Agen AI

Agen AI adalah asisten multi-langkah. Agen membaca percakapan, menyusun rencana, memanggil alat (alat AI Anda, alat MCP, dan pencarian basis pengetahuan), melihat hasilnya, lalu memanggil model lagi hingga mendapat jawaban. Node Buat Respons Obrolan AI hanya melakukan satu panggilan model lalu membalas; node Agen AI dapat terus bekerja melalui beberapa panggilan model dan alat, dalam batas yang Anda tetapkan, sebelum menjawab.

Gunakan agen ketika sebuah permintaan membutuhkan beberapa langkah, misalnya "cari pesanan pelanggan, periksa status pengirimannya, dan tawarkan tanggal baru". Untuk jawaban langsung dari instruksi dan basis pengetahuan, node AI lebih sederhana dan lebih murah.

Komponen dasar

Bagian	Apa itu	Tempat mengaturnya
AI Harness	Mesin yang menjalankan loop agen: milik MonoChat sendiri, SDK agen, atau layanan agen yang di-host.	Pengaturan › Otomatisasi › AI Harness
Model	Model AI yang digunakan agen untuk berpikir: model utama, model cadangan opsional, dan model cepat opsional. Harness yang di-host menggunakan model dari penyedianya sendiri.	Node Agen AI
Alat	Cakupan AI, fungsi Alat AI, dan alat MCP.	Node Agen AI
Anggaran Eksekusi	Batas panggilan model, panggilan alat, token, durasi, dan percobaan ulang untuk setiap eksekusi.	Node Agen AI
Eksekusi	Satu kali agen dijalankan. Setiap eksekusi dicatat di Eksekusi AI Agent.	Dibuat oleh node atau API

AI Harness

Pengaturan › Otomatisasi › AI Harness mencantumkan harness tempat agen Anda dapat berjalan: yang ditawarkan MonoChat kepada setiap workspace, dan yang Anda tambahkan dengan kredensial Anda sendiri.

Harness	Tempat berjalan	Model yang digunakan	Siapa yang menambahkan
MonoChat Native	Di dalam MonoChat	Model AI Anda	MonoChat
OpenAI Agents SDK	Di dalam MonoChat	Model AI Anda	MonoChat
Claude Agent SDK	Di agent runner MonoChat	Model AI Anda	MonoChat
pi	Di agent runner MonoChat	Model AI Anda	MonoChat
OpenAI Agents API	Di cloud OpenAI	Model yang diizinkan harness	Anda, dengan kunci API OpenAI Anda (MonoChat mungkin juga menyediakannya)
Claude Managed Agents	Di cloud Anthropic	Model yang diizinkan harness	Anda, dengan kunci API Anthropic Anda (MonoChat mungkin juga menyediakannya)
Custom Endpoint	Di server Anda sendiri	Model AI Anda (opsional)	Anda, dengan endpoint dan secret Anda

Harness yang berjalan di MonoChat disediakan oleh MonoChat; workspace Anda hanya dapat menambahkan harness yang menggunakan kredensialnya sendiri. Claude Agent SDK dan pi membutuhkan agent runner MonoChat: jika belum disiapkan, eksekusi pada keduanya gagal dengan pesan "This harness is not available on this server."

Apa pun harness-nya, MonoChat tetap memegang kendali: setiap panggilan model dari harness yang menggunakan model AI Anda melewati MonoChat (sehingga penagihan dan anggaran berlaku), setiap panggilan alat menjalankan fungsi, alat MCP, dan cakupan AI di workspace Anda, dan anggaran diberlakukan pada setiap harness.

Tambahkan harness

Buka Pengaturan › Otomatisasi › AI Harness dan klik + (Buat).
Masukkan Nama dan, jika perlu, Deskripsi.
Pilih Harness. Setiap opsi menjelaskan tempat berjalannya.
Di bawah Kredensial, masukkan apa yang dibutuhkan harness:
- OpenAI Agents API, Claude Managed Agents: Kunci API.
- Custom Endpoint: Endpoint dan Kunci API.
Untuk harness yang di-host, isi Model yang Diizinkan: masukkan nama model dari penyedia (misalnya ID model OpenAI atau Anthropic). Gunakan Tambah Model untuk hingga 10 model. Agen pada harness ini hanya dapat memilih dari daftar ini.
Klik Simpan.

