Sebagian besar chatbot hanya dapat berbicara. Minta harga dalam mata uang Anda, status pesanan, atau nilai tukar hari ini, dan chatbot akan menebak atau menyuruh Anda memeriksa di tempat lain. AI agent yang bisa bertindak melakukan kebalikannya: agent memanggil API nyata di tengah percakapan, membaca hasilnya, dan menjawab dengan hasil tersebut.
Panduan ini membuatnya dari akun kosong, dengan tanpa kode. Di akhir panduan, Anda akan memiliki agent yang menjawab pertanyaan dari knowledge yang Anda berikan dan memanggil REST API live selama chat, dan Anda akan melihat prosesnya terjadi di Inbox. Action yang Anda buat di sini adalah resep utama: satu request HTTP yang dideskripsikan. Arahkan ke URL berbeda dan resep yang sama mencatat lead ke spreadsheet, menulis ke CRM, atau memoderasi server chat. Setiap tutorial integrasi di akhir postingan ini adalah contoh terapan darinya.
Semua di bawah ini dibuat dan diuji pada agent nyata. Setiap percakapan dan panggilan API dalam screenshot dibuat oleh agent yang benar-benar berjalan. Anda dapat mereproduksi masing-masing.
Yang akan Anda buat
Satu support agent untuk alat perencanaan proyek fiktif bernama Meridian. Agent ini melakukan dua hal dari awal hingga akhir, dalam sekitar sepuluh menit:
- Menjawab dari knowledge yang Anda berikan: paket, harga, dan fitur Meridian.
- Memanggil satu API live di tengah percakapan untuk mengonversi harga ke mata uang pengunjung, lalu menggunakan hasilnya dalam balasan.
Action memanggil Frankfurter, API nilai tukar gratis tanpa kunci, sehingga Anda dapat menyelesaikan semuanya hanya dengan akun Quickchat dan tanpa perlu mendaftar layanan lain. Intinya adalah pola, bukan mata uang: setelah membuat action ini, Anda telah membuat bentuk setiap integrasi.
Yang Anda butuhkan:
- Akun Quickchat AI gratis (daftar di sini).
- Tanpa kode, tanpa server, tanpa API key.
Apa itu AI agent, dan apa bedanya dengan chatbot?
Chatbot menjawab. Agent menjawab dan bertindak. Di Quickchat, Anda membuat agent dari tiga bagian.
Dua bagian pertama membuat chatbot. Bagian ketiga, Actions, membuatnya menjadi agent.
- Identity adalah siapa agent tersebut: nama, peran, dan instruksinya. Ini adalah AI Main Prompt.
- Knowledge adalah sumber jawabannya: dokumen, halaman, dan fakta Anda.
- Actions & MCPs adalah apa yang dapat dilakukannya: memanggil API selama percakapan.
Dua bagian pertama membuat chatbot yang baik. Bagian ketiga membuatnya menjadi agent. Postingan ini menghabiskan sebagian besar waktu pada bagian ketiga.
Apa sebenarnya AI Action
AI Action adalah request HTTP yang dideskripsikan. Anda mengisi request sekali (method, URL, dan nilai yang akan dikirim) dan menulis deskripsi kapan harus menggunakannya. Selama percakapan, model memutuskan apakah perlu memanggilnya dan mengisi bagian yang Anda biarkan terbuka, Quickchat mengirim request, dan model membaca responsnya kembali.
Cara paling jelas untuk memahami mengapa ini andal adalah membagi setiap nilai dalam request menjadi dua jenis.
Anda menetapkan nilai deterministik. Model mengisi nilai penilaian dari chat. Parameter adalah satu-satunya nilai yang harus diisi dengan benar.
- Nilai deterministik adalah nilai yang Anda tetapkan: method, URL, mata uang dasar. Model tidak dapat salah karena tidak pernah menyentuhnya.
- Nilai penilaian adalah nilai yang diisi model dari percakapan: mata uang yang diminta pengunjung, harga yang perlu dikonversi. Ini satu-satunya nilai yang membutuhkan pertimbangan, dan satu-satunya yang Anda tuning.
Anda menyisipkan nilai penilaian dengan menu Add AI Data, yang memasukkan chip {{...}} ke field apa pun. Menu tersebut menawarkan tepat tiga hal yang mungkin perlu ditarik oleh action:
- Parameters yang Anda definisikan (nilai penilaian yang diisi model, seperti
{{currency}}). - Conversation metadata yang ditetapkan channel (seperti
{{conversation_channel}}atau{{metadata_visitor_email}}). - System Tokens: secret yang disimpan dan disisipkan Quickchat, ditampilkan sebagai badge, tidak pernah diberikan ke model.
