Cara Membangun AI Agent Pertama Anda dengan OpenAI Agents SDK: Tutorial Lengkap Step-by-Step

Margabagus.com – Revolusi diam-diam telah terjadi dalam dunia teknologi. Dulu, kita puas dengan asisten AI yang hanya bisa menjawab pertanyaan sederhana. Sekarang, di tahun 2025, batas antara fiksi ilmiah dan realitas semakin kabur. Asisten digital kita tidak lagi pasif menunggu perintah—mereka aktif mencari informasi terbaru, menganalisis dokumen kompleks, dan bahkan berkolaborasi dengan asisten lain untuk menyelesaikan misi yang rumit. Inilah era AI agen (AI agent), sistem cerdas yang tidak hanya memahami, tetapi juga bertindak atas nama kita. OpenAI Agents SDK telah menjadi katalisator transformasi ini, memberdayakan developer dari berbagai tingkat keahlian untuk menciptakan aplikasi yang sebelumnya hanya ada dalam imajinasi. Artikel ini akan membawa Anda melintasi jembatan menuju dunia pengembangan AI agent, dengan panduan praktis langkah demi langkah yang akan mengubah cara Anda memandang interaksi manusia-komputer selamanya.

Apa Itu OpenAI Agents SDK dan Mengapa Anda Membutuhkannya?

OpenAI Agents SDK adalah framework ringan namun powerful yang dirilis oleh OpenAI untuk membangun alur kerja multi-agen AI. SDK ini merupakan peningkatan siap produksi dari eksperimen sebelumnya yang dikenal sebagai Swarm. Berbeda dengan interaksi AI konvensional yang hanya bersifat reaktif, Agents SDK memungkinkan pengembangan sistem AI yang dapat mengambil keputusan dan melakukan tindakan secara mandiri.

“AI sedang berevolusi dari sistem yang hanya merespons kueri menjadi sistem yang dapat bertindak secara mandiri,” jelas Dr. Dario Amodei, CEO Anthropic, dalam konferensi AI Summit 2025. “Ini adalah langkah penting menuju AI yang benar-benar membantu.”

Keunggulan utama OpenAI Agents SDK dibanding framework lain terletak pada kesederhanaannya. Dengan hanya beberapa primitif inti Agents, Handoffs, Guardrails, dan Sessions SDK ini memberikan keseimbangan sempurna antara kemudahan penggunaan dan fungsionalitas yang kuat. Ini memungkinkan bahkan developer dengan pengetahuan AI terbatas untuk membangun aplikasi agen yang kompleks.

Masalah Umum dalam Pengembangan AI Agent dan Solusinya

Salah satu tantangan terbesar dalam pengembangan AI sebelumnya adalah kompleksitas untuk mengorkestrasi perilaku agen yang melibatkan banyak langkah. Pengembang sering kesulitan dengan:

1. Pengelolaan percakapan yang memerlukan pelacakan konteks secara manual
2. Integrasi dengan alat eksternal yang membutuhkan banyak kode boilerplate
3. Koordinasi antar model AI yang sulit dan memakan waktu
4. Validasi input dan output yang sering terabaikan karena kompleksitasnya

OpenAI Agents SDK mengatasi masalah-masalah ini dengan menyediakan:

• Session memory otomatis untuk melacak percakapan
• Function tools untuk mengubah fungsi Python apa pun menjadi alat bagi agen
• Handoffs untuk transfer kontrol antar agen yang mulus
• Guardrails untuk validasi keamanan input dan output
• Tracing bawaan untuk visualisasi dan debug

Baca artikel menarik lainnya: 5 Framework AI Agent Terbaik 2025: Panduan Memilih LangChain vs AutoGen vs CrewAI untuk Developer

Persiapan Lingkungan Pengembangan

Gambar dibuat dengan Microsoft Copilot.

Sebelum mulai membangun AI agent pertama Anda, mari siapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan. Pastikan Anda memiliki pemahaman dasar tentang:

• Python tingkat menengah (pemahaman tentang fungsi, kelas, pola async/await)
• Penggunaan API OpenAI dasar
• Pemahaman konseptual tentang Large Language Models (LLMs)
• Pengetahuan dasar Pydantic untuk validasi data

Instalasi OpenAI Agents SDK

Langkah pertama adalah menginstal OpenAI Agents SDK melalui pip:

pip install openai-agents

Jika Anda ingin menambahkan dukungan suara, Anda dapat menginstal dengan opsi tambahan:

pip install 'openai-agents[voice]'

Menyiapkan API Key OpenAI

Untuk menggunakan OpenAI Agents SDK, Anda memerlukan API key OpenAI. Jika belum memilikinya, Anda dapat membuatnya di platform OpenAI. Setelah mendapatkan API key, Anda dapat mengatur kunci default dengan cara berikut:

from agents import set_default_openai_key

set_default_openai_key("YOUR_API_KEY")

Atau Anda dapat mengatur variabel lingkungan:

export OPENAI_API_KEY='your-api-key'

Membangun AI Agent Pertama Anda

Gambar dibuat dengan Microsoft Copilot.