Saat Anda mengedit harness, tipe Harness tidak dapat diubah, dan kolom kunci bertuliskan Kunci API (kosongkan untuk mempertahankan kunci tersimpan).

Claude Managed Agents

Saat harness bertipe ini digunakan untuk pertama kalinya, MonoChat membuat satu agen dan satu environment di akun Anthropic tersebut dan menggunakannya kembali setelahnya.

Custom Endpoint

Harness Custom Endpoint mengirim eksekusi ke layanan Anda sendiri, misalnya agen yang di-host sendiri. Untuk setiap eksekusi, MonoChat mengirim POST ke <Endpoint>/runs dengan Authorization: Bearer <API Key>. Body berisi ID eksekusi, instruksi, input, pesan percakapan, anggaran, alias model (agent-main, agent-fallback, agent-fast), dan tiga URL dengan token untuk eksekusi ini:

gateway model (URL dasar yang kompatibel dengan OpenAI …/v1 dan kompatibel dengan Anthropic) yang memanggil model AI node dan memberlakukan anggaran,
server MCP yang menyediakan alat eksekusi,
URL events tempat layanan Anda melaporkan hasilnya (completed dengan result, atau failed dengan error).

Token eksekusi berhenti berfungsi saat eksekusi berakhir.

Node Agen AI

Tambahkan agen ke alur dengan node Agen AI, di bawah node hibrida pada desainer alur. Lihat Alur untuk cara menambahkan dan menghubungkan node.

Kolom

Bagian	Kolom	Deskripsi
	Nama	Nama node yang ditampilkan di kanvas.
	AI Harness	Wajib. Harness yang menjalankan agen.
	Instruksi	Instruksi sistem agen: peran, nada, aturan, dan apa yang boleh atau tidak boleh dilakukannya.
	Tugas (ditambahkan ke instruksi agen; tag dapat digunakan)	Apa yang diminta node ini untuk dilakukan agen. Ditambahkan setelah instruksi dan dapat menggunakan tag yang sama dengan prompt node AI, misalnya untuk menyertakan data pelanggan.
Model	Model Utama	Model yang digunakan agen. Wajib untuk setiap harness kecuali Custom Endpoint.
	Model Cadangan (setelah batas lunak)	Model yang dipakai agen setelah mencapai batas lunak panggilan model, biasanya model yang lebih murah atau lebih cepat.
	Model Cepat (tugas latar belakang ringan)	Model yang dapat digunakan harness untuk panggilan latar belakang yang ringan.
	Model (salah satu model yang diizinkan harness)	Ditampilkan sebagai pengganti tiga kolom di atas untuk harness yang di-host.
Sesi Agen	Sesi	Lanjutkan sesi agen yang ada (default) atau Mulai sesi agen baru. Lihat Sesi agen.
	Kunci Tugas (sesi agen terpisah per tugas)	Opsional. Menjaga sesi agen terpisah untuk setiap kunci dalam percakapan yang sama, misalnya `booking` dan `support`.
	Batas Riwayat Pesan	Berapa banyak pesan percakapan yang diterima agen.
	Model AI Ucapan ke Teks	Model dengan Transkrip. Pesan suara dalam percakapan sampai ke agen sebagai teks.
Pengaturan Alat	Cakupan AI	Basis pengetahuan yang dapat dicari agen. Ditawarkan kepada agen sebagai alat pencarian basis pengetahuan.
	Alat AI	Fungsi bertipe Alat AI yang dapat dipanggil agen.
	Atur Alat Konten Klien MCP AI	Membuka panel tempat Anda menambahkan alat MCP. Lihat Klien MCP.
Pesan	Teruskan Pesan Antara ke Pelanggan	Nonaktif secara default. Jika aktif, apa yang ditulis agen saat masih bekerja (misalnya "Saya cek pesanan Anda dulu") dikirim ke pelanggan; jika nonaktif, tulisan itu ditambahkan ke sesi sebagai pesan bisikan yang hanya dilihat tim Anda.
	Kirim jawaban	Aktif secara default. Mengirim jawaban akhir agen ke pelanggan. Nonaktifkan untuk menggunakan jawaban hanya di dalam alur.
Anggaran Eksekusi	Maks. Panggilan Model	Default 4.
	Batas Lunak: Panggilan Model	Opsional. Setelah sebanyak ini panggilan model, agen beralih ke model cadangan. Harus lebih rendah dari Maks. Panggilan Model dan membutuhkan model cadangan.
	Maks. Panggilan Alat	Default 6. Dengan `0`, eksekusi berakhir sebagai Anggaran Terlampaui begitu agen mencoba memanggil alat.
	Maks. Total Token	Default 20000. Token input dan output dari semua panggilan model dalam eksekusi.
	Durasi Maks. (Detik)	Default 30.
	Maks. Percobaan Ulang	Default 2. Berapa kali panggilan model yang gagal dicoba ulang.

