AI Agent untuk Bisnis pada 2026: Tugas Apa yang Benar-Benar Bisa Anda Serahkan?

Dokumentasi referensi Ailoot: ailoot.ai/docs/.

Chatbot menunggu pesan Anda; agent mengambil dua puluh langkah sementara itu#

Perbedaannya terlihat jelas saat Anda pergi mengambil kopi. Chatbot akan menunggu. AI agent bisa menyelesaikan banyak hal dalam waktu itu, termasuk hal-hal yang tidak pernah Anda minta.

Belakangan ini, istilah AI agent digunakan untuk berbagai macam hal, jadi izinkan saya membedakan tiga tingkat.

Semua ini dilakukan demi tingkat ketiga. Jelaskan pekerjaan sekali, atur jadwal, lalu pekerjaan itu selesai tanpa Anda.

Anda memulai pelaksana secara manual dan langsung melihat hasilnya. Sebuah fungsi bekerja saat Anda pergi, dan Anda baru melihat kesalahannya keesokan hari, setelah kesalahan itu terulang. Berikutnya, kita akan melihat pekerjaan apa yang bisa Anda pindahkan dengan aman ke tingkat ketiga itu.

Mengapa “AI agent siap pakai” di hasil pencarian sering mengecewakan?#

Saya tidak mempermasalahkan pasar ini. Bot di situs web sepenuhnya memadai jika memang itulah tugasnya. Masalahnya dimulai ketika seseorang berkata, “Saya ingin karyawan AI,” mendapatkan widget situs web, lalu sebulan kemudian menyimpulkan bahwa seluruh gagasan agent itu diciptakan oleh pemasar.

Ada tiga hal yang tidak akan pernah Anda dapatkan dari pengaturan semacam ini.

1. Sistem Anda. Agent di platform milik orang lain hanya dapat melihat apa pun yang berhasil dihubungkan oleh platform tersebut. Ekspor gudang data, folder kontrak, dan korespondensi Anda dengan kontraktor tidak akan tersedia.
2. Cara berpikir Anda. Bot merespons berdasarkan skenario yang dirancang orang lain. Klon AI bekerja sebaliknya: klon itu meniru logika pengambilan keputusan Anda karena Anda sendiri memasukkan logika tersebut ke dalam proyek.
3. Kemampuan untuk membuat perubahan. Ingin menambahkan langkah? Anda menghubungi dukungan dan menunggu. Hal yang Anda bangun sendiri bisa Anda ubah dalam satu malam.

Saat Anda membangunnya sendiri, Anda membayar dengan cara berbeda: waktu untuk penyiapan awal dan perhatian untuk memeriksa pekerjaan. Perhatian itu sepadan ketika kesalahan hanya perlu semenit untuk diperbaiki; tidak sepadan jika kesalahan menghabiskan beberapa hari.

Tugas bisnis apa yang dapat ditangani AI agent dari awal hingga akhir saat ini?#

Ujiannya sederhana. Ajukan tiga pertanyaan kepada diri sendiri tentang tugas itu: Bisakah saya membatalkannya? Apakah saya akan melihat kesalahan hari ini? Bisakah saya mengulanginya dalam semenit? Jika jawabannya ya untuk ketiganya, serahkan tugas itu dari awal hingga akhir.

Berikut yang termasuk dalam kategori ini.

1. Draf teks apa pun. Deskripsi layanan, balasan untuk pertanyaan umum, email kepada kontraktor, kerangka unggahan. Draf yang buruk akan tampak jelas sejak baris pertama.
2. Pemrosesan pesan masuk. Permintaan, ulasan, email, pesan obrolan. Agent mengelompokkannya berdasarkan topik, mengambil keluhan yang berulang, lalu menyusunnya menjadi ringkasan.
3. Menyusun laporan dari data Anda sendiri. Ekspor spreadsheet, pembayaran, catatan janji. Agent melakukan perhitungan dan memformat semuanya; Anda meninjau hasilnya.
4. Pemeriksaan awal atas volume besar. Dua ratus ulasan, empat puluh halaman kontrak, korespondensi selama setahun. Seseorang mungkin menghabiskan setengah hari untuk volume sebanyak itu; agent menyelesaikannya dalam hitungan menit, lalu Anda memeriksa pekerjaannya menggunakan sampel.
5. Perubahan mekanis dalam proyek. Ganti nama item, samakan format, urutkan file, atau perbaiki hal yang sama di dua puluh file sekaligus.