Menu Add AI Data menyisipkan nilai sebagai chip: parameter yang Anda definisikan, nilai pengunjung atau percakapan, atau variabel bawaan.
Nilai conversation-metadata siap digunakan tanpa perlu menanyakannya. Beberapa yang perlu diketahui:
| Variable | Isinya |
|---|---|
{{conversation_channel}} | Channel tempat chat berlangsung (widget, telegram, whatsapp, dan seterusnya) |
{{conversation_url}} | Link ke percakapan persis ini di Inbox Anda |
{{language}}, {{country}} | Bahasa dan negara pengunjung, sebagai kode dua huruf |
{{metadata_visitor_email}} | Email pengunjung, setelah mereka membagikannya |
{{scenario_id}}, {{conversation_id}} | Id untuk agent ini dan percakapan ini |
Untuk action ini Anda hanya membutuhkan jenis pertama (parameter). Yang lain penting setelah Anda menghubungkan layanan nyata. Panduan HubSpot dan Discord di akhir menggunakan ketiganya.
Step 1: Buat agent dan beri knowledge
Daftar dan buka agent baru. Pada halaman Identity, atur AI Agent Name menjadi Meridian dan tempelkan ini ke AI Main Prompt. Ini adalah field prompt yang selalu tersedia di setiap paket. Anda tidak memerlukan daftar AI Guidelines terpisah.
Instruksi agent masuk ke AI Main Prompt yang selalu tersedia, bukan daftar AI Guidelines terpisah.
Anda adalah asisten dukungan untuk Meridian, alat perencanaan proyek untuk tim produk. Anda menjawab pertanyaan dari pengunjung di website Meridian tentang paket, harga, fitur, dan cara memulai.
Jawab menggunakan knowledge Anda. Setiap harga dalam knowledge Anda menggunakan dolar AS (USD).
Saat pengunjung bertanya berapa biaya suatu paket atau harga dalam mata uang lain, atau menyebutkan negara atau mata uang lokal mereka, panggil action "Convert price to currency" dengan jumlah dalam dolar AS dan kode 3 huruf dari mata uang target, lalu beri mereka harga USD dan jumlah hasil konversi dengan kurs hari ini.
Jika Anda tidak tahu jawabannya, katakan dengan jujur dan tawarkan untuk meneruskan mereka ke tim. Jangan pernah menebak.Dua baris layak disertakan. Baris tentang dolar AS memberi tahu model arti harga dalam knowledge, sehingga model tahu apa yang harus diteruskan ke action. Baris terakhir, katakan jika tidak tahu, menghasilkan penolakan yang jujur, bukan tebakan. Kita menguji keduanya nanti.
Sekarang beri agent sumber jawaban. Pada halaman Knowledge Base, tambahkan beberapa artikel singkat dengan fakta Meridian. Artikel yang digunakan demo adalah pricing:
Meridian memiliki tiga paket, ditagih per pengguna per bulan dalam dolar AS (USD):
- Starter: $19 per pengguna per bulan. Proyek tanpa batas, tampilan timeline dan board, hingga 3 integrasi.
- Pro: $49 per pengguna per bulan. Menambahkan sprint planning, dependensi task, custom fields, dan integrasi tanpa batas.
- Business: $99 per pengguna per bulan. Menambahkan portfolio roadmaps, advanced permissions, SSO, dan priority support.
Tagihan tahunan 17% lebih murah daripada bulanan. Setiap paket dimulai dengan uji coba gratis 14 hari, tanpa kartu kredit.
Fakta demo, ditambahkan sebagai artikel pendek dan ditandai Ready. Agent menjawab pertanyaan harga dari artikel ini.
Itu cukup bagi agent untuk menjawab pertanyaan harga. Sengaja tinggalkan satu hal, sertifikasi keamanan, sehingga kita memiliki pertanyaan asli yang tidak seharusnya dapat dijawab agent.
Step 2: Resep utama AI Action: panggil REST API apa pun
Ini bagian yang dapat digunakan kembali. Buka Actions & MCPs, dan di bawah Custom Actions klik Add Action, lalu API Action.
Di bawah Custom Actions, Add Action mencantumkan API Action pertama: request HTTP yang dideskripsikan ke REST API apa pun.
