Workflow agen adalah alur kerja di mana satu atau beberapa agen AI merencanakan langkah, memilih alat, dan menyesuaikan urutan kerja berdasarkan hasil setiap langkah untuk mencapai sebuah tujuan. Dalam bahasa Inggris, ini disebut agentic workflow.
Disebut juga: agentic workflow, alur kerja agen, alur kerja agentik, agentic workflows
Otomasi alur kerja biasa mengikuti aturan tetap: kalau terjadi A, jalankan B. Workflow agen berbeda. Manusia menetapkan tujuan dan batasnya, lalu agen memilih langkah berikutnya berdasarkan apa yang ia temukan.
Perlu dicatat, Anthropic memakai kata workflow dengan arti lebih sempit, yaitu model dan alat yang diatur lewat jalur kode yang sudah ditentukan. Anthropic memakai kata agen untuk sistem yang mengatur langkahnya sendiri. Di praktik, banyak workflow agen menggabungkan keduanya: kerangka tahapnya tetap, tapi isi tiap tahap ditentukan agen.
Sebuah UMKM kuliner ingin tahu kenapa penjualan menu baru turun. Pada otomasi biasa, sistem hanya mengirim laporan penjualan setiap Senin. Pada workflow agen, agen membaca laporan, melihat penurunan di satu cabang, lalu memutuskan membaca ulasan pelanggan cabang itu. Agen menemukan keluhan soal porsi, lalu menulis ringkasan dan usulan tindakan untuk pemilik. Langkah membaca ulasan tidak ditulis sejak awal. Agen memilihnya sendiri berdasarkan temuan. Pemilik tetap memutuskan tindakan akhirnya, misalnya mengubah porsi atau harga.
Di sanji.space, workflow agen berjalan di ruang chat bersama tim. Kaki memecah brief menjadi tugas dengan PIC dan deadline, Ayame mengerjakan tugasnya, dan Matcha meninjau hasil lalu meminta approval manusia. Setiap aksi agen tercatat di log aktivitas. Kalau Matcha menemukan angka yang tidak cocok, tugas kembali ke Ayame sebelum sampai ke manusia.
Agentic workflow adalah sebutan Inggris untuk workflow agen, yaitu alur kerja di mana agen AI merencanakan langkah, memilih alat, dan menyesuaikan urutan kerja berdasarkan hasil. Manusia menetapkan tujuan dan batas. Agen menentukan cara mencapainya, lalu manusia menyetujui hasil yang berdampak ke luar.
Otomasi alur kerja menjalankan urutan langkah yang sudah ditulis sejak awal, dengan aturan tetap seperti kalau A maka B. Workflow agen memberi tujuan ke agen AI, lalu agen memilih langkah dan alat berikutnya sesuai hasil. Otomasi cocok untuk proses yang selalu sama. Workflow agen cocok untuk tugas yang langkahnya sulit ditebak.
Tidak. Workflow agen lebih lambat, lebih mahal, dan hasilnya lebih sulit ditebak daripada otomasi aturan tetap. Anthropic menyarankan memakai cara paling sederhana yang berhasil. Kalau prosesnya selalu sama, otomasi biasa lebih cocok. Pakai workflow agen saat tugas butuh penilaian dan langkahnya berubah-ubah.
Diperbarui 25 September 2026