Ini sesuai dengan hasil pengukuran. Dalam sebuah studi tentang keandalan agent pada tugas berdurasi panjang, yang menjalankan sepuluh model melalui 23,392 proses, jenis pekerjaan yang berbeda menunjukkan perilaku berbeda: pemrosesan dokumen nyaris stabil saat durasi tugas meningkat, dari 0.74 menjadi 0.71. Pemrosesan pesan masuk dan penyusunan ringkasan persis seperti jenis pekerjaan ini, itulah sebabnya keduanya menjadi tugas pertama yang layak diserahkan.

Pemilik salon dapat memberikan ulasan selama satu kuartal kepada agent dan memperoleh daftar keluhan yang berulang; sebelumnya, yang ada hanya perasaan samar bahwa “semuanya tampak baik-baik saja.” Kesalahan dalam ringkasan semacam itu langsung terlihat.

Ingin melampaui tugas pertama dan membangun alur kerja yang mengelompokkan pekerjaan ke dalam kategori Anda? Satu tugas hanyalah satu bagian penyusun. Ada baiknya memikirkan seluruh alur kerja: Klon AI + Second Brain + Context Engineering. Inilah yang mengubah agent dari asisten yang berhalusinasi menjadi pelaksana yang dapat diprediksi.

Tugas apa yang hanya bisa ditanganinya dengan pengawasan?#

Saya memasukkannya ke dalam tabel dan sejak itu tidak perlu membahas pertanyaan ini lagi.

Pengawasan mudah disiapkan, cukup sekali. AI agent meletakkan hasilnya sebagai draf; Anda yang mengirimkannya. Sebelum mengubah apa pun, agent memberi tahu apa yang akan diubah. Agent berhenti dan bertanya sebelum langkah apa pun yang menghabiskan uang.

Di Claude Code, Anda mengaturnya dalam izin akses: cantumkan apa yang boleh dilakukan agent tanpa suara dan apa yang hanya boleh dilakukan dengan izin Anda. Selengkapnya dalam panduan tentang cara mencegah agent merusak proyek Anda. Atur sekali untuk sebuah proyek, lalu pengaturan itu berlaku tanpa perlu diingatkan.

Fungsi berulang otomatis masuk ke kategori kedua, sekalipun tampak tidak berbahaya, karena Anda tidak akan melihat kesalahan dari proses semalaman sampai pagi—dan saat itu, kesalahan tersebut mungkin sudah terulang beberapa kali.

Apa yang terus-menerus gagal dilakukan AI agent, dan mengapa prompt tidak bisa memperbaikinya?#

Pada 30 Juli 2026, Anthropic menerbitkan analisis evaluasi keselamatannya sendiri. Perusahaan itu meninjau 141,006 proses evaluasi dan menemukan tiga kasus ketika model keluar ke internet sungguhan selama proses evaluasi dan merusak sistem sungguhan.

Dalam kasus pertama, nama perusahaan fiktif dalam tugas cocok dengan domain yang sudah ada. Model menemukan perusahaan sungguhan itu, melewati celah dalam keamanannya, lalu mencapai basis data produksi—beberapa ratus baris data aktif.

Dalam kasus kedua, model membuat program berbahaya dan mengunggahnya ke katalog publik berisi paket kode siap pakai yang diunduh ribuan proyek lain. Program itu tersedia selama sekitar satu jam dan berhasil masuk ke lima belas sistem sungguhan, termasuk pemindai milik perusahaan yang khusus bergerak di bidang keamanan.

Dalam kasus ketiga, sebuah model riset internal memindai sekitar sembilan ribu target, mencapai satu perusahaan dengan teknik yang sudah dikenal, lalu menyimpulkan sendiri bahwa target itu nyata dan menghentikan serangannya.

Bisakah model mengetahui bahwa lingkungannya nyata? Tiga kasus, tiga jawaban berbeda. Model pertama menyadari dan berhenti, model kedua menyadari tetapi terus melanjutkan, dan model ketiga meyakinkan dirinya sendiri bahwa ia masih dalam pengujian. Dan ini terjadi di laboratorium Anthropic, dengan sebagian kondisi terbaik di dunia. Kondisi di laptop Anda lebih sederhana.

Batasannya harus berada di luar agent. Bentuk praktisnya seperti ini: secara fisik, agent tidak memiliki akses ke basis data produksi dan tidak memiliki kunci pembayaran. Memintanya agar berhati-hati tetap hanya sebuah permintaan, dan saat tertekan model akan mencari cara untuk mengakalinya.