Setiap API Action menggunakan formulir yang sama, dalam urutan yang sama. Pelajari sekali di sini dan setiap resep berikutnya adalah kotak yang sama dengan nilai berbeda. Formulir memiliki dua bagian: apa yang perlu dikumpulkan dari pengunjung, dan request yang akan dikirim. (Ada juga jalur otomatis: deskripsikan API dalam bahasa biasa dan biarkan Quickchat membuat action untuk Anda, termasuk sitasi docs. Panduan ini adalah versi manual dari action yang sama, dan tempat yang lebih baik untuk mempelajari fungsi setiap field.)
Nilai yang perlu dikumpulkan
Bagian atas formulir: API Action Name, dan dua parameter required yang diisi model, currency dan amount.
API Action Name. Nama singkat yang digunakan model untuk merujuk ke action.
Convert price to currencyWhat to ask the user first. Nilai penilaian, satu baris masing-masing. Beri setiap nilai Format, Name, dan Description yang memberi tahu model cara mengisinya, dan tandai sebagai Required agar model tidak pernah memanggil action tanpanya.
| Format | Name | Description | Required |
|---|---|---|---|
| Text | currency | Kode ISO 3 huruf dari mata uang tujuan konversi, misalnya EUR, GBP, atau JPY. Tentukan dari mata uang atau negara yang disebutkan pengunjung. | yes |
| Decimal Number | amount | Jumlah dalam dolar AS yang akan dikonversi, diambil dari paket atau harga yang ditanyakan pengunjung. | yes |
“What to ask the user first” adalah label produk, tetapi agent jarang berhenti untuk bertanya. Saat pengunjung menulis “berapa harga Business dalam euro”, model sudah memiliki kedua nilai (amount dari knowledge Anda, currency dari “euro”) dan langsung mengisinya.
Request yang akan dikirim
Request: GET ke Frankfurter, dengan base tetap USD dan chip currency serta amount ditambahkan di bawah Query Params.
API request method and endpoint URL. GET ke endpoint latest-rates Frankfurter:
GET
https://api.frankfurter.dev/v1/latestQuery Params. Di sinilah nilai deterministik dan penilaian bertemu. Tambahkan tiga baris di bawah tab Query Params. Ketik USD untuk base, dan untuk dua lainnya klik Add AI Data lalu pilih parameter yang Anda definisikan, yang memasukkan chip {{currency}} dan {{amount}}.
| Key | Value |
|---|---|
base | USD |
symbols | {{currency}} |
amount | {{amount}} |
Headers dan Body: tidak ada. Ini adalah GET dengan semuanya di query string.
API Action Description. Field paling penting. Inilah yang dibaca model untuk memutuskan apakah perlu memanggil action, jadi kaitkan dengan sinyal yang jelas, bukan mendeskripsikan mekanismenya.
Konversikan jumlah dolar AS ke mata uang lain dengan nilai tukar hari ini. Panggil ini setiap kali pengunjung bertanya berapa harga atau biaya paket dalam mata uang selain dolar AS, atau memberikan negara atau mata uang lokal mereka. Teruskan jumlah dalam dolar AS dan kode ISO 3 huruf dari mata uang tujuan konversi.Simpan dan aktifkan action on. Itulah seluruh resepnya: nama, nilai yang perlu dikumpulkan, request, dan deskripsi.
Action yang sudah selesai, diaktifkan on. Card menampilkan jumlah panggilan dan tingkat keberhasilannya secara sekilas.
Tidak ada yang khusus mata uang di sini. Ganti URL dan query dengan API Anda sendiri dan Anda memiliki action berbeda.
Arahkan ke API Anda sendiri
Action Frankfurter adalah pembacaan: GET dengan data publik. API Anda sendiri biasanya menggunakan formulir yang sama dengan beberapa field tambahan yang diisi.
- Untuk menulis, bukan hanya membaca, atur method ke
POST,PATCH, atauDELETE, dan letakkan data di tab Body sebagai JSON. Chip{{...}}yang sama berfungsi di dalam body, sehingga{ "email": "{{email}}" }mengirim apa pun yang dikumpulkan model. - Untuk API yang membutuhkan kunci, tambahkan baris di bawah tab Headers (misalnya
Authorization) dan sisipkan kunci dengan Add AI Data, pilih System Token. Quickchat menyimpan secret dan menyisipkannya pada waktu pemanggilan, sehingga tampil sebagai badge dan tidak pernah diberikan ke model atau ditulis ke prompt. - Semua hal lain identik: nama, parameter yang perlu dikumpulkan, dan deskripsi yang menentukan kapan action berjalan.
