title: “AI Agent History” description: “Riwayat eksekusi agen AI dengan cost analytics, date grouping, date filter, payment filter, dan export data.”

AI Agent History

Halaman AI Agent History mencatat semua eksekusi yang pernah dilakukan oleh setiap agen. Halaman ini penting untuk audit biaya, evaluasi performa, dan mengidentifikasi pola error yang muncul berulang.

Arsitektur Halaman

Data Pipeline

Stats Bar — 4 Kartu

Kartu	Perhitungan	Format
Total Runs	`count(AIAgentRun)`	Angka absolut
Total Cost	`sum(cost_amount)`	Rupiah (Rp XX.XXX)
Total Credits	`sum(cost_credit)`	Angka absolut
Unique Agents	`count(distinct agent_key)`	Angka absolut

Stats Computation Flow

Date Grouping

Run dikelompokkan berdasarkan waktu eksekusi:

Group	Aturan	Contoh
Hari Ini	`created_at` = hari ini	2026-10-10
Kemarin	`created_at` = hari sebelumnya	2026-10-09
7 Hari Terakhir	2-7 hari lalu	2026-10-03 s/d 2026-10-08
30 Hari Terakhir	8-30 hari lalu	2026-09-10 s/d 2026-10-02
Lebih Lama	>30 hari lalu	< 2026-09-10

Setiap group ditampilkan sebagai section terpisah dengan header dan jumlah run.

Date Grouping Algorithm

Payment Filter

Filter berdasarkan metode pembayaran:

Metode	Deskripsi	Badge Color
balance	Dibayar dari saldo perusahaan	Blue
credit	Dibayar dari kredit AI bulanan	Purple
free	Gratis (dalam kuota atau promo)	Green

Detail per Run

Setiap record run menampilkan:

Kolom	Detail
Agent	Nama agen (`agent_name`)
User	Email user (`user_email`)
Status	`success` (hijau) / `failed` (merah)
Waktu	Timestamp eksekusi (WIB)
Biaya	`cost_amount` dalam Rupiah
Kredit	`cost_credit`
Metode	`payment_method` badge
Input	Preview `input_data`
Output	Expandable — parsed output

Cost Analytics

Distribusi Biaya per Agen

Cost Breakdown by Model Tier

Model Tier	Multiplier	Avg Cost/Run	Usage %
Standard (hermes-3-llama-3)	1.0x	Rp 1.000	60%
Advanced (claude-3-5-sonnet, gpt-4o)	1.5x	Rp 1.500	30%
Premium (gemini-1-5-pro)	3.0x	Rp 3.000	10%

Tren Penggunaan

Data history bisa dianalisis untuk:

Identifikasi agen dengan ROI tertinggi
Deteksi lonjakan penggunaan yang tidak wajar
Perencanaan anggaran kredit bulanan
Evaluasi apakah model yang lebih murah cukup untuk tugas tertentu

Cost Trend Analysis

Error Pattern Detection

Mengidentifikasi pola error dari history:

Error Resolution Playbook

Error Pattern	Likely Cause	Resolution
Same agent, same error	Bad system prompt	Review and update prompt
Same agent, different errors	Input validation issue	Add input field constraints
Multiple agents, same error	Model API issue	Check model provider status
Intermittent failures	Timeout / rate limit	Increase timeout or add retry
New agent failures	Configuration error	Compare with working agent config

Entity: AIAgentRun

Field	Tipe	Detail
`user_id`	string	ID user yang menjalankan
`user_email`	string	Email user
`company_id`	string	ID perusahaan aktif
`agent_key`	string	Key agen yang dijalankan
`agent_name`	string	Nama agen
`input_data`	object	Input yang diberikan user
`output`	string	Hasil output (max 100.000 karakter)
`cost_amount`	number	Biaya Rupiah (default: 0)
`cost_credit`	number	Kredit terpakai (default: 0)
`payment_method`	enum	`balance`, `credit`, `free`
`status`	enum	`success`, `failed`
`created_at`	timestamp	Waktu eksekusi
`model`	string	Model yang digunakan
`duration_ms`	number	Durasi eksekusi dalam milidetik

Export Data

Export Formats

Format	Library	Use Case
CSV	Built-in	Spreadsheet analysis
JSON	Built-in	API integration
PDF	jsPDF	Audit report
Excel	xlsx	Financial reporting

Export Flow

Cara Akses

Dari sidebar, klik menu AI & Analitik > Agent History.

