DEV Community

Cover image for Agen Informasi Google: Temukan Apa Saja Dengan Pencarian AI
Walse
Walse

Posted on • Originally published at apidog.com

Agen Informasi Google: Temukan Apa Saja Dengan Pencarian AI

Google Search baru saja mendapatkan asisten AI yang bekerja saat Anda tidur. Pada Search I/O 2026, Google memperkenalkan Agen Informasi, lapisan baru Mode AI yang beroperasi 24/7, memindai web terbuka ditambah umpan data terbaru Google, lalu memberi tahu Anda ketika sesuatu cocok dengan kueri yang Anda atur berhari-hari, berminggu-minggu, atau berbulan-bulan sebelumnya.

Coba Apidog hari ini

Jika Anda pernah melacak daftar apartemen, harga penerbangan, rilis sepatu, halaman harga pesaing, atau makalah penelitian secara manual, polanya sama: tab menumpuk, RSS buatan sendiri, dan automasi IFTTT yang rapuh. Agen Informasi mengganti pola itu dengan satu instruksi: jelaskan apa yang ingin dipantau, lalu biarkan agen mengawasinya.

Artikel ini membahas cara kerja Agen Informasi, perbedaannya dengan Search reguler dan AI Overviews, perbandingannya dengan Perplexity dan ChatGPT Search, serta apa yang perlu disiapkan tim API. Jika Anda ingin menghubungkan hasil pemantauan ke workflow hilir, siapkan sisi webhook dengan Apidog sejak sekarang.

TL;DR

Agen Informasi adalah asisten AI latar belakang baru Google yang diumumkan di Search I/O 2026. Agen ini berjalan terus-menerus, memantau web dan data real-time Google seperti keuangan, belanja, dan olahraga, lalu mengirim notifikasi saat ada perubahan yang cocok dengan kriteria Anda.

Menurut pengumuman Google, fitur ini didukung oleh Gemini 3.5 Flash, diluncurkan pada Musim Panas 2026 untuk pelanggan Google AI Pro dan Ultra, serta tersedia di hampir 200 negara dan 98 bahasa tempat Mode AI beroperasi.

Apa itu Agen Informasi

Agen Informasi adalah kueri yang berjalan lama. Anda mendeskripsikan apa yang ingin dipantau, lalu agen memindai web dan data Google secara terus-menerus untuk mengirim pembaruan.

Tiga karakteristik utamanya:

  1. Persisten. Kueri tidak berhenti setelah satu pencarian. Agen terus berjalan sampai Anda membatalkannya.
  2. Proaktif. Agen menentukan kapan perlu mengirim notifikasi. Anda tidak perlu refresh halaman.
  3. Multi-sumber. Agen memantau blog, situs berita, postingan sosial, serta data Google seperti Google Finance, Google Shopping, dan Google Sports.

Model Search lama:

Anda mencari -> Google memberi hasil -> Anda membaca -> selesai
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Model Agen Informasi:

Anda mendefinisikan kriteria -> Google memantau -> Google memberi notifikasi saat ada kecocokan
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Kuncinya ada pada kualitas kueri. Kueri yang terlalu umum akan menghasilkan notifikasi berisik. Kueri yang spesifik akan menghasilkan sinyal yang lebih berguna.

Contoh buruk:

Pantau apartemen di Brooklyn.
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Contoh lebih baik:

Pantau apartemen 2 kamar tidur di Brooklyn, di bawah $4.500/bulan,
tersedia mulai Juli, memiliki dishwasher, dan kirim notifikasi saat ada daftar baru.
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Bagaimana Cara Kerjanya di Balik Layar

Agen Informasi dapat dipahami sebagai tiga lapisan.

1. Model penalaran: Gemini 3.5 Flash

Google menyebut Gemini 3.5 Flash sebagai model di balik Agen Informasi. Flash dipilih karena cocok untuk beban kerja yang berjalan terus-menerus: cepat, relatif hemat biaya, dan dirancang untuk skenario agen.