Panduan HubSpot membuat empat action POST dengan cara ini menggunakan token OAuth yang disisipkan, dan panduan Discord membuat tujuh action terhadap Discord API dengan bot token di header. Keduanya adalah formulir yang sama dengan yang baru saja Anda isi, dengan URL dan body berbeda.
Step 3: Uji dan lihat panggilan terjadi
Berikut seluruh perjalanan bolak-balik dalam satu gambar: pengunjung bertanya, model mengisi nilai penilaian, Quickchat menambahkan nilai tetap dan membuat request, lalu balasan membawa hasilnya kembali.
Satu panggilan, dari awal hingga akhir: model mengisi nilai penilaian, dan Quickchat menambahkan nilai tetap serta membuat request.
Chat dengan agent Anda di AI Preview (di bagian atas menu kiri), atau pada widget live Anda, lalu buka percakapan di Inbox. Ajukan pertanyaan harga biasa terlebih dahulu, lalu minta dalam mata uang lain:
Visitor: Berapa harga paket Business? Meridian: Paket Business adalah $99 per pengguna per bulan.
Visitor: Berapa itu dalam euro? Meridian: Paket Business adalah $99 per pengguna per bulan, yaitu sekitar €86.81 per pengguna per bulan dengan kurs hari ini.
Jawaban pertama berasal dari knowledge. Jawaban kedua adalah action yang berjalan. Anda tidak perlu percaya begitu saja pada balasan: percakapan menampilkan penanda 1 action called, dan membukanya menampilkan panggilan itu sendiri.
Agent menjawab $99 dari knowledge, lalu mengonversinya ke euro. Card 1 action called membuktikan panggilan berjalan dan mengembalikan 200.
Card adalah bukti tengah yang jelas antara pesan dan balasan. Card menunjukkan action mengembalikan 200, nilai persis yang dikirim model (amount: 99, currency: EUR), dan respons yang dikirim Frankfurter. Saat membuat action Anda sendiri, card ini dan log panggilan per action (total panggilan, tingkat keberhasilan, setiap request dan response) adalah tempat Anda memastikan agent memanggil action yang tepat dengan nilai yang tepat, bukan sekadar bahwa balasannya terdengar benar.
Action yang sama menangani mata uang apa pun. Minta paket Starter dalam yen Jepang dan agent memanggil Frankfurter dengan amount: 19 dan currency: JPY, lalu menjawab bahwa $19 sekitar ¥3,087 dengan kurs hari ini. Resep yang sama, nilai berbeda yang diisi model.
Action yang sama, mata uang berbeda: $19 menjadi ¥3,087. Hanya nilai yang diisi model yang berubah.
Log per action itu hanya berjarak satu klik. Buka View logs pada action untuk melihat setiap panggilan yang telah dibuatnya: total, tingkat keberhasilan, dan untuk setiap panggilan, request persis serta respons yang diterima.
Setiap panggilan yang telah dibuat action, dengan request, response, dan status persisnya. Kedua konversi mengembalikan 200.
Step 4: Buat andal
Action di atas berfungsi pada percobaan pertama karena empat pilihan, masing-masing adalah tuas yang akan Anda gunakan kembali pada setiap integrasi.
Tandai parameter sebagai required. currency dan amount sama-sama required, sehingga model tidak dapat memanggil action dengan request yang setengah lengkap. Parameter opsional digunakan untuk nilai yang benar-benar opsional.
Biarkan deskripsi menentukan kapan action berjalan. Model membaca description, bukan nama, untuk memilih action. Deskripsi yang samar (“mengonversi mata uang”) berjalan tidak terduga. Deskripsi yang terikat pada sinyal (“panggil ini setiap kali pengunjung bertanya berapa harga dalam mata uang selain dolar AS”) berjalan saat seharusnya. Saat action berjalan pada waktu yang salah atau tidak berjalan sama sekali, deskripsi hampir selalu menjadi perbaikannya.
Biarkan API melakukan aritmetika, bukan model. Percobaan pertama untuk action mata uang sering kali mengambil nilai tukar dan menyerahkan perkalian ke model. Language model bukan kalkulator yang andal, dan total yang salah pada pertanyaan harga lebih buruk daripada tidak ada total. Frankfurter menerima parameter amount dan mengembalikan angka yang sudah dikonversi, sehingga model hanya perlu membaca 86.81, tidak pernah menghitungnya. Setiap kali API Anda dapat mengembalikan nilai akhir, pilih itu daripada meminta model menghitungnya.