tips

Tulis aturan yang tetap di Instruksi dan pekerjaan spesifik langkah ini di Tugas. Dengan begitu beberapa node Agen AI dalam satu alur dapat berbagi instruksi yang sama dan hanya berbeda pada tugasnya.

peringatan

Harness yang di-host tidak mendukung batas lunak, karena tidak dapat beralih ke model cadangan. Biarkan Batas Lunak: Panggilan Model kosong untuk harness tersebut.

Apa yang terjadi saat alur mencapai node

MonoChat memeriksa saldo Anda dan pengaturan node, lalu memulai sebuah eksekusi. Eksekusi berstatus Dalam Antrean, lalu Berjalan. Instance alur menunggu di node.
Agen menerima instruksi dan tugas, dan, bila alur terkait dengan sebuah percakapan, pesan-pesan percakapan hingga Batas Riwayat Pesan, dengan pesan suara yang sudah ditranskripsi.
Agen memanggil model dan alat hingga mendapat jawaban atau mencapai batas. Teks yang ditulisnya di antara panggilan alat ditangani sebagai pesan perantara.
Saat eksekusi berakhir:
- jika Selesai dan Kirim jawaban aktif, jawaban dikirim ke pelanggan. Jawaban panjang dibagi menjadi beberapa pesan bila melebihi batas saluran (4096 karakter di WhatsApp);
- jika berakhir dengan cara lain, pesan bisikan "AI agent run ended: status. error" ditambahkan ke sesi untuk tim Anda.
Alur berlanjut pada output yang sesuai dengan cara eksekusi berakhir.

Eksekusi dari sesi agen yang sama diproses satu per satu, secara berurutan.

Output

Output	Kapan
Selesai	Agen selesai dengan sebuah jawaban.
Anggaran Terlampaui	Eksekusi menghabiskan Maks. Panggilan Model, Maks. Panggilan Alat, atau Maks. Total Token.
Waktu Habis	Eksekusi mencapai Durasi Maks. (Detik).
Kebencian, Jailbreak, Menyakiti Diri Sendiri, Seksual, Kekerasan	Filter konten penyedia model menghentikan eksekusi untuk kategori ini. Ini adalah output yang sama dengan yang dimiliki node AI.
Saat Gagal	Eksekusi gagal karena alasan lain, atau dibatalkan. Penghentian oleh filter konten juga masuk ke sini pada node yang disimpan sebelum output tersebut ada; buka dan simpan node semacam itu untuk mendapatkannya.

Hubungkan setidaknya Selesai dan Saat Gagal. Pola yang umum adalah mengirim Anggaran Terlampaui, Waktu Habis, dan Saat Gagal ke node Tugaskan Sesi agar rekan tim mengambil alih.

Sesi agen

Sesi agen adalah memori agen di antara eksekusi. MonoChat menyimpan satu sesi agen aktif per percakapan, harness, dan kunci tugas.

Lanjutkan sesi agen yang ada menggunakannya kembali, sehingga agen melanjutkan dari tempat terakhirnya. Pada harness yang di-host, sesi milik penyedia juga berlanjut.
Mulai sesi agen baru menutup sesi yang aktif dan memulai dari awal, misalnya di awal topik baru.
Kunci Tugas menjaga sesi-sesi independen berdampingan dalam percakapan yang sama.