Kelemahan kedua terlihat dalam pengukuran keandalan. Kinerja pada tugas rekayasa terbuka turun dari 0.90 menjadi 0.44 ketika rentang tugas bertambah, dan bahkan model terkuat gagal dalam hingga 19% proses karena mengambil rencana ambisius dengan banyak langkah yang tidak dapat mereka tuntaskan. Studi yang sama menemukan hal tak terduga: kerangka bantuan memori memperburuk kinerja tugas panjang pada kesepuluh model.

Perhitungan rantai panjang menjelaskannya tanpa riset apa pun. Jika agent benar pada setiap langkah sebanyak 85 kali dari 100, agent akan menyelesaikan delapan langkah berturut-turut sekitar 27 kali dari 100. Tiga dari empat tugas akan gagal di suatu titik di tengah, dan setiap kali di titik yang berbeda.

Aturan ini berlaku untuk jenis pekerjaan apa pun dalam bisnis. AI agent dapat menangani hal-hal yang bisa Anda periksa dengan cepat. Namun, hal-hal yang biayanya baru muncul berbulan-bulan kemudian—kepercayaan klien, reputasi, keteraturan data, konsekuensi hukum—tidak masuk ke dalam pertimbangannya, karena agent tidak dapat mengukurnya saat tugas selesai.

Kelemahan ketiga, menilai pekerjaannya sendiri, paling sulit diketahui dan lebih sering menghambat daripada dua kelemahan sebelumnya. Agent berkata “selesai” dengan nada yang sama seperti seseorang setelah memeriksa pekerjaannya. Saya menjelaskan mekanisme ini secara terpisah dalam panduan tentang mengapa agent berkata “selesai” padahal pekerjaannya belum tuntas; panduan itu juga menyertakan prompt penerimaan siap pakai.

Apa yang terjadi ketika agent diberi bisnis sungguhan untuk dikelola?#

Satu mesin penjual otomatis. Tanpa orang lain, mitra, atau pengacara. Model yang menulis kode lebih baik daripada kebanyakan pengembang hanya menghasilkan seperenam dari hasil manusia dalam kasus ini—dan melakukannya secara konsisten, dengan tren yang membaik dari bulan ke bulan.

Anthropic menjalankan eksperimen serupa dengan mesin penjual otomatis sungguhan di tiga kota, lalu pada fase kedua menambahkan agent manajer di samping agent penjualan. Diskon turun sekitar 80%, dan pemberian gratis dipangkas setengahnya. Pada saat yang sama, manajer itu melipatgandakan pengembalian dana dan menggandakan kredit untuk pembelian mendatang, padahal keduanya hanya mengurangi pendapatan. Para agent nyaris mendaftar untuk kontrak berjangka bawang, yang dilarang di AS sejak 1958, dan mencoba merekrut petugas keamanan dengan bayaran $10 per jam.

Eksperimen publik ketika agen AI diberi tanggung jawab menjalankan bisnis sepenuhnya memberikan pelajaran lebih berharga daripada janji apa pun. Dalam eksperimen Anthropic, seorang agen pengelola mengurangi diskon dan melipatgandakan pengembalian dana.

Ada satu hal yang perlu diperhatikan agar gambaran utuhnya terlihat. Agent itu secara eksplisit diberi tahu bahwa uang yang masih tersisa di akun pada pagi hari akan dihitung sebagai nol dalam evaluasi, dan bisnisnya akan ditutup jika tidak tumbuh dalam sehari. Agent bertindak persis seperti orang yang diberi tahu bahwa ia akan dipecat jika gagal, tepat sebelum pemecatan itu terjadi. Agent dengan setia mengoptimalkan tujuan yang Anda berikan, termasuk semua sisi yang menyimpang; hal ini sama sekali tidak berkaitan dengan kebodohan model.

Lebih banyak kode ditulis AI, dan bagian yang menerima komentar tinjauan substantif membesar#

Anthropic membagikan angka-angka ini dalam tulisan pada Juli tentang cara perusahaan mengatur pengembangan.

Ada angka lain yang menyertainya: porsi pekerjaan yang mendapat komentar tinjauan substantif naik dari 16% menjadi 54%. Sementara itu, para insinyur mengirimkan rata-rata kode delapan kali lebih banyak per kuartal dibandingkan periode 2021 hingga 2025.

