Daftar isi

Rekayasa Agen AI

Dari fondasi LLM hingga membangun, mengevaluasi, mengamankan, dan menerapkan AI agent produksi

Baca setiap bagian secara berurutan. Setiap judul dapat dibuka sebagai dokumen TheoryTrace.

• Cover
• Hak cipta
• Petunjuk membaca buku ini
• Pendahuluan
• Bab 1: Apa Itu Agen AI dan Mengapa Penting
• Bab 2: Fondasi Kecerdasan Buatan Modern
• Bab 3: Cara Kerja Large Language Model
• Bab 4: Prompt Engineering yang Sistematis
• Bab 5: Pemrograman untuk Agen AI
• Bab 6: Arsitektur Dasar Agen AI
• Bab 7: Tool Use dan Function Calling
• Bab 8: Structured Output dan Kontrak Data
• Bab 9: Retrieval-Augmented Generation
• Bab 10: Memori pada Agen AI
• Bab 11: Planning, Reasoning, dan Decomposition
• Bab 12: Workflow Agentik yang Andal
• Bab 13: Multi-Agent Systems
• Bab 14: Evaluasi Agen AI
• Bab 15: Observability, Debugging, dan Tracing
• Bab 16: Keamanan, Safety, dan Guardrails
• Bab 17: Privasi, Etika, dan Tata Kelola AI
• Bab 18: Fine-Tuning, Model Selection, dan Optimisasi Biaya
• Bab 19: Membangun Agen untuk Data dan Analitik
• Bab 20: Membangun Agen untuk Coding dan Otomasi Software
• Bab 21: Membangun Agen Percakapan Produksi
• Bab 22: Deployment dan MLOps untuk Agen AI
• Bab 23: Desain Produk Berbasis Agen AI
• Bab 24: Proyek Akhir: Agen AI End-to-End
• Penutup