Kembali ke Portofolio
Kunjungi Live
# CASE STUDYAUTONOMOUS AI AGENTS

Aura Agent: Autonomous Multi-Agent Customer Support

Sistem agen AI otonom multi-modal untuk otomatisasi penanganan tiket komplain, analisis sentimen pelanggan, dan eksekusi instruksi CRM kompleks.

CLIENT: AI SaaS Innovation Labs
•
YEAR: 2026
•
ROLE: AI Engineer & System Architect
Aura Agent: Autonomous Multi-Agent Customer Support
INDEX ARTIKEL
01 Ringkasan02 Tantangan03 Arsitektur Sistem04 Modul Fitur05 Hasil & Dampak
DETAIL PROYEK
DELIVERABLESFull System Architecture, AI Agent Workflows, API Ingestion
TIMELINE4 Months
PRIMARY STACKLaravel, WebSockets, LLMs (Gemini/OpenAI), n8n, Docker
Kunjungi WebsiteLihat di GitHub
01 / OVERVIEW

Latar Belakang & Motivasi

Aura Agent adalah arsitektur multi-agent generasi terbaru yang dirancang untuk menyelesaikan keluhan pelanggan tingkat lanjut. Berbeda dengan chatbot biasa yang hanya merespon pertanyaan sederhana, Aura Agent dapat membagi tugas kompleks ke sub-agen terspesialisasi (Agen Sentimen, Agen Resolusi Teknis, dan Agen Eskalasi) untuk menyelesaikan tiket end-to-end tanpa campur tangan manusia.

88%Penyelesaian Tiket Mandiri
< 2.5sOrkestrasi Multi-Agen
4.8/5.0Skor Kepuasan Pengguna (CSAT)
3 Sub-AgenArsitektur Kolaboratif
02 / THE CHALLENGE

Tantangan Koordinasi Agen AI

Mencegah loop tak berujung dan memastikan keandalan eksekusi tugas:

Agen Loop & Token Exhaustion: Sub-agen harus mencapai konsensus tanpa berputar-putar dalam percakapan.
Keamanan Tool Calling: Mencegah instruksi merusak saat agen mengeksekusi API pihak ketiga.
03 / SYSTEM ARCHITECTURE

Arsitektur LangChain & Event Bus

Menggunakan Directed Acyclic Graph (DAG) untuk mengontrol alur eksekusi antar agen secara terstruktur.

01

Supervisor Agent & Task Routing

Agen supervisor mengevaluasi pesan masuk dan mendelegasikan tugas ke agen spesialis dengan konteks terisolasi.

PythonLangChainFastAPIOpenAIGemini
04 / KEY MODULES

Kemampuan & Fitur Utama

01 / SUBAGENTS

Sub-Agen Khusus Analisa Masalah

Agen membedah masalah teknis pelanggan berdasarkan panduan dokumentasi produk internal.

02 / GUARDRAILS

Guardrails Keamanan Eksekusi

Validasi ketat sebelum tindakan sensitif seperti pengembalian dana (refund) diproses.

05 / OUTCOMES

Pencapaian

Berhasil mengotomatisasi 88% tiket komplain pelanggan tanpa intervensi manusia:

Menurunkan waktu penyelesaian komplain dari 6 jam menjadi 45 detik.
Tingkat eskalasi ke agen manusia turun lebih dari 70%.
STUDI KASUS BERIKUTNYA →

SmartHarvest IoT

IOT / TELEMETRY