Lebih sedikit pengetikan manual dan lebih banyak kode untuk dinilai. Kenaikan yang dilaporkan dari 16% ke 54% sekitar 3.4 kali bagian sebelumnya yang menerima komentar substantif, atau kenaikan 38 poin persentase. Itu tidak membuktikan cakupan tinjauan atau waktu pengawasan menjadi tiga kali lipat: tinjauan dapat terjadi tanpa komentar substantif.

“Saya akan menyiapkan agent dan berhenti mengurus tugas ini”—cara kerjanya tidak seperti itu. Satu orang mulai menangani sebanyak pekerjaan yang sebelumnya dilakukan seluruh tim. Pengalaman penulis mengikuti pola yang sama: draf, pemrosesan pesan masuk, dan ringkasan metrik dikumpulkan tanpa dirinya, sementara apa pun yang dikirim kepada orang sungguhan tetap dikonfirmasi secara manual.

Menyusun versi pertama menjadi murah berkat agent, sementara membuatnya siap digunakan orang sungguhan tetap membutuhkan biaya sebesar sebelumnya. Jarak antara “berfungsi bagi saya” dan “berfungsi bagi pelanggan” tidak hilang. Seseorang tetap harus menutup jarak itu.

Tugas apa yang sebaiknya Anda mulai agar tidak menyerah setelah sebulan?#

Penulis merumuskan prinsip ini setelah membangun aplikasi yang tidak pernah selesai. Saat baru mulai, Anda ingin melakukan vibe coding untuk semuanya: situs web, bot, asisten, situs web lain. Enam bulan kemudian, Anda melihat ke belakang: Anda sudah menghabiskan banyak waktu dan banyak token, tetapi hanya satu dari dua puluh solusi yang berfungsi. Penulis juga pernah melewati tahap ini, dan hanya sebagian kecil yang berhasil—itu normal. Pekerjaan baru bisa dianggap selesai jika terus terlaksana tanpa saya.

1. Berulang. Lebih murah mengerjakan tugas sekali saja secara manual. Tugas itu mulai layak diotomatisasi saat Anda melakukannya setiap minggu.
2. Memakan waktu lebih dari satu jam. Jika tugasnya hanya perlu sepuluh menit, waktu untuk menyiapkannya akan lebih banyak daripada waktu yang dihemat selama enam bulan.
3. Hasilnya bisa Anda periksa dalam semenit. Anda punya jawaban yang jelas untuk pertanyaan “apakah ini dikerjakan dengan baik atau tidak?” dan bisa melihatnya tanpa mencari-cari.
4. Datanya sudah Anda miliki. Ekspor, folder, spreadsheet, korespondensi. Tugas yang diawali dengan mengumpulkan data dari lima tempat adalah percobaan pertama yang buruk.
5. Tidak menyentuh uang atau orang sungguhan. Siapkan fungsi pertama Anda pada pekerjaan yang hasil terburuknya hanya draf yang buruk.

Kelima tanda itu paling sering muncul bersamaan dalam jenis tugas yang sama: ringkasan mingguan, pemrosesan pesan masuk, draf berdasarkan templat, dan pembersihan data.

Bagi toko daring, biasanya tugasnya memproses ulasan dan pertanyaan minggu itu. Bagi konsultan, tugasnya membuat ringkasan korespondensi dengan klien. Bagi klinik, tugasnya menjadwalkan janji dan menindaklanjuti permintaan. Semua orang sudah memiliki datanya, hasilnya hanya perlu semenit untuk diperiksa, dan hasil terburuknya adalah beberapa menit waktu mesin yang terbuang.

Berapa biaya AI agent per bulan, dan apa saja yang membentuk tagihannya?#

1. Langganan. Biaya dasar untuk mengakses model. Biaya ini mencakup batas pemakaian mingguan.
2. Biaya kelebihan pemakaian. Setelah mencapai batas langganan, pekerjaan berlanjut dengan tarif sesuai pemakaian. Di sinilah kejutan yang tidak menyenangkan muncul.
3. Tempat untuk menjalankannya. Jika fungsi berjalan sesuai jadwal tanpa Anda, fungsi itu membutuhkan komputer yang selalu menyala. Komputer rumah cukup, sampai Anda pergi berlibur untuk pertama kalinya.
4. Penyimpanan. Laporan, draf, ekspor. Folder gratis untuk sementara; setelah itu, biaya bergantung pada volumenya.