Flow Penggunaan

Tips

Cek history secara berkala untuk mendeteksi anomali biaya sedini mungkin
Jika ada error berulang (>3 kali), segera investigasi dan perbaiki konfigurasi
Bandingkan biaya agen template vs custom untuk optimasi
Gunakan data history untuk negosiasi kuota AI dengan tim manajemen
Export data bulanan untuk audit keuangan

Entity Relationship Diagram — Agent History

Schema Tabel Entitas — Agent History

AIAgentRun — Record Eksekusi Agen

Entitas inti yang merekam setiap eksekusi agen AI. Setiap baris mewakili satu kali run lengkap dengan input, output, biaya, dan status.

Field	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
`user_id`	string	Ya	—	ID user yang menjalankan agen
`user_email`	string	Tidak	—	Email user yang menjalankan
`company_id`	string	Tidak	null	ID perusahaan aktif (null untuk personal)
`company_name`	string	Tidak	—	Nama perusahaan saat agen dijalankan
`agent_key`	string	Ya	—	Kunci unik agen yang dijalankan
`agent_name`	string	Tidak	—	Nama agen saat run (snapshot)
`model_used`	string	Tidak	—	Model AI yang dipakai pada run ini
`model_name`	string	Tidak	—	Nama tampilan model yang dipakai
`input_data`	object	Tidak	—	Input yang diberikan user (struktur dinamis)
`output`	string	Tidak	—	Hasil dari AI Agent (max 100.000 karakter)
`cost_amount`	number	Tidak	0	Biaya Rupiah yang dipotong
`cost_credit`	number	Tidak	0	Kredit yang dipotong
`payment_method`	enum	Tidak	`balance`	Metode pembayaran: `balance`, `credit`, `free`
`status`	enum	Tidak	`success`	Status eksekusi: `success`, `failed`
`created_at`	timestamp	Otomatis	now()	Waktu eksekusi berlangsung

AIAgent — Definisi Agen AI

Entitas yang menyimpan konfigurasi dan definisi setiap agen AI yang tersedia dalam sistem.

Field	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
`agent_key`	string	Ya	—	Kunci unik agen (auto-generated slug dari nama)
`company_id`	string	Ya	—	ID perusahaan (scope company-level)
`created_by`	string	Ya	—	Email user yang membuat agen
`name`	string	Ya	—	Nama AI Agent
`tagline`	string	Tidak	—	Deskripsi singkat satu baris
`description`	string	Tidak	—	Penjelasan lengkap fungsi agen (max 2000 karakter)
`category`	enum	Tidak	`other`	Kategori: `business`, `content`, `writing`, `social`, `other`
`icon`	string	Tidak	`Sparkles`	Nama icon lucide-react
`color`	string	Tidak	`#4F46E5`	Kode warna hex untuk tampilan
`system_prompt`	string	Ya	—	Instruksi sistem utama untuk LLM (max 4000 karakter)
`input_fields`	array	Tidak	—	Field input dinamis untuk agen
`model`	string	Tidak	`automatic`	Model LLM default
`use_internet`	boolean	Tidak	false	Gunakan konteks internet
`status`	enum	Tidak	`active`	Status: `active` (jalan otomatis), `paused` (tidak otomatis tapi bisa manual), `inactive` (nonaktif)
`source_template_key`	string	Tidak	null	Link ke AIAgentTemplate asal jika dibuat dari template
`run_count`	number	Tidak	0	Total eksekusi agen
`total_cost_amount`	number	Tidak	0	Total biaya Rupiah semua run
`total_cost_credit`	number	Tidak	0	Total kredit yang dipakai semua run
`created_date`	datetime	Otomatis	now()	Waktu pembuatan agen
`updated_date`	datetime	Otomatis	now()	Waktu pembaruan terakhir

AIAgentModel — Konfigurasi Model LLM

Entitas yang mendefinisikan model-model LLM yang tersedia beserta tingkatan dan pengali biayanya.

