebingungan
• Nonaktifkan penggunaan otomatis (Auto usage) sebelum operasi penting

#Langkah 4: Konfigurasi Basis Pengetahuan (Opsional)

Jika Karyawan AI Anda perlu mengingat atau merujuk banyak materi, seperti manual produk, FAQ, dll., Anda dapat mengonfigurasi basis pengetahuan.

💡 Untuk instruksi terperinci, silakan lihat:

• Ikhtisar Basis Pengetahuan AI
• Database Vektor
• Konfigurasi Basis Pengetahuan
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Ini memerlukan instalasi plugin database vektor tambahan.

Skenario yang Berlaku:

• Agar AI memahami pengetahuan perusahaan
• Untuk mendukung tanya jawab dan pengambilan dokumen
• Untuk melatih asisten khusus domain

#Langkah 5: Verifikasi Hasil

Setelah selesai, Anda akan melihat avatar karyawan baru di sudut kanan bawah halaman.

Harap periksa setiap item:

• ✅ Apakah ikon ditampilkan dengan benar?
• ✅ Bisakah ia melakukan percakapan dasar?
• ✅ Bisakah keterampilan dipanggil dengan benar?

Jika semua berhasil, berarti konfigurasi sukses 🎉

#III. Konfigurasi Tugas: Membuat AI Benar-benar Bekerja

Yang telah kita lakukan sejauh ini adalah "membuat karyawan". Selanjutnya adalah membuat mereka "bekerja".

Tugas AI mendefinisikan perilaku karyawan pada halaman atau blok tertentu.

💡 Untuk instruksi terperinci, silakan lihat: Tugas

#1. Tugas Tingkat Halaman

Berlaku untuk seluruh cakupan halaman, seperti "Analisis data di halaman ini".

Entri Konfigurasi: Pengaturan Halaman → Karyawan AI → Tambah Tugas

Bidang	Deskripsi	Contoh
Judul	Nama tugas	Analisis Konversi Tahap
Konteks	Konteks halaman saat ini	Halaman daftar Leads
Pesan Default	Pembuka percakapan prasetel	"Harap analisis tren bulan ini"
Blok Default	Otomatis terkait dengan koleksi	tabel leads
Keterampilan	Alat yang tersedia	Kueri data, buat bagan

Dukungan Multi-tugas: Satu Karyawan AI dapat dikonfigurasi dengan beberapa tugas, yang disajikan sebagai opsi untuk dipilih pengguna:

Saran:

• Satu tugas harus fokus pada satu tujuan
• Nama harus jelas dan mudah dimengerti
• Batasi jumlah tugas antara 5–7

#2. Tugas Tingkat Blok

Cocok untuk beroperasi pada blok tertentu, seperti "Terjemahkan formulir saat ini".

Metode Konfigurasi:

1. Buka konfigurasi tindakan blok
2. Tambahkan "Karyawan AI"

3. Ikat karyawan target

Perbandingan	Tingkat Halaman	Tingkat Blok
Cakupan Data	Seluruh halaman	Blok saat ini
Granularitas	Analisis global	Pemrosesan detail
Penggunaan Umum	Analisis tren	Terjemahan formulir, ekstraksi bidang

#IV. Praktik Terbaik

#1. Saran Konfigurasi

Item	Saran	Alasan
Jumlah Keterampilan	3–5	Akurasi tinggi, respons cepat
Penggunaan otomatis	Aktifkan dengan hati-hati	Mencegah operasi yang tidak disengaja
Panjang Prompt	500–1000 karakter	Menyeimbangkan kecepatan dan kualitas
Tujuan Tugas	Tunggal dan jelas	Menghindari kebingungan AI
Alur kerja	Gunakan setelah mengemas tugas kompleks	Tingkat keberhasilan lebih tinggi

#2. Saran Praktis

Mulai dari kecil, optimalkan secara bertahap:

1. Pertama, buat karyawan dasar (misalnya, Viz, Dex)
2. Aktifkan 1–2 keterampilan inti untuk pengujian
3. Konfirmasikan bahwa tugas dapat dijalankan dengan normal
4. Kemudian, secara bertahap perluas dengan lebih banyak keterampilan dan tugas

Proses optimasi berkelanjutan:

1. Jalankan versi awal
2. Kumpulkan umpan balik pengguna
3. Optimalkan prompt dan konfigurasi tugas
4. Uji dan tingkatkan secara berulang

#V. Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

#1. Tahap Konfigurasi

T: Bagaimana jika penyimpanan gagal? J: Periksa apakah semua bidang wajib sudah diisi, terutama layanan model dan prompt.