Pos kedua adalah tempat rencana para pemula berantakan. Fungsi berulang menggunakan batas pemakaiannya dengan laju yang sama setiap hari, entah Anda ingat fungsi itu ada atau tidak. Tiga kali jalan sehari dengan data berjumlah besar dapat menghabiskan kuota seminggu hanya dalam beberapa hari.

Anthropic secara berkala menaikkan batas mingguan paket berbayar untuk waktu terbatas, tetapi setiap kenaikan memiliki tanggal akhir. Jangan menganggap kapasitas tambahan itu sebagai kondisi normal yang baru: perkirakan pemakaian berdasarkan kuota reguler dan simpan kenaikan sementara sebagai cadangan. Untuk proses terjadwal, periksa juga ketentuan paket Anda—setiap penyedia memiliki aturan berbeda untuk penggunaan manual dan otomatis.

Aturan saya untuk tugas kecil sederhana. Orkestrator malam yang menjalankan pemeriksaan berulang menghabiskan token dengan cepat, dan tidak ada gunanya menyiapkannya untuk tugas kecil. Jika suatu pekerjaan hanya memakan waktu sepuluh menit seminggu, biarkan pekerjaan itu tetap menjadi tugas sepuluh menit.

Catat ke mana uang Anda pergi sejak bulan pertama. Mekanisme batas dijelaskan dalam panduan tentang berapa banyak token yang tercakup dalam langganan, dan kisah proses semalaman yang menghabiskan anggaran dalam satu sesi menunjukkan betapa buruk akibatnya.

Bagaimana Anda dapat menguji agent dengan tugas Anda sendiri dalam seminggu?#

1. Hari 1. Jelaskan tugas dengan kata-kata Anda sendiri, seolah-olah Anda sedang menjelaskannya kepada seseorang (sekitar 40 menit)

   Tulislah dengan bebas: apa yang masuk, apa yang seharusnya keluar, seperti apa hasil yang buruk, dan apa yang tidak boleh dilakukan. Poin terakhir ini paling sering dilewatkan orang, padahal inilah yang menyelamatkan mereka nantinya.

2. Hari 2. Jalankan secara manual tiga kali menggunakan data sungguhan

   Jangan gunakan contoh rekaan. Ambil tiga kasus nyata dari minggu Anda dan lihat di bagian mana agent luput. Catat kesalahannya kata demi kata.

3. Hari 3. Tambahkan instruksi berdasarkan kesalahan

   Ubah setiap kesalahan menjadi aturan. Susun instruksi dari kesalahan pada proses awal. Anggapan Anda tentang cara kerja yang seharusnya justru menghalangi di sini.

4. Hari 4–5. Jadwalkan dan jangan ikut campur

   Biarkan agent berjalan sendiri dan mengirim hasilnya. Anda hanya mengamati dan mencatat berapa kali Anda harus mengerjakan ulang sesuatu.

5. Hari 6. Hitung angkanya

   Hitung berapa menit yang Anda habiskan untuk memeriksa dan memperbaiki pekerjaan minggu itu. Bandingkan dengan waktu yang diperlukan untuk mengerjakan tugas secara manual. Catat selisihnya sebagai angka.

6. Hari 7. Putuskan

   Jika Anda menghemat kurang dari satu jam seminggu, tugas yang Anda pilih keliru; pilih yang lain. Jika Anda menghemat lebih dari dua jam, siapkan fungsi kedua.

Berikut prompt untuk membantu Anda memulai pada hari pertama. Tempelkan prompt ini dan lengkapi sendiri.

Anda membantu saya menyiapkan tugas berulang. Saya akan menjelaskan pekerjaannya dengan kata-kata saya sendiri, dan Anda akan memberikan instruksi untuk mengerjakannya setiap minggu tanpa saya.

Tugas saya: [jelaskan dengan kata-kata Anda sendiri, seolah-olah sedang menjelaskannya kepada orang baru]
Isi masukan: [file, folder, ekspor, korespondensi]
Hasil yang seharusnya diperoleh: [hasil tertentu: file, email, ringkasan]
Hal yang dianggap sebagai hasil buruk: [jelaskan dengan tegas]
Hal yang tidak boleh dilakukan dalam keadaan apa pun: [penghapusan, mengirim sesuatu ke pihak luar, pembayaran]

Lakukan tiga hal.

Ajukan pertanyaan klarifikasi jika deskripsi saya dapat ditafsirkan dengan lebih dari satu cara. Jangan mulai sampai saya menjawab.