Field	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
`model_key`	string	Ya	—	Kunci model untuk InvokeLLM (misal: `automatic`, `gpt_5_mini`, `claude_sonnet_4_6`)
`name`	string	Ya	—	Nama tampilan model (misal: `Standar (Cepat & Hemat)`)
`description`	string	Tidak	—	Penjelasan singkat kualitas/kecepatan model (max 500 karakter)
`price_multiplier`	number	Tidak	1	Pengali biaya. Biaya akhir = harga dasar agen x multiplier
`tier`	enum	Tidak	`standard`	Tingkatan kualitas: `standard`, `advanced`, `premium`
`supports_internet`	boolean	Tidak	false	Model mendukung konteks internet
`is_active`	boolean	Tidak	true	Status ketersediaan model
`order`	number	Tidak	0	Urutan pengurutan tampilan

AIAgentSettings — Pengaturan Global AI Agent

Entitas singleton yang menyimpan konfigurasi biaya dan metode pembayaran global untuk seluruh agen.

Field	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
`setting_key`	string	Ya	`global`	Kunci pengaturan (selalu `global` untuk pengaturan utama)
`description`	string	Tidak	—	Catatan pengaturan AI Agent (max 1000 karakter)
`credit_to_rupiah_rate`	number	Tidak	10	Nilai 1 kredit dalam Rupiah (misal: 10 berarti 1 kredit = Rp10)
`base_price_per_run`	number	Tidak	1000	Harga dasar default per penggunaan dalam Rupiah
`allow_credit_payment`	boolean	Tidak	true	Izinkan user membayar dengan kredit
`allow_balance_payment`	boolean	Tidak	true	Izinkan user membayar dengan saldo Rupiah

AIAgentTemplate — Template Agen Bawaan

Entitas yang menyimpan template agen bawaan sistem yang dapat dijadikan acuan pembuatan agen baru.

Field	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
`agent_key`	string	Ya	—	Kunci unik template (misal: `business_analysis`)
`name`	string	Ya	—	Nama AI Agent
`tagline`	string	Tidak	—	Deskripsi singkat satu baris
`description`	string	Tidak	—	Penjelasan lengkap fungsi agen (max 2000 karakter)
`category`	enum	Tidak	`other`	Kategori: `business`, `content`, `writing`, `social`, `other`
`icon`	string	Tidak	`Sparkles`	Nama icon lucide-react
`color`	string	Tidak	`#3b82f6`	Kode warna hex
`price_per_run`	number	Tidak	5000	Biaya per penggunaan dalam Rupiah
`credit_cost`	number	Tidak	1	Biaya alternatif dalam kredit AI
`features`	array[string]	Tidak	—	Daftar fitur utama
`use_cases`	array[string]	Tidak	—	Daftar kasus penggunaan
`input_fields`	array[object]	Tidak	—	Field input yang diminta dari user
`system_prompt`	string	Tidak	—	Instruksi sistem untuk LLM (max 4000 karakter)
`model`	string	Tidak	`automatic`	Model LLM yang dipakai
`use_internet`	boolean	Tidak	false	Gunakan konteks internet
`status`	enum	Tidak	`active`	Status: `active`, `coming_soon`, `inactive`
`order`	number	Tidak	0	Urutan pengurutan tampilan

AIAgentSchedule — Penjadwalan & Trigger Agen

Entitas yang menyimpan konfigurasi penjadwalan atau trigger berbasis event untuk eksekusi agen otomatis.