Pastikan agent bisa mengatakan tidak. Keandalan bukan hanya soal menjalankan action. Keandalan juga berarti tidak mengarang. Tanyakan sesuatu yang tidak tercakup dalam knowledge agent, yaitu sertifikasi keamanan yang Anda tinggalkan:
“Tidak” yang jujur: tanpa informasi tentang SOC 2 dalam knowledge, agent menolak alih-alih menebak.
Visitor: Apakah Meridian bersertifikasi SOC 2 Type II? Meridian: Saya tidak memiliki informasi dalam dokumentasi saya tentang Meridian yang bersertifikasi SOC 2 Type II, jadi saya tidak dapat mengonfirmasi bahwa itu benar. Jika Anda membutuhkan jawaban pasti untuk peninjauan keamanan atau pengadaan, saya menyarankan untuk menghubungi tim langsung di support@meridian.example.
Penolakan itu adalah baris terakhir prompt yang bekerja. Agent yang memanggil API nyata harus dipercaya untuk mengetahui batas dari apa yang diketahuinya, jadi uji jawaban “tidak” dengan sengaja seperti Anda menguji jawaban “ya”.
Empat tuas tersebut membuat satu action baca menjadi andal. Action yang menulis, return, refund, record, membutuhkan lebih banyak: action harus berjalan hanya ketika hal yang tepat telah terjadi, dan menyerahkan nilai dengan bersih ke action berikutnya. Itu memiliki panduan tersendiri: membuat action agent Anda andal membahas pembatasan action dengan kondisi sisi server yang tidak dapat dilewati chat, dan membawa nilai yang ditangkap ke action berikutnya.
Menjalankan secara live
Action melekat pada agent, bukan pada satu channel tertentu, sehingga berjalan di semua tempat agent dideploy. Aktifkan web widget dan konversi mata uang yang sama berfungsi untuk pengunjung di situs Anda. Hubungkan Telegram, WhatsApp, Messenger, Slack, atau Discord dan action juga berfungsi di sana, tanpa perubahan. Tidak ada yang perlu diulang per channel. Agent yang dideploy membawa action-nya bersama agent tersebut.
Ke mana setelah ini: integrasi nyata
Anda telah membuat resep utama. Setiap panduan di bawah ini adalah bentuk action yang sama yang diarahkan ke layanan nyata, sehingga masing-masing dimulai dari sesuatu yang sekarang Anda pahami dan hanya menambahkan hal yang khusus untuk layanan tersebut.
- Catat lead dan laporan ke Google Sheets: agent menambahkan baris saat percakapan menghasilkan lead atau feedback.
- Buat contact, deal, dan ticket di HubSpot: desain CRM write-only yang mengisi record langkah demi langkah dan tidak pernah membaca kembali data siapa pun.
- Moderasi server Discord: timeout, kick, dan ban sebagai AI Actions, dengan tindakan destruktif dikunci untuk admin oleh gate sisi server.
- Jalankan support ticket bot di Discord: tiga action berantai yang membuka thread privat, menambahkan member, dan memanggil support role Anda.
- Kelola grup Telegram: umumkan, pin, dan moderasi dari bahasa biasa melalui Telegram Bot API.
- Ubah agent Anda menjadi server MCP: ekspos sebagai tool yang dapat dipanggil ChatGPT, Claude, dan Cursor.
- Jalankan dan kelola agent Anda dari ChatGPT: kendalikan agent yang Anda buat dari dalam AI client melalui MCP.
Referensi field lengkap tersedia di docs AI Actions.
Pertanyaan yang sering diajukan
Bagaimana cara membuat AI agent secara gratis?
Buat akun Quickchat AI gratis, beri agent prompt utama singkat dan beberapa knowledge sebagai sumber jawaban, lalu tambahkan satu AI Action, yaitu request HTTP yang dideskripsikan, agar agent dapat memanggil API selama percakapan. Membuat agent, memuat knowledge, serta membuat dan mengaktifkan action semuanya gratis, dan seluruh panduan ini berjalan di paket gratis.
Apakah saya perlu menulis kode untuk membuat AI agent?