Mari mulai dengan membuat agent AI sederhana yang akan merespons pertanyaan pengguna. Berikut langkah-langkahnya:

1. Membuat Agent Dasar

from agents import Agent, Runner

# Membuat agent sederhana
assistant_agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="Anda adalah asisten yang membantu dan ramah. Berikan jawaban yang informatif dan bermanfaat."
)

# Menjalankan agent secara sinkron
result = Runner.run_sync(assistant_agent, "Apa itu machine learning?")
print(result.final_output)

Dalam kode di atas, kita membuat agent sederhana dengan nama “Assistant” dan memberikan instruksi dasar. Kemudian kita menjalankannya dengan pertanyaan tentang machine learning dan mencetak hasilnya.

2. Menambahkan Function Tools

Kekuatan sebenarnya dari AI agent muncul ketika mereka dapat menggunakan alat untuk berinteraksi dengan dunia luar. Mari tambahkan function tool sederhana:

from agents import Agent, Runner, function_tool

@function_tool
def dapatkan_cuaca(kota: str) -> str:
    """Mendapatkan informasi cuaca untuk kota tertentu."""
    # Dalam aplikasi nyata, ini akan memanggil API cuaca
    return f"Cuaca di {kota} saat ini cerah dengan suhu 28°C."

# Membuat agent dengan function tool
weather_agent = Agent(
    name="Weather Assistant",
    instructions="Anda adalah asisten yang memberikan informasi cuaca terkini.",
    tools=[dapatkan_cuaca]
)

# Menjalankan agent
result = Runner.run_sync(weather_agent, "Bagaimana cuaca di Jakarta hari ini?")
print(result.final_output)

SDK secara otomatis menganalisis signature dan docstring fungsi untuk menghasilkan skema JSON yang diperlukan model LLM untuk memahami kapan dan bagaimana menggunakan alat tersebut.

3. Menerapkan Output Terstruktur dengan Pydantic

Untuk aplikasi nyata, sering kali Anda menginginkan output terstruktur alih-alih teks biasa. Berikut cara menggunakan Pydantic untuk mendefinisikan format output:

from pydantic import BaseModel
from agents import Agent, Runner

class CuacaInfo(BaseModel):
    kota: str
    kondisi: str
    suhu: float
    kelembaban: float

# Membuat agent dengan output terstruktur
structured_weather_agent = Agent(
    name="Structured Weather Assistant",
    instructions="Ekstrak informasi cuaca dari input pengguna dan berikan dalam format terstruktur.",
    output_type=CuacaInfo
)

# Menjalankan agent
result = Runner.run_sync(structured_weather_agent, "Bagaimana cuaca di Jakarta hari ini?")
cuaca_info = result.final_output_as(CuacaInfo)
print(f"Kota: {cuaca_info.kota}")
print(f"Kondisi: {cuaca_info.kondisi}")
print(f"Suhu: {cuaca_info.suhu}°C")
print(f"Kelembaban: {cuaca_info.kelembaban}%")

Menggunakan output terstruktur memberikan beberapa keuntungan:

• Aplikasi Anda bisa mendapatkan data yang tepat yang dibutuhkan
• IDE dapat memberikan autocompletion untuk properti output
• Mengurangi kompleksitas kode karena tidak perlu parsing teks manual

Mengkoordinasikan Multiple Agents dengan Handoffs

Gambar dibuat dengan Microsoft Copilot.

Dalam aplikasi kompleks, seringkali diperlukan agen yang berbeda untuk tugas yang berbeda. OpenAI Agents SDK mendukung “handoffs” yang memungkinkan satu agen mendelegasikan kontrol ke agen khusus lainnya.