Field	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
`agent_id`	string	Ya	—	Referensi ke AIAgent (agent_key)
`company_id`	string	Ya	—	ID perusahaan
`trigger_type`	enum	Ya	—	Jenis trigger: `schedule_daily`, `schedule_weekly`, `schedule_monthly`, `event_low_stock`, `event_invoice_overdue`, `event_new_transaction`, `event_task_due`, `event_custom`
`trigger_config`	object	Tidak	—	Konfigurasi trigger. Schedule: `{hour, minute, day_of_week?, day_of_month?}`. Event: `{threshold?, product_category?, days_before?}`
`is_active`	boolean	Tidak	true	Apakah schedule/trigger aktif
`last_triggered_at`	datetime	Tidak	—	Waktu terakhir trigger fired
`trigger_count`	number	Tidak	0	Berapa kali trigger sudah fired
`notification_channel`	enum	Tidak	`in_app`	Channel notifikasi hasil: `in_app`, `whatsapp`, `email`, `all`
`created_by`	string	Ya	—	Email user yang membuat schedule
`created_date`	datetime	Otomatis	now()	Waktu pembuatan schedule

Conversation — Riwayat Percakapan

Entitas yang menyimpan riwayat percakapan user dengan agen AI dalam format pesan berurutan.

Field	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
`user_id`	string	Ya	—	ID pengguna yang memulai percakapan
`title`	string	Ya	—	Judul percakapan, dibuat otomatis dari pesan pertama
`description`	string	Tidak	—	Ringkasan atau konteks singkat (max 1000 karakter)
`messages`	array[object]	Ya	—	Seluruh riwayat pesan dalam percakapan
`messages[].role`	enum	Ya	—	Peran pengirim: `user`, `assistant`
`messages[].content`	string	Ya	—	Isi pesan
`pinned`	boolean	Tidak	false	Apakah percakapan disematkan
`created_at`	timestamp	Otomatis	now()	Waktu pembuatan percakapan

AILearningData — Data Pembelajaran AI

Entitas yang menyimpan hasil pembelajaran AI dari koreksi dan konfirmasi user, bersifat per-scope (personal atau business).

Field	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
`scope_key`	string	Ya	—	Kunci scope (format: `ai_learn_personal_<userId>` atau `ai_learn_business_<companyId>`)
`user_id`	string	Tidak	—	ID user pemilik scope (untuk scope personal)
`company_id`	string	Tidak	—	ID perusahaan (untuk scope business)
`keyword_map`	object	Tidak	—	Peta keyword ke `{category, confidence, type}` hasil pembelajaran
`corrections`	array[object]	Tidak	—	Log koreksi yang diberikan user
`corrections[].input_text`	string	—	—	Teks input asli
`corrections[].original_category`	string	—	—	Kategori hasil prediksi asli
`corrections[].correct_category`	string	—	—	Kategori koreksi yang benar
`corrections[].type`	string	—	—	Tipe koreksi
`corrections[].timestamp`	string	—	—	Waktu koreksi
`corrections[].record_id`	string	—	—	ID record terkait
`positive_count`	number	Tidak	0	Jumlah konfirmasi `benar` dari user
`correction_count`	number	Tidak	0	Jumlah koreksi dari user
`last_updated`	datetime	Otomatis	now()	Terakhir diperbarui

Diagram Siklus Hidup Riwayat Sesi

Diagram Sekuens — Pengambilan Riwayat

Diagram Sekuens — Replay Percakapan

Diagram Sekuens — Penjadwalan Trigger Otomatis

Referensi Enum

payment_method — Metode Pembayaran Run

Nilai	Deskripsi	Badge Color
`balance`	Dibayar dari saldo perusahaan	Blue
`credit`	Dibayar dari kredit AI bulanan	Purple
`free`	Gratis (dalam kuota atau promo)	Green

status (AIAgentRun) — Status Eksekusi Agen

Nilai	Deskripsi	Indikator Visual
`success`	Eksekusi berhasil dan output dihasilkan	Hijau
`failed`	Eksekusi gagal (error LLM, timeout, dll)	Merah

category (AIAgent / AIAgentTemplate) — Kategori Agen

Nilai	Deskripsi	Contoh Penggunaan
`business`	Agen terkait analisis bisnis dan operasional	Business Analysis, Sales Forecaster
`content`	Agen pembuat konten	Content Generator, Social Media Writer
`writing`	Agen terkait penulisan umum	Email Composer, Report Writer
`social`	Agen untuk media sosial	Social Media Analyzer
`other`	Kategori lainnya / custom	Custom agents

