Membangun agen dengan Google Gemini dan framework open source

20 MEI 2025

Shrestha Basu Mallick Group Product Manager

Philipp Schmid Developer Relations Engineer

Dunia AI ramai dengan potensi agen AI, entitas yang dapat diarahkan oleh pengguna untuk memahami lingkungan mereka, membuat keputusan, dan mengambil tindakan untuk mencapai sasaran tertentu. Model Google Gemini, dengan penalaran lanjutan, multimodalitas, dan kemampuan panggilan fungsi, menyediakan fondasi yang kuat untuk membangun Agen AI. Ditambah dengan ekosistem framework open source yang dinamis, developer kini memiliki alat untuk membuat aplikasi agen yang canggih.

Postingan ini membantu Anda memahami cara membangun agen AI dengan model Google Gemini menggunakan framework open source yang populer, termasuk LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, atau Composio. Kami membahas cara masing-masing framework memanfaatkan kekuatannya untuk berbagai skenario.

Mengapa menggunakan model Google Gemini untuk agen Anda?

Model Gemini, termasuk Gemini 2.5 terbaru, menawarkan beberapa keuntungan untuk pengembangan agen:

Perencanaan Penalaran Lanjutan&: Model Gemini unggul dalam penalaran logis dan dapat memecah tugas kompleks menjadi langkah-langkah yang dapat dikelola, penting untuk alur kerja agen.

Panggilan Fungsi: Panggilan fungsi native model Gemini memungkinkan agen berinteraksi secara lancar dengan alat, API, dan sumber data eksternal, memungkinkan agen untuk melakukan tindakan di dunia nyata.

Multimodalitas: Kemampuan untuk memproses dan memahami berbagai jenis data (teks, gambar, audio, video, kode) membuka kemungkinan baru bagi agen yang dapat berinteraksi dengan dunia dengan cara yang lebih kaya.

Jendela Konteks Besar: Model seperti Gemini 2.5 dapat memproses hingga 1 juta token (segera akan menjadi 2 juta), yang memungkinkan agen untuk mempertahankan konteks pada interaksi yang diperluas dan tugas-tugas yang kompleks.

Framework Open Source Agen Agentic: Ringkasan Kilat

Pilihan framework sering bergantung pada persyaratan khusus agen atau kasus penggunaan Anda. Berikut ini adalah beberapa opsi populer, masing-masing menawarkan kekuatan dan pendekatan berbeda untuk pengembangan agen.

LangGraph

LangGraph, ekstensi dari LangChain, memungkinkan Anda untuk membangun aplikasi multiaktor stateful dengan merepresentasikan alur kerja sebagai grafik. Setiap node dalam grafik adalah sebuah langkah (mis.: panggilan LLM atau eksekusi alat), dan tepinya menentukan aliran kontrol. LangGraph sangat baik untuk alur kerja yang kompleks dan memiliki status dengan pentingnya visibilitas dan kontrol atas proses penalaran agen. Saat menggunakan model Google Gemini dengan LangGraph, Anda dapat memperoleh manfaat dari penalaran lanjutan dan panggilan fungsi untuk setiap langkah, yang memungkinkan refleksi iteratif dan penggunaan alat. Mulailah dengan LangChain atau LangGraph.

CrewAI

CrewAI dirancang untuk mengatur agen AI otonom yang berkolaborasi untuk mencapai sasaran yang kompleks. Ini menyederhanakan pengembangan sistem multiagen dengan memungkinkan Anda untuk menentukan agen dengan peran, sasaran, dan latar belakang tertentu, lalu menetapkan tugas kepada mereka. CrewAI terintegrasi mulus dengan model Google Gemini. Dengan memberdayakan agen CrewAI Anda bersama model Gemini, Anda dapat menggunakan penalaran dan pemahaman bahasa yang kuat untuk peran khusus setiap agen, yang memungkinkan kolaborasi dan eksekusi tugas yang lebih efektif. Mulailah dengan CrewAI.

LlamaIndex

LlamaIndex adalah framework yang dirancang untuk membangun agen pengetahuan menggunakan LLM yang terhubung ke data Anda. Framework ini unggul dalam penyerapan data, pengindeksan, dan penyediaan kemampuan pengambilan, yang memungkinkan developer membuat alur kerja multiagen yang dapat mengotomatiskan berbagai jenis pekerjaan pengetahuan. LlamaIndex menawarkan integrasi langsung dengan model Gemini, yang memungkinkan Anda menggunakan Gemini untuk pembuatan penyematan, strategi pengambilan lanjutan, dan mensintesis respons berdasarkan data pribadi Anda. Hal ini penting untuk membuat agen yang dapat bernalar dan menjawab pertanyaan tentang informasi yang tidak ada dalam data pelatihan umum LLM. LlamaIndex mendukung model Gemini baik hanya teks maupun multimoda, yang memungkinkan RAG pada teks dan gambar. Mulailah dengan LlamaIndex.

Composio

Composio adalah framework yang berfokus pada penyederhanaan integrasi alat dan API eksternal ke dalam agen AI. Framework ini menyediakan lapisan terkelola untuk autentikasi dan eksekusi berbagai alat yang telah dibuat sebelumnya, yang secara efektif bertindak sebagai konektor universal bagi agen Anda. Developer dapat secara cepat memberikan kemampuan kepada agen untuk berinteraksi dengan layanan seperti GitHub, Slack, Google Workspace, Notion, dan banyak lainnya, tanpa perlu mengelola autentikasi API individual atau membuat wrapper alat khusus. Composio dengan model Google Gemini memanfaatkan kemampuan panggilan fungsi Gemini untuk secara cerdas memilih dan menggunakan alat-alat ini, sehingga agen Anda dapat melakukan berbagai array tugas di dunia nyata. Mulailah dengan Composio.

Praktik terbaik dan langkah berikutnya

Siap untuk mulai membangun Agen AI dengan model Google Gemini hari ini? Berikut caranya:

Pilih Framework yang Tepat & Mulai: Pilih framework berdasarkan kebutuhan spesifik Anda, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, Composio atau lainnya.

Tujuan & Cakupan: Mulailah dengan sasaran yang ditetapkan dengan baik dan tugas yang perlu dilakukan oleh agen Anda.

Lakukan Iterasi dan Sempurnakan Secara Berkelanjutan: Pengembangan agen itu iteratif. Mulailah dengan sederhana, ujilah secara berkala, dan sempurnakan prompt, alat, dan logika.

Jelajahi Pola Agen Tingkat Lanjut: Selidiki Pola Agen seperti koreksi diri, perencanaan dinamis, dan memori untuk agen yang lebih tangguh menggunakan referensi desain agen lanjutan kami.

Kuasai Teknik Menulis Prompt: Prompt yang efektif adalah kunci untuk membuka kemampuan agen Gemini. Lihatlah praktik terbaik menulis prompt dari kami.