> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.haikaldev.my.id/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.haikaldev.my.id/tentang/tentang.md).

# Apa itu AI-Haikaru

Kenapa "agent" berbeda dari chatbot, bagaimana arsitekturnya disusun, dan prinsip-prinsip yang membuat sisa keputusannya masuk akal.

**AI-Haikaru** adalah bot WhatsApp yang berjalan sebagai *agent*: menerima pesan, memutuskan sendiri tool apa yang perlu dipanggil, membaca hasilnya, lalu memutuskan langkah berikutnya — berulang sampai pekerjaannya selesai. Bukan chatbot tanya-jawab satu tembakan.

## Apa bedanya dengan chatbot biasa?

Chatbot biasa: kamu bertanya → model menjawab → selesai. Kalau jawabannya butuh data (isi chat kemarin, isi berkas, hasil eksekusi kode), model cuma bisa **mengarang**.

AI-Haikaru: kamu bertanya → model **memanggil tool** → **membaca hasil sungguhan** → memutuskan langkah berikutnya → begitu terus sampai 8–12 putaran kalau perlu.

Contoh nyata dari log produksi:

```
User : di workspace selfrepair ada jumlah.js, jalanin dong.
       kalau hasilnya salah tolong benerin terus jalanin lagi
Bot  : [run jumlah.js]   → Total: 0   ← sadar ini salah
       [read jumlah.js]              ← baca kodenya
       [write jumlah.js]             ← perbaiki .lenght → .length
       [run jumlah.js]   → Total: 15 ← buktikan
Bot  : "Sudah diperbaiki. Kesalahannya di `angka.lenght`,
        seharusnya `angka.length`. Hasil akhir: Total: 15"
```

Tidak ada satu langkah pun yang disuruh manual. Itulah bedanya agent.

## Arsitektur

```mermaid
flowchart TB
    WA["📱 WhatsApp"] <--> BAILEYS["Baileys<br><i>multi-device, tanpa browser</i>"]
    BAILEYS <--> IDX["<b>index.js</b><br>router &amp; gerbang pesan"]

    IDX --> CMD["<b>commands/</b><br>/ws · .img · .ping"]
    IDX --> EVT["<b>events/</b><br>pesan masuk, grup"]
    IDX --> LOOP["<b>agentLoop.js</b><br>loop multi-turn"]
    IDX --> SRV["<b>server.js</b> — Express<br>/uptime · /config · /site/"]

    LOOP <--> GW["☁️ OhhMyAgent<br>GPT 5.6"]
    LOOP --> TOOLS["<b>agentTools.js</b><br>riwayat · pencarian web · berkas · workspace<br>situs · stiker · spreadsheet · moderasi"]
    TOOLS --> LOOP
```

Tiga lapisan yang perlu dipahami:

{% stepper %}
{% step %}

### `index.js` — pintu masuk

Menyaring pesan (gerbang teks/media), memutuskan apakah bot harus merespons, lalu meneruskan ke command handler atau agent loop.
{% endstep %}

{% step %}

### `agentLoop.js` — inti sistem

Loop multi-turn: kirim konteks ke model → model minta tool → jalankan tool → hasilnya kembali ke model → ulangi.

Tool dibagi dua jenis: **DATA** (hasilnya kembali ke model — dia bisa lanjut berpikir) dan **ACTION** (mengakhiri loop, mis. kirim stiker).

Bedanya bukan kosmetik. Pencarian web wajib DATA: kalau salah diklasifikasi jadi ACTION, loop berhenti begitu pencarian selesai dan **model tak pernah membaca hasil pencariannya sendiri**.
{% endstep %}

{% step %}

### `handlers/` — semua pelaksana

Satu berkas satu tanggung jawab. Command `/ws` dan tool AI memakai **pelaksana yang sama** supaya tidak pernah beda perilaku.
{% endstep %}
{% endstepper %}

## Filosofi desain

Empat prinsip yang dipegang di seluruh kode. Memahaminya membuat semua keputusan lain masuk akal:

{% hint style="success" %}
**Izin diperiksa di jalur eksekusi, bukan di instruksi model.** Membujuk AI ("aku admin kok") tidak membuka pintu apa pun, karena pintunya ada di kode.
{% endhint %}

{% hint style="success" %}
**Gagal dengan kalimat, bukan diam-diam.** Kuota penuh → dijelaskan. Fitur mati → diumumkan saat start. Yang paling dilarang: **berhasil palsu**.
{% endhint %}

{% hint style="success" %}
**Satu pelaksana untuk satu pekerjaan.** `/ws run` dan AI `action:"run"` memanggil fungsi yang sama; pagar path dipakai tool AI dan rute web sekaligus. Dua jalur = dua perilaku = pintu belakang.
{% endhint %}

{% hint style="success" %}
**Data orang tidak meninggalkan mesin tanpa alasan.** Riwayat, memori, arsip audio — semuanya file lokal di `data/`, yang di-`.gitignore` dan tidak pernah boleh di-commit.
{% endhint %}

## Tech stack

| Teknologi                                            | Peran                                          |
| ---------------------------------------------------- | ---------------------------------------------- |
| Node.js ≥18 (ESM)                                    | Runtime                                        |
| [Baileys](https://github.com/WhiskeySockets/Baileys) | WhatsApp Web multi-device — tanpa browser      |
| GPT 5.6 via [OhhMyAgent](https://ohhmyagent.com)     | Otak agent (tool calling multi-turn)           |
| Opus 5 via OhhMyAgent                                | Model premium (hanya saat diminta)             |
| Gemini 3.1 Flash Lite                                | Transkripsi audio & auto-reaction              |
| sharp, ffmpeg-static                                 | Stiker, overlay teks, frame video              |
| Express 5                                            | Dashboard, config, dan penyaji situs workspace |
| exceljs, yt-dlp                                      | Ekspor Excel & pengunduh sosmed                |

{% hint style="info" %}
Detail koneksi AI — termasuk keanehan gateway yang penting diketahui — ada di [peta koneksi](/koneksi-ai/koneksi-ai.md).
{% endhint %}

## Berikutnya

* Pasang: [Instalasi dan Setup](/tentang/instalasi.md)
* Deploy produksi: [Deploy di Pterodactyl](/tentang/deploy-pterodactyl.md)
* Fitur unggulan: [Workspace Coding](/coding-and-hosting/workspace.md) dan [Hosting Website](/coding-and-hosting/hosting-website.md)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.haikaldev.my.id/tentang/tentang.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.