2. Pemantauan web dan data real-time

Agen menggunakan indeks Google dan data terbaru Google untuk mendeteksi perubahan yang relevan. Jika Anda memantau jenis informasi tertentu, agen akan mencari perubahan pada sumber yang sesuai.

3. Mesin notifikasi

Saat ada perubahan yang cocok dengan kriteria, agen mengirim pembaruan. Output-nya bukan sekadar link, tetapi ringkasan yang disintesis beserta langkah berikutnya yang bisa diambil.

Secara konseptual:

Kueri persisten
      ↓
Gemini 3.5 Flash
      ↓
Google Index + data real-time
      ↓
Deteksi perubahan
      ↓
Notifikasi + ringkasan tindakan
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Arsitektur ini berbeda dari Perplexity yang umumnya berjalan berdasarkan permintaan, dan berbeda dari OpenAI Deep Research yang berjalan satu kali per permintaan lalu mengembalikan laporan.

Apa yang Bisa Dipantau Agen Informasi

Contoh dari sisi konsumen:

  • Pencarian apartemen

    “Carikan apartemen dua kamar tidur di Brooklyn di bawah $4.500 dengan dishwasher.”

  • Rilis sepatu

    “Beri tahu saya ketika LeBron James mengumumkan kolaborasi Nike.”

  • Pemantauan personal

    Apa pun yang informasinya berubah dari waktu ke waktu dan kriterianya bisa dijelaskan dengan jelas.

Untuk developer dan tim produk, kasus penggunaannya lebih menarik:

  • Halaman harga pesaing

    “Beri tahu saya jika Stripe mengubah harga pada tingkat akses API.”

  • Rilis open source

    “Beri tahu saya ketika llama.cpp menandai rilis baru.”

  • Makalah penelitian

    “Beri tahu saya ketika makalah tentang retrieval-augmented agents diposting di arXiv.”

  • Pemantauan kepatuhan

    “Beri tahu saya ketika panduan penegakan GDPR diperbarui.”

  • Peluncuran produk AI

    “Beri tahu saya ketika OpenAI mengumumkan model baru.”

Pola ini berguna untuk tim engineering karena banyak workflow internal dimulai dari sinyal eksternal: rilis baru, perubahan harga, perubahan dokumentasi, atau pembaruan regulasi.

Otak di Balik Agen: Gemini 3.5 Flash

Mengapa Google menggunakan Flash, bukan model yang lebih berat?

  • Biaya. Agen berjalan terus-menerus untuk banyak pengguna. Model harus ekonomis.
  • Latensi. Notifikasi harus dikirim cukup cepat setelah perubahan terdeteksi.
  • Tool use. Agen perlu mengakses indeks, memeriksa sumber, dan membaca data terbaru.
  • Beban kerja jangka panjang. Google menyebut Flash memiliki performa yang cocok untuk agen yang berjalan lama.

Jika Anda membangun agen internal, pola ini bisa ditiru:

Model cepat + murah
      +
monitoring sumber data
      +
filter relevansi
      +
notifikasi berbasis event
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Sebelum menerapkan workflow seperti itu, gunakan Apidog untuk menguji kontrak API, webhook, payload notifikasi, dan latensi endpoint.

Di Mana Agen Informasi Akan Beroperasi

Agen Informasi diluncurkan di dalam Mode AI, antarmuka pencarian Google yang tersedia dari hasil Search reguler.

Detail Nilai
Peluncuran Musim Panas 2026
Akses awal Pelanggan Google AI Pro dan Ultra
Negara/wilayah Hampir 200
Bahasa 98
Antarmuka Mode AI di Google Search
Model Gemini 3.5 Flash

Dukungan 98 bahasa penting untuk developer yang membangun produk global. Agen perlu memahami sumber dalam banyak bahasa, menghubungkannya dengan kueri pengguna, lalu menghasilkan notifikasi sesuai preferensi bahasa pengguna.

Akses awal dibatasi untuk pelanggan Google AI Pro dan Ultra. Pengguna gratis tetap dapat memakai Mode AI untuk kueri sekali pakai, tetapi belum mendapatkan agen persisten saat peluncuran.

