Pernah memberi AI brief yang jelas, tetapi hasilnya masih terasa “bukan versi yang dimaksud”? Gaya bahasa bisa berubah, informasi produk meleset, dan konteks harus dijelaskan berulang kali. Evonic AI adalah salah satu platform yang mencoba membuat proses tersebut lebih terarah melalui pendekatan agentic AI dan knowledge base.
Bukan sekadar menghasilkan teks, Evonic dirancang agar AI dapat memahami konteks, mengakses informasi yang relevan, lalu menjalankan tugas melalui multi-agent workflow. Lantas, bagaimana sistem ini bekerja, bagaimana knowledge base digunakan, dan apa yang perlu disiapkan agar Evonic bisa dimanfaatkan secara optimal? Temukan jawabannya di artikel ini.
Ringkasan Cepat
- Evonic AI adalah platform agentic AI (local-first) untuk membangun dan menjalankan AI agents dengan model, tools, knowledge base, channel, dan skills yang bisa dikustom.
- Dengan knowledge base, agent bisa membaca dokumen referensi saat dibutuhkan, bukan memasukkan semuanya ke prompt dari awal, jadi konteks lebih terkontrol.
- Evonic mendukung multi-agent workflow: agent riset, penulis, dan editor bisa dipisah dan saling mendelegasikan tugas.
- Evonic memungkinkan agent terhubung ke berbagai tools (file, database, API) dan multi-channel (Telegram, WhatsApp, Discord, web).
- Untuk organisasi yang sensitif data, Evonic menekankan local-first: bisa menjalankan model di infrastruktur sendiri via Ollama, llama.cpp, atau vLLM.
Apa Itu Evonic AI?
Evonic AI adalah platform untuk membuat, mengatur, dan menjalankan AI agent, termasuk workflow dengan beberapa agent sekaligus.
Also Read
Jika LLM bisa dianggap sebagai “otak”, Evonic berperan seperti sistem kerja yang mengatur bagaimana AI digunakan. Mulai dari model yang dipakai, informasi yang boleh diakses, tools yang tersedia, hingga cara agent menjalankan tugas.
Dengan pendekatan ini, AI tidak hanya digunakan untuk menjawab pertanyaan, tetapi juga bisa menjalankan pekerjaan secara lebih terstruktur.
Kenapa Tim Konten Membutuhkan Agentic AI?
Pekerjaan membuat konten biasanya tidak selesai hanya dengan satu prompt. Ada beberapa tahap yang perlu dilakukan, mulai dari riset hingga review.
Misalnya:
- Mencari informasi dan referensi
- Membuat outline
- Menulis draft
- Menyesuaikan gaya bahasa dengan brand
- Mengecek informasi produk
- Melakukan editing
- Memastikan konten sesuai standar
Masalahnya, setiap perusahaan memiliki brand voice, informasi produk, istilah, dan aturan penulisan yang berbeda.
Dengan begitu, chatbot biasa terkadang masih membutuhkan brief berulang agar hasilnya tetap sesuai konteks.
Di sinilah platform agentic seperti Evonic menjadi menarik karena workflow dapat dibuat lebih terstruktur.
Knowledge Base untuk Menjaga Konteks Konten
Salah satu komponen penting adalah knowledge base.
Knowledge base memungkinkan agent menggunakan dokumen internal sebagai referensi ketika menjalankan tugas. Jadi, AI tidak hanya mengandalkan pengetahuan umum dari model.
Contohnya:
- Dokumentasi produk
- Brand guideline
- FAQ
- SOP
- Daftar istilah yang wajib digunakan
- Materi internal perusahaan
Agent kemudian mengambil informasi yang relevan sesuai kebutuhan.
Cara ini dapat membantu mengurangi masalah seperti:
- Informasi produk yang keliru
- Penggunaan istilah yang tidak konsisten
- Gaya tulisan yang berbeda-beda
- Konten yang tidak sesuai aturan internal
Mulai dari beberapa dokumen penting terlebih dahulu, seperti brand guideline, FAQ produk, dan daftar istilah. Setelah workflow berjalan dengan baik, knowledge base bisa dikembangkan secara bertahap.
Cara Kerja Multi Agent Workflow dalam Agentic AI
Salah satu konsep yang membuat agentic AI menarik adalah multi agent workflow. Alih alih mengandalkan satu AI untuk menangani seluruh pekerjaan, proses dapat dibagi ke beberapa agent yang masing masing memiliki tugas dan tanggung jawab berbeda.
Sebagai gambaran, sebuah workflow dapat melibatkan:
- Agent riset untuk mencari dan merangkum informasi yang dibutuhkan.
- Agent penulis untuk menyusun draft berdasarkan hasil riset.
- Agent editor untuk memeriksa gaya bahasa, struktur, dan konsistensi tulisan.
- Agent reviewer untuk melakukan pengecekan akhir sebelum hasil diberikan.