1. Membuat Specialist Agents

from agents import Agent

# Membuat agen spesialis sejarah
history_agent = Agent(
    name="History Tutor",
    handoff_description="Agen spesialis untuk pertanyaan sejarah",
    instructions="Anda menyediakan bantuan untuk pertanyaan sejarah. Jelaskan peristiwa penting dan konteksnya dengan jelas."
)

# Membuat agen spesialis matematika
math_agent = Agent(
    name="Math Tutor",
    handoff_description="Agen spesialis untuk pertanyaan matematika",
    instructions="Anda membantu dengan masalah matematika. Jelaskan penalaran Anda di setiap langkah dan sertakan contoh."
)

2. Membuat Triage Agent untuk Koordinasi

from agents import Agent, Runner

# Membuat agen triase yang akan mengarahkan ke agen spesialis
triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="Anda menentukan agen mana yang akan digunakan berdasarkan pertanyaan pengguna.",
    handoffs=[history_agent, math_agent]
)

# Menjalankan sistem multi-agen
async def run_multi_agent():
    # Pertanyaan sejarah akan diarahkan ke history_agent
    result1 = await Runner.run(triage_agent, "Siapa presiden pertama Indonesia?")
    print("Hasil pertanyaan sejarah:", result1.final_output)
    
    # Pertanyaan matematika akan diarahkan ke math_agent
    result2 = await Runner.run(triage_agent, "Bagaimana cara menghitung luas lingkaran?")
    print("Hasil pertanyaan matematika:", result2.final_output)

# Jalankan dengan asyncio
import asyncio
asyncio.run(run_multi_agent())

Sistem ini secara cerdas akan mengarahkan pertanyaan pengguna ke agen spesialis yang tepat. Agen triase menganalisis input dan menentukan agen mana yang paling mampu menanganinya.

Menerapkan Guardrails untuk Keamanan

Gambar dibuat dengan Microsoft Copilot.

Keamanan adalah aspek penting dalam pengembangan AI agent. OpenAI Agents SDK menyediakan guardrails untuk memvalidasi input dan output:

from pydantic import BaseModel
from agents import Agent, Runner, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput

class HomeworkOutput(BaseModel):
    is_homework: bool
    subject: str

# Agen guardrail untuk memeriksa apakah pertanyaan adalah PR
guardrail_agent = Agent(
    name="Homework Detector",
    instructions="Tentukan apakah pertanyaan pengguna adalah pertanyaan PR sekolah.",
    output_type=HomeworkOutput
)

# Fungsi guardrail
async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data):
    result = await Runner.run(guardrail_agent, input_data, context=ctx.context)
    final_output = result.final_output_as(HomeworkOutput)
    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=final_output,
        tripwire_triggered=not final_output.is_homework
    )

# Menerapkan guardrail ke agen triase
secured_triage_agent = Agent(
    name="Secured Triage Agent",
    instructions="Anda menentukan agen mana yang akan digunakan berdasarkan pertanyaan PR pengguna.",
    handoffs=[history_agent, math_agent],
    input_guardrails=[InputGuardrail(guardrail_function=homework_guardrail)]
)

Dengan guardrail ini, jika pengguna mengirimkan pertanyaan yang bukan PR sekolah, agent akan menolak memproses dan memberikan pesan yang sesuai.

Membangun Aplikasi AI Agent Kompleks: Asisten Penelitian

Gambar dibuat dengan Microsoft Copilot.

Sekarang, mari integrasikan semua yang telah kita pelajari untuk membangun aplikasi AI agent yang lebih kompleks: Asisten Penelitian yang dapat mencari web, menganalisis dokumen, dan menyusun laporan.

from agents import Agent, Runner, function_tool, WebSearchTool
from pydantic import BaseModel
from typing import List

# Model untuk hasil penelitian
class ResearchResult(BaseModel):
    topic: str
    key_findings: List[str]
    sources: List[str]
    summary: str

# Alat khusus untuk menganalisis dokumen
@function_tool
async def analyze_document(url: str) -> str:
    """Menganalisis konten dokumen dari URL yang diberikan."""
    # Dalam aplikasi nyata, ini akan mengunduh dan menganalisis dokumen
    return f"Analisis dokumen dari {url}: Dokumen ini membahas teknologi AI terbaru."