T: Model mana yang harus saya pilih?

• Terkait kode → Claude, GPT-4
• Terkait analisis → Claude, DeepSeek
• Sensitif biaya → Qwen, GLM
• Teks panjang → Gemini, Claude

#2. Tahap Penggunaan

T: Respons AI terlalu lambat?

• Kurangi jumlah keterampilan
• Optimalkan prompt
• Periksa latensi layanan model
• Pertimbangkan untuk mengganti model

T: Eksekusi tugas tidak akurat?

• Prompt tidak cukup jelas
• Terlalu banyak keterampilan menyebabkan kebingungan
• Pecah tugas menjadi bagian yang lebih kecil, tambahkan contoh

T: Kapan penggunaan otomatis (Auto usage) harus diaktifkan?

• Dapat diaktifkan untuk tugas-tugas bertipe kueri
• Disarankan untuk menonaktifkannya untuk tugas-tugas modifikasi data

T: Bagaimana cara membuat AI memproses formulir tertentu?

J: Jika ini adalah konfigurasi tingkat halaman, Anda perlu memilih blok secara manual.

Untuk konfigurasi tugas tingkat blok, konteks data secara otomatis terikat.

#VI. Bacaan Lebih Lanjut

Untuk membuat Karyawan AI Anda lebih kuat, Anda dapat melanjutkan membaca dokumen berikut:

Terkait Konfigurasi:

• Panduan Rekayasa Prompt - Teknik dan praktik terbaik untuk menulis prompt berkualitas tinggi
• Konfigurasi Layanan LLM - Instruksi konfigurasi terperinci untuk layanan model besar
• Buat Karyawan AI - Pembuatan dan konfigurasi dasar Karyawan AI
• Berkolaborasi dengan Karyawan AI - Cara melakukan percakapan yang efektif dengan Karyawan AI

Fitur Lanjutan:

• Keterampilan - Pemahaman mendalam tentang konfigurasi dan penggunaan berbagai keterampilan
• Tugas - Teknik lanjutan untuk konfigurasi tugas
• Pilih Blok - Cara menentukan blok data untuk Karyawan AI
• Sumber Data - Konfigurasi dan manajemen sumber data
• Pencarian Web - Mengonfigurasi kemampuan pencarian web untuk Karyawan AI

Basis Pengetahuan & RAG:

• Ikhtisar Basis Pengetahuan AI - Pengantar fitur basis pengetahuan
• Database Vektor - Konfigurasi database vektor
• Basis Pengetahuan - Cara membuat dan mengelola basis pengetahuan
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Aplikasi teknologi RAG

Integrasi Alur Kerja:

• Node LLM - Obrolan Teks - Menggunakan obrolan teks dalam alur kerja
• Node LLM - Obrolan Multimodal - Menangani input multimodal seperti gambar dan file
• Node LLM - Output Terstruktur - Mendapatkan respons AI terstruktur

#Kesimpulan

Hal terpenting saat mengonfigurasi Karyawan AI adalah: jalankan dulu, lalu optimalkan. Pertama, pastikan karyawan pertama Anda berhasil bekerja, lalu secara bertahap perluas dan sesuaikan.

Anda dapat melakukan pemecahan masalah dengan urutan berikut:

1. Apakah layanan model terhubung?
2. Apakah jumlah keterampilan terlalu banyak?
3. Apakah prompt sudah jelas?
4. Apakah tujuan tugas sudah terdefinisi dengan baik?

Selama Anda melangkah selangkah demi selangkah, Anda dapat membangun tim AI yang benar-benar efisien.