Penagihan

Panggilan model pada model AI yang disediakan MonoChat ditagih dari saldo Anda seperti biasa. Panggilan pada model Anda sendiri ditagih oleh penyedia Anda.
Harness yang disediakan MonoChat dapat menambahkan biayanya sendiri per eksekusi, per menit, dan per panggilan alat, serta, untuk harness yang di-host, token yang dilaporkan penyedianya. Biaya ini muncul di Transaksi sebagai Eksekusi Agen AI, Durasi Agen AI, Panggilan Alat Agen AI, dan kategori token AI.
Harness yang Anda tambahkan dengan kredensial sendiri tidak dikenai biaya MonoChat; penyedianya yang menagih Anda.
Eksekusi tidak dimulai bila saldo Anda tidak mencukupi.

Event Eksekusi Agen AI Selesai

Eksekusi Agen AI Selesai adalah node event. Node ini aktif saat eksekusi yang terkait dengan pelanggan berakhir, baik eksekusi dimulai oleh alur maupun melalui API dengan sebuah sesi. Seperti node event lainnya, node ini memiliki pengaturan opsional Kondisi dan Waktu Habis. Gunakan untuk memulai alur terpisah setelah eksekusi agen, misalnya untuk mencatat hasil atau memberi tahu tim.

Memulai agen dari kode

Fungsi kustom dan klien API dapat menjalankan agen dengan method berikut (izin Mulai / Lihat / Batalkan eksekusi agen AI di otomasi):

Method	Fungsinya
`business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.create`	Memulai eksekusi. Mengembalikan `aiAgentRunId` dan `aiAgentSessionId`.
`business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.show`	Mengembalikan sebuah eksekusi (`_id`) beserta status, penggunaan, langkah, dan hasilnya.
`business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.cancel`	Membatalkan eksekusi yang antre atau berjalan (`_id`).

create menerima aiHarnessClientId, input (tugas), opsional sessionId (untuk bekerja dalam sebuah percakapan), aiAgentSessionId, taskKey, dan isNewSession, serta options dengan pengaturan yang sama seperti node: instructions, aiModelClientId, fallbackAiModelClientId, fastAiModelClientId, harnessModel, toolCustomFunctionIds, aiScopeIds, aiMcpClientDatas, messageHistoryLimit, speechToTextAiModelClientId, forwardIntermediateMessages, willSendAnswer, dan budget yang wajib. Melalui API, forwardIntermediateMessages dan willSendAnswer secara default bernilai false.

const { aiAgentRunId } = await sdk.method({ name: 'business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.create' }).callAsync({
  payload: {
    aiHarnessClientId: 'HARNESS_ID',
    input: 'Summarise the open orders of this customer.',
    sessionId: 'SESSION_ID',
    options: {
      instructions: 'You are the order assistant of our store.',
      aiModelClientId: 'MODEL_ID',
      toolCustomFunctionIds: ['FUNCTION_ID'],
      budget: { maxLlmCalls: 4, maxToolCalls: 6, maxTotalTokens: 20000, maxDurationSeconds: 30, maxRetries: 2 },
    },
  },
})

Eksekusi bersifat asinkron: bacalah nanti dengan show, atau tanggapi dengan event Eksekusi Agen AI Selesai. Tanpa sessionId, setiap panggilan memulai sesi agen baru kecuali Anda menyertakan aiAgentSessionId yang dikembalikan panggilan sebelumnya; agen kemudian melihat eksekusi sebelumnya yang sudah selesai dari sesi agen itu sebagai riwayatnya. Lihat Method untuk memanggil method dari sebuah fungsi.

Izin

Izin	Memungkinkan
Lihat / Buat / Perbarui / Hapus AI harness di otomasi	Mengelola AI Harness
Lihat eksekusi agen AI di otomasi	Melihat Eksekusi AI Agent
Mulai eksekusi agen AI di otomasi	Memanggil `aiAgentRuns.create`
Batalkan eksekusi agen AI di otomasi	Memanggil `aiAgentRuns.cancel`

Lihat Peran.

Eksekusi AI Agent: lihat apa yang dilakukan setiap eksekusi
Model AI
Klien MCP
Cakupan AI
Alur

Komponen dasar​

AI Harness​

Tambahkan harness​

Custom Endpoint​

Node Agen AI​

Kolom​

Apa yang terjadi saat alur mencapai node​

Output​

Sesi agen​

Penagihan​

Event Eksekusi Agen AI Selesai​

Memulai agen dari kode​

Izin​

Terkait​