Nama: Ava WhatsApp Agent Course
Website/Sumber Utama: https://github.com/neural-maze/ava-whatsapp-agent-course
Fungsi Utama: Kursus untuk membangun agen WhatsApp berbasis AI bernama Ava yang dapat berinteraksi secara realistis.
Tipe: Proyek Open Source, Kursus Edukasi
Cocok Untuk: Software Engineers, ML Engineers, dan AI Engineers yang ingin membangun aplikasi AI kompleks.
Model Harga/Lisensi: Open Source (MIT), Gratis. Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Mengajarkan pembuatan agen WhatsApp dengan kemampuan suara, gambar, dan interaksi berbasis AI.
Apa Itu Ava WhatsApp Agent Course?
Ava WhatsApp Agent Course adalah sebuah proyek open source dan kursus edukasi yang dikembangkan oleh Neural Maze. Kursus ini bertujuan untuk mengajarkan cara membangun agen WhatsApp berbasis AI bernama Ava, yang terinspirasi dari film "Ex Machina", dengan kemampuan untuk berinteraksi secara realistis melalui pesan teks, suara, dan gambar.
Proyek ini dirancang untuk membantu pengguna memahami dan mengimplementasikan teknologi AI canggih seperti LangGraph workflows, pengenalan suara, dan generasi gambar, sambil menghubungkan agen tersebut ke WhatsApp. Ini bukan sekadar tutorial dasar, melainkan panduan mendalam untuk menciptakan aplikasi siap produksi.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Interaksi WhatsApp
- Deskripsi: Ava dapat menerima dan mengirim pesan WhatsApp, termasuk pesan suara dan gambar.
- Manfaat/Contoh: Memungkinkan komunikasi langsung melalui aplikasi populer seperti WhatsApp untuk berbagai keperluan, misalnya asisten pribadi.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Pengenalan dan Generasi Suara
- Deskripsi: Menggunakan teknologi STT (Speech-to-Text) dengan Whisper dan TTS (Text-to-Speech) dengan ElevenLabs untuk memproses dan menghasilkan suara.
- Manfaat/Contoh: Pengguna dapat berbicara dengan Ava, dan Ava akan merespons dengan pesan suara yang alami.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Pemrosesan dan Generasi Gambar
- Deskripsi: Ava dapat mengenali gambar menggunakan model VLM seperti llama-3.2-vision dan menghasilkan gambar dengan model FLUX.
- Manfaat/Contoh: Pengguna dapat mengirim gambar untuk dianalisis atau meminta Ava membuat gambar berdasarkan deskripsi.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Memori Jangka Pendek dan Panjang
- Deskripsi: Menggunakan Qdrant sebagai Vector Database untuk menyimpan memori jangka panjang dan sistem memori jangka pendek untuk riwayat obrolan.
- Manfaat/Contoh: Ava dapat mengingat percakapan sebelumnya dan detail yang dibagikan pengguna berbulan-bulan lalu.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Kursus komprehensif dengan panduan tertulis dan video untuk setiap langkah pembuatan agen AI.
- Gratis untuk dijalankan di komputer pribadi dengan tier gratis dari berbagai layanan AI.
- Menggunakan teknologi canggih seperti Groq, LangGraph, dan Qdrant untuk hasil yang optimal.
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Memerlukan pengetahuan teknis yang cukup tinggi, sehingga kurang cocok untuk pemula tanpa latar belakang programming atau AI.
- Beberapa informasi tambahan seperti panduan mulai (Getting Started) tidak dapat diakses langsung karena keterbatasan pengambilan konten.
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Open Source, Gratis
Tingkatan Utama:
- Gratis: Dapat dijalankan di komputer pribadi dengan tier gratis dari layanan seperti Groq, ElevenLabs, dan Qdrant Cloud.
- Berbayar (Opsional): Biaya minimal jika menggunakan Google Cloud Run setelah kredit gratis habis.
Link Halaman Harga/Lisensi: Lihat Detail Harga/Lisensi di Sini
Lisensi: MIT Lihat File Lisensi
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Membuat asisten pribadi berbasis WhatsApp untuk mengatur jadwal atau memberikan pengingat.
- Membangun agen interaktif untuk bisnis kecil yang dapat menjawab pertanyaan pelanggan secara otomatis.
- Dokumentasi lengkap tersedia di sini.
- Komunitas dan konten tambahan dapat diakses melalui The Neural Maze Newsletter dan YouTube Jesús Copado.
Tanggapan (0 )