Konsep tersebut kurang lebih menyerupai cara kerja sebuah tim. Setiap agent dapat dibekali kemampuan, instruksi, tools, dan knowledge base yang berbeda sesuai dengan perannya. Dengan pembagian seperti ini, setiap agent dapat lebih fokus pada tugasnya tanpa harus menangani seluruh pekerjaan sekaligus.
Tools yang Dapat Digunakan Agent dalam Evonic AI
AI agent menjadi semakin berguna ketika tidak hanya mampu menghasilkan teks, tetapi juga dapat menggunakan tools untuk menjalankan tindakan tertentu. Kemampuan ini membuat agent dapat terhubung dengan berbagai sumber data dan layanan yang dibutuhkan selama proses kerja.
Dalam workflow konten, beberapa tools yang dapat digunakan antara lain:
- File dan dokumen untuk mengakses atau mengolah berbagai materi kerja.
- Database untuk mengambil dan mengelola data yang dibutuhkan.
- API untuk menghubungkan agent dengan layanan atau sistem lain.
- Kalkulator untuk membantu melakukan perhitungan secara otomatis.
- Storage untuk menyimpan hasil pekerjaan.
- Tools internal perusahaan untuk mengakses sistem dan sumber daya yang digunakan dalam proses kerja.
Selain tools, Evonic AI juga mendukung konsep skills yang dapat berfungsi sebagai ekstensi untuk menambah kemampuan agent sesuai kebutuhan.
Sebagai contoh, sebuah workflow konten dapat disusun untuk:
- Mengambil informasi produk dari API internal.
- Membuat outline artikel berdasarkan informasi yang tersedia.
- Menyusun draft konten.
- Mengecek kesesuaian tulisan dengan brand guideline.
- Menyimpan hasil akhir ke storage.
Dengan rangkaian tersebut, pekerjaan yang sebelumnya perlu dilakukan secara manual dapat disusun menjadi workflow yang lebih terstruktur dan otomatis.
Channel yang Didukung Evonic AI
Penggunaan workflow AI tidak harus selalu dimulai dari aplikasi khusus. Agar lebih mudah diterapkan dalam aktivitas sehari hari, Evonic memungkinkan agent digunakan melalui berbagai channel yang sudah familiar bagi tim.
Beberapa channel yang didukung antara lain:
- Telegram
- Discord
- Web
Sebagai contoh, tim dapat meminta draft artikel melalui channel komunikasi internal. Permintaan tersebut kemudian diproses oleh agent sesuai workflow yang telah ditentukan, lalu hasilnya dikirimkan kembali ke channel yang sama.
Pendekatan ini membuat AI lebih mudah terintegrasi ke dalam alur kerja yang sudah digunakan sehari hari, tanpa harus berpindah ke platform lain hanya untuk memberikan instruksi atau menerima hasil pekerjaan.
Cara Menjaga Konsistensi Output AI
Semakin fleksibel sebuah agent, semakin penting pula aturan yang mengatur cara kerjanya. Tanpa konfigurasi yang jelas, setiap agent berpotensi menghasilkan respons yang berbeda meskipun menerima tugas yang serupa.
Beberapa komponen yang dapat dikonfigurasi antara lain:
- Identitas agent untuk menentukan peran dan karakter yang perlu dijalankan.
- System prompt untuk memberikan instruksi utama tentang cara agent bekerja.
- Model AI untuk menentukan model yang digunakan dalam menjalankan tugas.
- Tools untuk memberikan akses ke berbagai sumber atau layanan yang dibutuhkan.
- Knowledge base sebagai sumber informasi yang menjadi acuan agent.
- Tugas dan batasan masing masing agent agar setiap peran tetap memiliki ruang lingkup yang jelas.
Sebagai contoh, agent riset dapat difokuskan untuk mencari dan merangkum informasi, sedangkan agent editor bertugas memeriksa fakta internal serta kesesuaian dengan brand guideline.
Pengaturan seperti ini membantu setiap agent bekerja sesuai perannya dan menghasilkan output yang lebih konsisten. Pada akhirnya, kecanggihan platform AI tetap perlu didukung standar kerja yang jelas, termasuk style guide, checklist kualitas, serta definisi hasil akhir yang ingin dicapai.
Local-First: Jalankan Model di Infrastruktur Sendiri
Salah satu pendekatan yang menarik adalah local-first.
Dengan pendekatan ini, model AI dapat dijalankan di infrastruktur sendiri menggunakan model runner seperti:
- Ollama
- llama.cpp
- vLLM
Evonic juga mendukung penggunaan model yang kompatibel dengan OpenAI API, baik model lokal maupun cloud.
Pendekatan local-first dapat menjadi pertimbangan bagi perusahaan yang ingin memiliki kontrol lebih besar terhadap data internal.
Namun, ada konsekuensinya. Menjalankan model sendiri membutuhkan server dengan resource yang memadai, terutama jika menggunakan model berukuran besar.
Siapa yang Cocok Menggunakan Evonic?