Tidak. Anda mendeskripsikan agent dalam bahasa biasa dan mengisi formulir action: nama, nilai yang perlu dikumpulkan dari pengunjung, method dan URL request, serta deskripsi kapan action harus dipanggil. Quickchat mengirim request dan menyerahkan respons kembali ke agent. Anda tidak pernah menulis atau meng-host kode apa pun.
Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk membuat AI agent?
Sekitar sepuluh menit untuk agent dalam panduan ini: beberapa menit untuk menulis prompt dan menambahkan fakta Anda sebagai knowledge, lalu beberapa menit lagi untuk mengisi satu formulir AI Action. Tidak ada yang perlu diinstal dan tidak ada kode yang perlu ditulis.
Apa perbedaan antara AI agent dan chatbot?
Chatbot menjawab pertanyaan. AI agent juga mengambil tindakan: agent dapat memanggil API selama percakapan untuk mencari sesuatu atau membuat perubahan, lalu menggunakan hasilnya dalam balasan. Di Quickchat, Anda membuat agent dari tiga bagian: Identity (siapa agent tersebut), Knowledge (sumber jawabannya), dan Actions (apa yang dapat dilakukannya).
Apakah AI agent dapat menggunakan data live dan real-time?
Ya. Setiap kali agent memanggil AI Action, agent membuat request baru, sehingga selalu menggunakan data live. Agent dalam panduan ini mengambil nilai tukar hari ini pada setiap konversi. Arahkan action ke API Anda sendiri dan agent membaca data terkini Anda dengan cara yang sama.
Apakah AI agent dapat memanggil API saya sendiri?
Ya. AI Action dalam panduan ini adalah request HTTP umum. Arahkan ke REST API Anda sendiri, bukan API publik yang digunakan di sini, atur method, URL, headers, dan body, lalu deskripsikan kapan agent harus memanggilnya. Resep yang sama berfungsi untuk REST API apa pun, termasuk API privat di balik auth token.
Apakah satu AI agent dapat memiliki lebih dari satu action?
Ya. Agent dapat memiliki banyak AI Actions, dan agent memilih action yang tepat untuk setiap pesan berdasarkan deskripsi yang Anda tulis. Panduan ini membuat satu action agar tetap fokus. Panduan integrasi menambahkan beberapa action ke agent yang sama.
Apakah ChatGPT, Claude, atau Gemini dapat membuat agent yang bisa bertindak?
Anda dapat membuat agent dengan Quickchat dan memilih model yang menjalankannya. Selama percakapan, model memutuskan kapan harus memanggil action Anda dan mengisi nilai dari chat, sehingga agent mencari sesuatu atau membuat perubahan sendiri. Anda juga dapat mengekspos agent yang sudah selesai ke ChatGPT, Claude, dan Cursor sebagai server MCP.
Apa yang sebenarnya dapat dilakukan agent setelah dibuat?
Apa pun yang dapat dilakukan REST API. Panduan ini menggunakan pencarian mata uang live, tetapi bentuk action yang sama mencatat lead ke Google Sheets, membuat contact di HubSpot, memoderasi server Discord, atau mengelola grup Telegram. Masing-masing adalah contoh terapan dari resep utama dalam postingan ini.
Bagaimana agent tahu kapan harus memanggil action?
Deskripsi action adalah yang dibaca model untuk memutuskan. Kaitkan dengan sinyal yang jelas, misalnya “panggil ini saat pengunjung meminta harga dalam mata uang selain dolar AS”, dan tandai nilai yang dibutuhkan sebagai required. Parameter adalah satu-satunya nilai yang harus diisi model. Semua hal lain dalam request bersifat tetap.
Apakah aman membiarkan AI agent memanggil API?
Anda tetap mengendalikan request. Anda menetapkan method, URL, dan secret apa pun (disisipkan di sisi Quickchat, tidak pernah ditampilkan ke model), dan model hanya mengisi parameter yang Anda definisikan. Untuk action yang menulis data, Anda dapat membatasi panggilan dengan kondisi sisi server yang tidak dapat dilewati chat. Panduan HubSpot dan Discord menjelaskan pola keamanan lengkapnya.
Apakah gratis untuk membuat dan mencoba?
Ya. Membuat agent, menambahkan knowledge, serta membuat dan mengaktifkan AI Actions semuanya gratis, dan seluruh panduan berjalan di paket gratis. Saat Anda siap menjalankan agent secara live untuk lebih banyak pengunjung, paket berbayar menambahkan limit yang lebih tinggi dan model yang lebih canggih.