# Agen pencarian web
search_agent = Agent(
    name="Web Researcher",
    instructions="Anda adalah peneliti web yang mencari informasi dari internet.",
    tools=[WebSearchTool()]
)

# Agen analisis dokumen
document_agent = Agent(
    name="Document Analyzer",
    instructions="Anda menganalisis dokumen untuk mengekstrak informasi penting.",
    tools=[analyze_document]
)

# Agen penyusun laporan
report_agent = Agent(
    name="Report Compiler",
    instructions="Anda menyusun laporan penelitian berdasarkan temuan yang diberikan.",
    output_type=ResearchResult
)

# Agen penelitian utama
research_assistant = Agent(
    name="Research Assistant",
    instructions="""
    Anda adalah asisten penelitian yang komprehensif.
    1. Gunakan web_researcher untuk mencari informasi relevan
    2. Gunakan document_analyzer untuk menganalisis dokumen penting
    3. Gunakan report_compiler untuk menyusun laporan akhir
    """,
    handoffs=[search_agent, document_agent, report_agent]
)

# Menjalankan asisten penelitian
async def run_research_assistant():
    result = await Runner.run(research_assistant, "Teliti perkembangan terbaru dalam teknologi AI generatif tahun 2025")
    research_report = result.final_output_as(ResearchResult)
    
    print(f"Topik: {research_report.topic}")
    print(f"Temuan Utama:")
    for finding in research_report.key_findings:
        print(f"- {finding}")
    print(f"Sumber:")
    for source in research_report.sources:
        print(f"- {source}")
    print(f"Ringkasan: {research_report.summary}")

# Jalankan dengan asyncio
import asyncio
asyncio.run(run_research_assistant())

Aplikasi ini menunjukkan kekuatan sesungguhnya dari OpenAI Agents SDK, dengan beberapa agen yang bekerja sama untuk menyelesaikan tugas kompleks. Agen utama mengoordinasikan alur kerja, mendelegasikan tugas ke agen spesialis, dan mengumpulkan hasilnya menjadi laporan terstruktur.

Baca artikel menarik lainnya: Cara Membangun Tim Sales AI Agent Menggunakan CrewAI: Tutorial Lengkap dengan Kode

Advanced: Menambahkan Dukungan Suara ke AI Agent Anda

Gambar dibuat dengan Microsoft Copilot.

OpenAI Agents SDK juga mendukung interaksi suara, memungkinkan agen Anda berkomunikasi melalui audio. Berikut cara menambahkan dukungan suara:

from agents import Agent, Runner
from agents.extensions.voice_agent import VoiceAgent, VoiceAgentConfig

# Membuat agent suara
voice_assistant = VoiceAgent(
    agent=Agent(
        name="Voice Assistant",
        instructions="Anda adalah asisten suara yang ramah dan membantu."
    ),
    config=VoiceAgentConfig(
        tts_instructions="Bicara dengan suara yang ramah dan santai. Gunakan intonasi alami."
    )
)

# Jalankan agent suara (dalam aplikasi nyata, ini akan menggunakan mikrofon)
async def run_voice_assistant():
    # Simulasi input audio yang ditranskripsi menjadi teks
    result = await Runner.run(voice_assistant, "Bagaimana cuaca hari ini?")
    # Output akan dikonversi ke suara
    print("Respons teks (akan dikonversi ke suara):", result.final_output)

# Jalankan dengan asyncio
import asyncio
asyncio.run(run_voice_assistant())

Dengan menambahkan dukungan suara, Anda dapat membuat asisten virtual yang berinteraksi secara alami dengan pengguna, membuka kemungkinan untuk aplikasi seperti asisten rumah pintar atau dukungan pelanggan virtual.

Praktik Terbaik dan Tips untuk Membangun AI Agent

Berdasarkan pengalaman perusahaan yang telah mengimplementasikan OpenAI Agents SDK dalam produksi, berikut beberapa praktik terbaik:

1. Mulai Sederhana: Bangun agent dasar terlebih dahulu, lalu tambahkan kompleksitas secara bertahap.
2. Berikan Instruksi yang Jelas: Instruksi yang spesifik dan terperinci membantu agen berfungsi lebih efektif.
3. Gunakan Tracing untuk Debug: Manfaatkan fitur tracing bawaan SDK untuk memvisualisasikan dan men-debug alur kerja agen Anda.
4. Uji dengan Berbagai Input: Pastikan agen Anda dapat menangani berbagai jenis input, termasuk pertanyaan yang ambigu atau tidak terduga.
5. Terapkan Guardrails yang Kuat: Selalu gunakan guardrails untuk memvalidasi input dan output, terutama untuk aplikasi yang menghadap publik.
6. Optimalkan Handoffs: Rancang agen spesialis dengan tanggung jawab yang jelas dan tidak tumpang tindih.
7. Manfaatkan Output Terstruktur: Gunakan Pydantic untuk output terstruktur untuk membuat integrasi aplikasi lebih mudah.