Evonic lebih cocok untuk tim yang membutuhkan workflow AI yang terstruktur dan memiliki kemampuan teknis untuk melakukan konfigurasi.
Cocok untuk:
- Tim content marketing
- Developer
- Tim automation
- Perusahaan dengan knowledge base internal
- Bisnis yang memiliki workflow AI berulang
- Tim yang membutuhkan kontrol lebih besar terhadap model dan tools
Sebaliknya, jika kebutuhan Anda hanya membuat satu artikel atau mencari ide dengan cepat, platform agentic bisa terasa terlalu kompleks.
Chatbot AI vs Platform Agentic
| Aspek | Chatbot AI | Platform Agentic seperti Evonic |
|---|---|---|
| Fokus | Menjawab pertanyaan | Menjalankan workflow |
| Konteks | Bergantung pada prompt | Knowledge base terstruktur |
| Workflow | Biasanya satu alur | Multi-agent dan delegasi |
| Integrasi | Terbatas | Tools dan skills |
| Channel | Umumnya terbatas | Multi-channel |
| Privasi | Bergantung pada layanan | Bisa menggunakan pendekatan local-first |
BACA JUGA: AI Model vs AI Agent: Apa Bedanya dan Kapan Dipakai?
Cara Memulai Evonic untuk Workflow Konten
Tidak perlu langsung membuat sistem yang kompleks. Mulailah dari satu workflow sederhana.
Berikut langkah yang bisa dicoba:
- Tentukan satu use case, misalnya membuat artikel SEO.
- Siapkan brand guideline dalam dokumen singkat.
- Buat knowledge base berisi FAQ dan informasi produk.
- Bagi peran agent, misalnya riset, penulis, dan editor.
- Tambahkan tools yang benar-benar dibutuhkan.
- Tentukan standar hasil akhir, seperti struktur, panjang, dan format artikel.
- Evaluasi hasil secara rutin dan perbaiki workflow berdasarkan error yang ditemukan.
Tips: Buat agent editor yang fokus pada satu pekerjaan, yaitu mengecek fakta internal dan style guide. Dengan tugas yang lebih spesifik, proses review biasanya lebih mudah dikontrol.
Infrastruktur Stabil untuk Workflow AI Local First
Ketika workflow AI mulai berkembang dan melibatkan model lokal, knowledge base internal, database, atau tools yang berjalan secara mandiri, kebutuhan infrastrukturnya pun ikut meningkat. Server yang stabil menjadi bagian penting agar setiap proses dapat berjalan dengan lancar dan konsisten.
Untuk kebutuhan tersebut, VPS Indonesia dari Rumahweb dapat menjadi salah satu pilihan. VPS berbasis KVM ini dilengkapi resource terisolasi, SSD storage, DDoS protection, serta dukungan 24/7.
Dengan infrastruktur yang stabil, workflow AI tidak hanya lebih mudah dikembangkan, tetapi juga lebih siap menghadapi peningkatan kebutuhan komputasi, integrasi, dan otomasi seiring bertambahnya beban kerja.
FAQ
Evonic AI adalah platform agentic AI untuk membangun dan menjalankan AI agents dengan konfigurasi model, tools, knowledge base, skills, serta koneksi ke berbagai channel.
Agar agent bisa mengakses dokumen referensi internal saat menjalankan tugas, tanpa memasukkan semuanya ke prompt sejak awal, sehingga konteks lebih terkontrol.
Konsep membagi pekerjaan ke beberapa agent dengan peran berbeda (mis. riset, penulis, editor) dan memungkinkan delegasi antar agent.
Melalui model runner seperti Ollama, llama.cpp, atau vLLM, untuk kontrol data yang lebih baik.
Tim yang butuh sistem agentic dan punya kemampuan teknis untuk konfigurasi agent, model, knowledge base, tools, dan environment eksekusi.
Kesimpulan
Evonic AI adalah platform agentic AI yang tidak hanya berfokus pada pembuatan teks, tetapi juga dirancang untuk membantu menjalankan workflow secara lebih terstruktur. Dengan dukungan knowledge base, sistem multi-agent, integrasi tools, dan distribusi ke berbagai channel, Evonic dapat membantu tim mengelola pekerjaan AI dengan konteks dan pembagian tugas yang lebih jelas.
Pendekatan local-first dan opsi menjalankan model AI secara mandiri juga menjadi nilai tambah bagi organisasi yang membutuhkan kontrol lebih besar terhadap data. Namun, fleksibilitas tersebut datang dengan konsekuensi berupa kebutuhan konfigurasi, pengujian workflow, dan standar kerja yang lebih matang.
Jadi, Evonic bukan sekadar soal membuat AI bekerja lebih cepat, tetapi tentang bagaimana AI dapat ditempatkan sebagai bagian dari alur kerja tim. Jika kebutuhan Anda sudah mengarah pada otomatisasi yang melibatkan banyak tugas, konteks, dan agen, pendekatan seperti ini layak dipertimbangkan.