Harga dan Ketersediaan

Ringkasnya:

  • Pengguna gratis: belum mendapatkan Agen Informasi saat peluncuran.
  • Google AI Pro: mendapatkan slot agen terbatas, dengan batas bulanan yang belum dipublikasikan Google.
  • Google AI Ultra: batas lebih tinggi dan prioritas notifikasi lebih baik.
  • Enterprise / Google Cloud: belum diumumkan.

Belum ada SKU Agen Informasi yang berdiri sendiri. Fitur ini dibundel ke paket AI Pro dan Ultra, paket yang sama yang mencakup akses ke Gemini Omni dan Antigravity 2.0 yang diumumkan pada minggu yang sama.

Perbandingan dengan Perplexity, ChatGPT Search, dan Claude

Produk Pencarian sekali jalan Pemantauan persisten Notifikasi Sumber
Google Information Agent Ya, melalui Mode AI Ya Push Web + data Google
Perplexity AI Ya Terbatas Tidak ada push native Web
ChatGPT Search Ya Tidak Tidak Web
Claude dengan web search Ya Tidak Tidak Web

Pemantauan persisten adalah pembeda utama. Perplexity AI memiliki Spaces untuk menyimpan konteks, tetapi tidak berjalan secara otonom seperti agen latar belakang. ChatGPT Search dan Claude web search lebih cocok untuk pencarian sesuai permintaan.

Keunggulan Google ada pada kombinasi indeks web dan data internal seperti Google Shopping, Google Finance, dan Google Sports. Jika kebutuhan Anda menyentuh perdagangan, keuangan, atau olahraga, Agen Informasi memiliki sumber data yang tidak selalu tersedia di produk lain.

Untuk riset web murni seperti makalah, blog engineering, atau rilis GitHub, kompetisinya lebih dekat. Perplexity tetap kuat untuk riset sekali jalan. Agen Informasi lebih relevan saat Anda membutuhkan monitor yang terus berjalan.

Dampak untuk Developer dan Tim API

Produk awalnya terlihat consumer-facing, tetapi implikasinya penting untuk tim engineering.

1. SEO bergeser ke “dikutip agen”

Jika kueri bernilai tinggi dijalankan oleh agen persisten, konten Anda tidak hanya perlu muncul di hasil pencarian. Konten juga perlu cukup jelas, terstruktur, dan segar agar bisa dipakai agen sebagai sumber.

Checklist teknis:

  • Gunakan struktur heading yang jelas.
  • Tambahkan schema markup jika relevan.
  • Pastikan halaman harga, changelog, dan dokumentasi mudah dirayapi.
  • Publikasikan tanggal update.
  • Hindari informasi penting yang hanya tersedia lewat UI interaktif berat.

2. Siapkan pola webhook untuk notifikasi

Agen Informasi mengirim notifikasi. Di sisi tim API, notifikasi ini biasanya perlu masuk ke sistem lain:

Agen Informasi
      ↓
Webhook receiver
      ↓
Queue / worker
      ↓
Slack / CRM / dashboard / ticketing system
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Anda bisa mulai dengan mock webhook di Apidog, lalu menggantinya dengan endpoint produksi saat API resmi tersedia.

Contoh payload internal yang bisa Anda siapkan:

{
  "agent_id": "price-monitor-stripe",
  "event_type": "match_found",
  "query": "Monitor perubahan harga API Stripe",
  "summary": "Terdeteksi perubahan pada halaman pricing.",
  "source_url": "https://example.com/pricing",
  "detected_at": "2026-07-12T10:15:00Z",
  "confidence": "medium"
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Endpoint penerima sederhana:

POST /webhooks/information-agent
Content-Type: application/json
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Response minimal:

{
  "received": true
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

3. Gunakan pola agen untuk sistem internal

Meskipun Anda tidak memakai Agen Informasi secara langsung, polanya bisa diterapkan untuk monitoring internal:

query persisten
+ model murah
+ sumber data
+ rule relevansi
+ notifikasi
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Contoh implementasi internal:

  • Pantau changelog dependency.
  • Pantau CVE untuk package yang dipakai.
  • Pantau perubahan dokumentasi vendor.
  • Pantau harga API pihak ketiga.
  • Pantau rilis model AI baru.