status (AIAgent) — Status Ketersediaan Agen

Nilai	Deskripsi	Behavior
`active`	Agen aktif dan berjalan otomatis	Muncul di dashboard, bisa dijadwalkan, bisa dijalankan manual
`paused`	Agen dijeda tidak otomatis	Tidak dijadwalkan otomatis, tapi masih bisa dijalankan manual
`inactive`	Agen nonaktif sepenuhnya	Tidak muncul di dashboard, tidak bisa dijalankan

status (AIAgentTemplate) — Status Template

Nilai	Deskripsi
`active`	Template tersedia untuk digunakan
`coming_soon`	Template akan datang, belum bisa digunakan
`inactive`	Template disembunyikan

tier (AIAgentModel) — Tingkatan Model LLM

Nilai	Multiplier	Deskripsi	Contoh Model
`standard`	1.0x	Model cepat dan hemat biaya	hermes-3-llama-3
`advanced`	1.5x	Model berkualitas lebih tinggi	claude-3-5-sonnet, gpt-4o
`premium`	3.0x	Model terbaik untuk tugas kompleks	gemini-1-5-pro

trigger_type (AIAgentSchedule) — Jenis Trigger Penjadwalan

Nilai	Kategori	Deskripsi
`schedule_daily`	Jadwal	Trigger setiap hari pada waktu tertentu
`schedule_weekly`	Jadwal	Trigger setiap minggu pada hari dan waktu tertentu
`schedule_monthly`	Jadwal	Trigger setiap bulan pada tanggal dan waktu tertentu
`event_low_stock`	Event	Trigger saat stok produk rendah
`event_invoice_overdue`	Event	Trigger saat ada faktur jatuh tempo
`event_new_transaction`	Event	Trigger saat ada transaksi baru
`event_task_due`	Event	Trigger saat tugas mendekati tenggat
`event_custom`	Event	Trigger event kustom yang dikonfigurasi user

notification_channel (AIAgentSchedule) — Channel Notifikasi

Nilai	Deskripsi
`in_app`	Notifikasi dalam aplikasi
`whatsapp`	Notifikasi melalui WhatsApp
`email`	Notifikasi melalui email
`all`	Semua channel notifikasi

role (Conversation.messages) — Peran Pengirim Pesan

Nilai	Deskripsi
`user`	Pesan dari pengguna
`assistant`	Pesan balasan dari AI Agent

channel_type (ChatChannel) — Tipe Channel Chat

Nilai	Deskripsi
`public`	Channel publik, semua anggota perusahaan bisa melihat
`private`	Channel privat, hanya anggota yang diundang
`direct`	Chat langsung antar dua pengguna

Kontrol Akses Berbasis Peran (RBAC)