Menurut Shantanu Joshi, Engineering Manager di Coinbase yang mengimplementasikan Agents SDK: “Kami dapat membangun prototipe dan men-deploy AgentKit dalam hitungan jam, bukan minggu. SDK ini secara dramatis menyederhanakan pengembangan aplikasi AI agen.”

Studi Kasus: Perusahaan yang Berhasil Mengimplementasikan OpenAI Agents SDK

Gambar dibuat dengan Microsoft Copilot.

Beberapa perusahaan terkemuka telah mengadopsi OpenAI Agents SDK dengan hasil yang mengesankan:

1. Coinbase: Menggunakan Agents SDK untuk membangun AgentKit, sebuah toolkit yang memungkinkan agen AI berinteraksi dengan dompet kripto dan aktivitas on-chain. Dalam beberapa jam, mereka berhasil mengintegrasikan tindakan kustom dari Developer Platform SDK mereka ke dalam agen yang berfungsi penuh.
2. Box: Menciptakan agen yang memanfaatkan pencarian web dan Agents SDK untuk memungkinkan perusahaan mencari, menanyakan, dan mengekstrak wawasan dari data tidak terstruktur yang disimpan di Box dan sumber internet publik. Pendekatan ini memungkinkan pelanggan tidak hanya mengakses informasi terbaru, tetapi juga mencari data internal dan kepemilikan mereka dengan cara yang aman.

Keberhasilan implementasi ini menunjukkan potensi besar OpenAI Agents SDK dalam meningkatkan produktivitas di berbagai industri.

Masa Depan AI Agent dan Evolusi OpenAI Agents SDK

OpenAI terus mengembangkan Agents SDK dengan fitur baru dan peningkatan. Beberapa tren yang diharapkan dalam perkembangan AI agent di masa depan meliputi:

1. Integrasi dengan model provider lain: SDK saat ini sudah bekerja dengan API Chat Completions dari provider selain OpenAI, dan dukungan ini akan terus diperluas.
2. Dukungan untuk bahasa pemrograman tambahan: Dukungan untuk Node.js akan segera hadir, memperluas jangkauan SDK ke lebih banyak developer.
3. Alat bawaan yang lebih canggih: Alat seperti pencarian web, interpretasi kode, dan penggunaan komputer akan terus ditingkatkan dengan kemampuan baru.
4. Peningkatan koordinasi multi-agen: Kemampuan untuk mengorkestrasi jaringan agen yang kompleks akan menjadi lebih kuat dan fleksibel.

“Kami percaya agen akan segera menjadi bagian integral dari tenaga kerja, secara signifikan meningkatkan produktivitas di berbagai industri,” kata Sam Altman, CEO OpenAI, pada acara peluncuran SDK. “Kami berkomitmen untuk menyediakan building block yang memungkinkan developer dan perusahaan secara efektif menciptakan sistem otonom yang memberikan dampak dunia nyata.”

Baca artikel menarik lainnya: 10 Kursus Gratis untuk Menguasai AI Agent dari Pemula Hingga Profesional

Langkah Pertama Anda Menuju Masa Depan AI

Gambar dibuat dengan Microsoft Copilot.

Perjalanan membangun AI agent pertama Anda dengan OpenAI Agents SDK tidak hanya membuka pintu ke dunia aplikasi AI yang lebih canggih, tetapi juga meletakkan fondasi untuk masa depan di mana interaksi manusia-komputer menjadi lebih alami dan produktif. Dengan hanya beberapa baris kode Python, Anda telah memberdayakan komputer untuk memahami, berpikir, dan bertindak—kemampuan yang baru beberapa tahun lalu masih dalam ranah fiksi ilmiah.

Apakah Anda membangun asisten virtual untuk meningkatkan produktivitas, chatbot dukungan pelanggan yang dapat menangani kueri kompleks, atau alat penelitian yang dapat menganalisis banyak sumber, OpenAI Agents SDK memberikan framework yang Anda butuhkan untuk sukses. Mulailah kecil, eksperimen dengan berbagai kemampuan SDK, dan Anda akan segera melihat potensi penuh dari teknologi yang mengubah game ini.

Jadi, apa AI agent pertama yang akan Anda bangun?

Sumber Data

1. Dokumentasi Resmi OpenAI Agents SDK: OpenAI
2. Repository GitHub OpenAI Agents SDK: Repository GitHub
3. Pengumuman Resmi OpenAI tentang Alat untuk Membangun Agen: Rilis media OpenAI
4. Tutorial OpenAI Agents SDK oleh DataCamp (Maret 2025): DataCamp
5. Cookbook OpenAI tentang Membangun Asisten Suara: Cookbook OpenAI