Untuk arsitektur yang lebih luas, lihat pembahasan tentang arsitektur AI agen.

4. Siapkan koleksi API sebelum endpoint resmi tersedia

Google belum mengonfirmasi API developer untuk Agen Informasi saat peluncuran. Namun, Anda tetap bisa menyiapkan kontrak API internal.

Contoh struktur koleksi:

Information Agent Integration
├── POST /agents
├── GET /agents/{agent_id}
├── PATCH /agents/{agent_id}
├── DELETE /agents/{agent_id}
└── POST /webhooks/information-agent
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Contoh request hipotetis untuk kebutuhan desain internal:

{
  "name": "Competitor pricing monitor",
  "query": "Monitor perubahan harga API pada halaman pricing kompetitor",
  "sources": [
    "https://example.com/pricing"
  ],
  "notify": {
    "type": "webhook",
    "url": "https://api.yourcompany.com/webhooks/information-agent"
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Gunakan ini sebagai placeholder kontrak, bukan asumsi final API Google. Anda bisa mengunduh Apidog dan membuat mock server untuk menguji workflow sebelum integrasi resmi tersedia.

Praktik Terbaik agar Hasil Agen Berguna

Kualitas output bergantung pada kualitas instruksi. Gunakan pola berikut saat menulis kueri.

1. Buat kriteria spesifik

Kurang baik:

Pantau apartemen di Brooklyn.
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Lebih baik:

Pantau apartemen 2 kamar tidur di Brooklyn, di bawah $4.500/bulan,
tersedia mulai Juli, memiliki dishwasher, dan tidak berada di lantai basement.
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

2. Batasi sumber jika perlu

Jika hanya ingin update dari domain tertentu, sebutkan secara eksplisit:

Pantau perubahan harga hanya dari halaman pricing resmi Stripe.
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

3. Tentukan frekuensi notifikasi 

Beri tahu saya segera jika ada perubahan besar.
Kirim ringkasan mingguan untuk perubahan kecil.
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

4. Tambahkan pengecualian 

Jangan tampilkan listing di atas $5.000.
Abaikan artikel opini.
Abaikan rilis beta.
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

5. Tetapkan batas waktu 

Pantau sampai 15 Agustus.
Berhenti setelah saya menemukan apartemen.
Kirim update hanya selama kuartal ini.
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Checklist Implementasi untuk Tim API

Sebelum Agen Informasi tersedia luas, siapkan bagian yang Anda kendalikan:

  • [ ] Tentukan use case monitoring yang bernilai tinggi.
  • [ ] Definisikan format payload notifikasi internal.
  • [ ] Buat webhook receiver.
  • [ ] Tambahkan validasi signature jika nanti tersedia.
  • [ ] Simpan event mentah untuk audit.
  • [ ] Kirim event ke Slack, email, CRM, atau dashboard.
  • [ ] Buat retry policy untuk webhook gagal.
  • [ ] Dokumentasikan kontrak API di Apidog.
  • [ ] Siapkan mock server untuk simulasi notifikasi.
  • [ ] Uji end-to-end workflow sebelum integrasi resmi tersedia.

Contoh alur minimal:

Webhook masuk
      ↓
Validasi payload
      ↓
Simpan event
      ↓
Klasifikasi severity
      ↓
Kirim ke channel yang sesuai
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Ringkasan

Agen Informasi mengubah cara menggunakan Search. Model lama: Anda bertanya, Google menjawab. Model baru: Anda memberi tahu Google apa yang penting, lalu Google memantau web atas nama Anda.

Untuk konsumen, use case-nya jelas: apartemen, sepatu, penawaran, dan berita. Untuk developer, peluangnya ada pada integrasi hilir: webhook, Slack alert, dashboard internal, CRM, ticketing, dan automasi berbasis event.

Bagian notifikasi adalah setengah dari sistem. Setengah lainnya adalah pipeline yang Anda bangun sendiri. Siapkan kontrak API, mock webhook, dan workflow internal sekarang agar siap saat API resmi tersedia.

Top comments (0)