Pernah merasa AI sudah memberikan jawaban yang bagus, tetapi tetap harus diperbaiki berkali-kali agar sesuai dengan kebutuhan tim? Masalah seperti gaya bahasa yang berubah, informasi produk yang kurang tepat, hingga brief yang harus diulang terus-menerus cukup umum terjadi ketika AI belum memiliki konteks yang memadai. Evonic AI adalah salah satu platform yang mencoba menjawab masalah tersebut dengan pendekatan agentic AI dan knowledge base yang lebih terstruktur.
Alih-alih hanya digunakan untuk menghasilkan teks atau menjawab pertanyaan, Evonic dirancang untuk membantu AI memahami konteks, mengakses informasi yang relevan, dan menjalankan pekerjaan melalui alur multi-agent. Dengan begitu, beberapa tugas dapat dibagi ke agen yang berbeda sesuai perannya, sementara informasi yang digunakan tetap mengacu pada knowledge base yang telah disiapkan.
Lantas, apa sebenarnya Evonic AI, bagaimana cara kerja knowledge base-nya, dan apa yang perlu disiapkan untuk mulai menggunakannya? Artikel ini akan membahas pengertian Evonic AI, konsep knowledge base, multi-agent workflow, hingga langkah awal untuk mencoba platform ini.
Also Read
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.
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.
Karena itu, 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.
Membagi Pekerjaan dengan Multi-Agent Workflow
Salah satu konsep menarik dari agentic AI adalah multi-agent workflow.
Daripada satu AI melakukan semuanya, pekerjaan dapat dibagi ke beberapa agent dengan tugas berbeda.
Misalnya:
- Agent riset → mencari dan merangkum informasi
- Agent penulis → membuat draft berdasarkan hasil riset
- Agent editor → mengecek gaya bahasa dan konsistensi
- Agent reviewer → melakukan pengecekan akhir
Konsepnya mirip seperti cara kerja sebuah tim.
Setiap agent dapat memiliki kemampuan, instruksi, tools, dan knowledge base yang berbeda. Dengan begitu, satu agent tidak harus menjadi “serba bisa”.
Agent Bisa Menggunakan Tools
AI agent menjadi lebih berguna ketika tidak hanya menghasilkan teks, tetapi juga bisa menggunakan tools untuk melakukan tindakan tertentu.
Dalam workflow konten, tools yang mungkin dibutuhkan antara lain:
- File dan Dokumen
- Database
- API
- Kalkulator
- Storage
- Tools internal perusahaan
Evonic AI juga mendukung konsep skills yang dapat digunakan sebagai ekstensi untuk menambah kemampuan agent.
Contohnya, workflow dapat dibuat untuk:
- Mengambil informasi produk dari API internal
- Membuat outline artikel
- Menyusun draft
- Mengecek kesesuaian dengan brand guideline
- Menyimpan hasil ke storage
Hasilnya, proses yang sebelumnya dilakukan secara manual dapat dibuat menjadi workflow yang lebih otomatis.
Bisa Digunakan di Berbagai Channel
Workflow AI tidak harus selalu dimulai dari aplikasi khusus.
Evonic mendukung penggunaan agent melalui berbagai channel seperti Telegram, WhatsApp, Discord, dan web.
Contohnya, tim bisa meminta draft artikel melalui channel komunikasi internal. Agent kemudian menjalankan workflow dan mengirimkan hasilnya kembali ke channel tersebut.
Pendekatan ini membuat AI lebih mudah dimasukkan ke dalam workflow yang sudah digunakan tim sehari-hari.
Konsistensi AI Tetap Bergantung pada Konfigurasi
Fleksibilitas agent juga berarti Anda perlu membuat aturan yang jelas.
Beberapa hal yang dapat diatur antara lain:
- Identitas agent
- System prompt
- Model AI
- Tools
- Knowledge base
- Tugas dan batasan masing-masing agent
Misalnya, agent riset hanya fokus mencari dan merangkum informasi, sedangkan agent editor bertugas mengecek fakta internal dan brand guideline.
Hal ini penting karena platform AI secanggih apa pun tetap membutuhkan standar yang jelas.
Tanpa style guide, checklist kualitas, dan definisi hasil akhir yang jelas, output AI tetap bisa tidak konsisten.
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.
Local-First Butuh Infrastruktur yang Stabil
Jika workflow AI Anda mulai berkembang dan membutuhkan model lokal, knowledge base internal, database, atau tools yang berjalan sendiri, infrastruktur menjadi bagian penting yang tidak boleh diabaikan.
Untuk kebutuhan tersebut, Anda bisa mempertimbangkan VPS Indonesia dari Rumahweb, yang menawarkan VPS berbasis KVM dengan resource terisolasi, SSD storage, DDoS protection, serta dukungan 24/7.
Dengan server yang stabil, workflow AI tidak hanya bisa dikembangkan, tetapi juga lebih siap ketika kebutuhan komputasi dan otomasi mulai meningkat.
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.