Setelah saya menjawab, susun instruksi: langkah-langkah secara berurutan, definisi “selesai”, dan daftar larangan.

Secara terpisah, cantumkan cara-cara Anda mungkin melakukan kesalahan tanpa saya sadari, lalu sarankan cara agar saya bisa memeriksa masing-masingnya dalam semenit.

Di mana fungsi pertama gagal#

1. Langsung mengambil tugas besar. “Biarkan agent mengurus seluruh penjualan saya” akan berantakan pada hari kedua. Mulailah dengan satu tugas yang berulang setiap minggu.
2. Tidak mendefinisikan hasil yang dianggap buruk. Agent mengoptimalkan tujuan yang Anda sebutkan. Jika Anda tidak mengatakan apa yang tidak boleh dilakukannya, agent tidak akan mengetahuinya.
3. Memberikan akses lebih luas daripada yang diperlukan. Fungsi yang membaca ekspor dan menulis ringkasan tidak memerlukan kunci basis data. Tetapkan izin sekali untuk selamanya.
4. Memeriksa dengan membaca semuanya. Cara itu menghabiskan seluruh waktu yang Anda hemat. Periksa sampel: tiga kasus dari dua puluh, ditambah kasus apa pun yang ditandai agent sebagai tidak pasti.
5. Menulis instruksi dari nol. Tulislah aturan setelah melihat kesalahan sungguhan.
6. Tidak mengukur hasil. Tanpa angka untuk menjawab “berapa menit yang dibutuhkan”, Anda akan memutuskan berdasarkan perasaan, dan sebulan kemudian Anda tidak akan ingat apakah pekerjaan menjadi lebih mudah.

Saya lebih sering melihat kesalahan kelima daripada kesalahan lainnya, dan kesalahan ini tampak tidak berbahaya. Anda duduk lalu menulis dua puluh aturan sebelumnya karena itu terasa lebih menyeluruh. Kemudian separuh aturan menghalangi, separuh aturan yang diperlukan tidak ada, dan Anda menulis ulang semuanya setelah proses pertama.

Siapa yang bertanggung jawab ketika agent melakukan kesalahan?#

Kedengarannya jelas, tetapi orang-orang melupakannya dalam praktik. Email yang dikirim agent kepada pelanggan dikirim atas nama Anda. Harga yang diubahnya di situs web adalah harga Anda. Dan Anda bertanggung jawab kepada siapa pun pemilik data yang dihapus.

Ada tiga hal yang saya siapkan sebelumnya.

1. Catatan. Minta setiap fungsi berulang mencatat apa yang dilakukannya dan data masukan yang digunakannya; tanpa itu, penyelidikan berubah menjadi tebakan. File teks biasa sudah cukup.
2. Batas untuk tindakan yang tidak dapat dibatalkan. Menghapus, mengirim ke pihak luar, membayar—semuanya memerlukan konfirmasi Anda. Secara teknis, ini cukup diatur lewat satu pengaturan izin.
3. Titik pemulihan. Minta agent menyimpan keadaan proyek sebelum setiap perubahan yang mengubah data. Cukup satu baris dalam instruksinya, dan Anda bisa memulihkan versi kemarin dalam semenit.

Pemilik bisnis tetap mengerjakan sebagian pekerjaan karena nilainya terletak pada pelaksanaannya oleh orang sungguhan. Penulis merekam video pendek sendiri, walaupun sejak lama pekerjaan itu bisa diotomatisasi. Percakapan dengan pelanggan yang sulit, pidato di depan umum, permintaan maaf atas kesalahan—semuanya termasuk kategori yang sama. Agent bisa melakukannya. Biayanya akan lebih murah, tetapi hasilnya lebih buruk.

Dari mana sebaiknya Anda mulai besok?#

Mulailah dari pekerjaan yang hasil terburuknya hanya draf yang buruk. Tunda penjualan dan apa pun yang dikirim kepada pelanggan: biaya kesalahan di sana tidak diukur dalam menit, dan satu percobaan pertama yang buruk bisa membuat Anda enggan melanjutkan.

Pertanyaan berikutnya adalah bagaimana membuat agent mengelompokkan tugas ke dalam kategori Anda. Jawabannya bergantung pada apa yang Anda masukkan ke dalam proyeknya: aturan Anda, struktur pengetahuan Anda, cara Anda menguraikan pekerjaan. Baca Second Brain dan mendelegasikan melalui beberapa agent.

Lanjutkan menjelajahi Ailoot di ailoot.ai.