Entitas	Operasi	Admin	Manager	Staff	Viewer	Deskripsi Akses
AIAgentRun	Create	Ya	Ya	Ya	Tidak	User yang menjalankan agen membuat record run
AIAgentRun	Read	Semua	Perusahaan	Sendiri	Sendiri	Admin lihat semua, manager lihat per perusahaan, staff lihat milik sendiri
AIAgentRun	Update	Ya	Ya	Tidak	Tidak	Hanya admin/manager yang bisa update metadata run
AIAgentRun	Delete	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin yang bisa menghapus record run
AIAgent	Create	Ya	Ya	Ya	Tidak	Semua user aktif bisa membuat agen baru
AIAgent	Read	Semua	Perusahaan	Perusahaan	Perusahaan	Agen bersifat company-level, semua role dalam perusahaan bisa melihat
AIAgent	Update	Ya	Ya	Milik sendiri	Tidak	Admin/manager update semua, staff hanya update agen buat sendiri
AIAgent	Delete	Ya	Ya	Milik sendiri	Tidak	Admin/manager hapus semua, staff hanya hapus agen buat sendiri
AIAgentModel	Create	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin yang bisa menambah konfigurasi model
AIAgentModel	Read	Ya	Ya	Ya	Ya	Semua role bisa melihat daftar model yang tersedia
AIAgentModel	Update	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin yang bisa mengubah konfigurasi model
AIAgentModel	Delete	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin yang bisa menghapus model
AIAgentSettings	Create	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin yang bisa membuat pengaturan
AIAgentSettings	Read	Ya	Ya	Ya	Ya	Semua role bisa membaca pengaturan global
AIAgentSettings	Update	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin yang bisa mengubah pengaturan global
AIAgentSettings	Delete	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin yang bisa menghapus pengaturan
AIAgentTemplate	Create	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin sistem yang bisa menambah template bawaan
AIAgentTemplate	Read	Ya	Ya	Ya	Ya	Semua role bisa melihat template yang tersedia
AIAgentTemplate	Update	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin sistem yang bisa mengubah template
AIAgentTemplate	Delete	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin sistem yang bisa menghapus template
AIAgentSchedule	Create	Ya	Ya	Ya	Tidak	User yang memiliki agen bisa membuat schedule
AIAgentSchedule	Read	Semua	Perusahaan	Perusahaan	Perusahaan	Schedule bersifat company-level
AIAgentSchedule	Update	Ya	Ya	Milik sendiri	Tidak	Admin/manager update semua, staff hanya milik sendiri
AIAgentSchedule	Delete	Ya	Ya	Milik sendiri	Tidak	Admin/manager hapus semua, staff hanya milik sendiri
Conversation	Create	Ya	Ya	Ya	Ya	Semua user bisa memulai percakapan
Conversation	Read	Semua	Perusahaan	Sendiri	Sendiri	Admin lihat semua, user lain hanya percakapan sendiri
Conversation	Update	Ya	Ya	Sendiri	Sendiri	Pemilik bisa update (pin, tambah pesan)
Conversation	Delete	Ya	Ya	Sendiri	Sendiri	Pemilik bisa menghapus percakapan sendiri
AILearningData	Create	Ya	Ya	Ya	Tidak	Data pembelajaran dibuat saat user memberikan koreksi
AILearningData	Read	Semua	Perusahaan	Sendiri	Sendiri	Admin lihat semua, user lain hanya scope sendiri
AILearningData	Update	Ya	Ya	Sendiri	Sendiri	Pemilik scope bisa memperbarui data pembelajaran
AILearningData	Delete	Ya	Tidak	Tidak	Tidak	Hanya admin yang bisa menghapus data pembelajaran

Related Documentation:

​title: “AI Agent History” description: “Riwayat eksekusi agen AI dengan cost analytics, date grouping, date filter, payment filter, dan export data.”

​AI Agent History

​Arsitektur Halaman

​Data Pipeline

​Stats Bar — 4 Kartu

​Stats Computation Flow

​Date Grouping

​Date Grouping Algorithm

​Payment Filter

​Detail per Run

​Cost Analytics

​Distribusi Biaya per Agen

​Cost Breakdown by Model Tier

​Tren Penggunaan

​Cost Trend Analysis

​Error Pattern Detection

​Error Resolution Playbook

​Entity: AIAgentRun

​Export Data

​Export Formats

​Export Flow

​Cara Akses

​Flow Penggunaan

​Tips

​Entity Relationship Diagram — Agent History

​Schema Tabel Entitas — Agent History

​AIAgentRun — Record Eksekusi Agen

​AIAgent — Definisi Agen AI

​AIAgentModel — Konfigurasi Model LLM

​AIAgentSettings — Pengaturan Global AI Agent

​AIAgentTemplate — Template Agen Bawaan

​AIAgentSchedule — Penjadwalan & Trigger Agen

​Conversation — Riwayat Percakapan

​AILearningData — Data Pembelajaran AI

​Diagram Siklus Hidup Riwayat Sesi

​Diagram Sekuens — Pengambilan Riwayat

​Diagram Sekuens — Replay Percakapan

​Diagram Sekuens — Penjadwalan Trigger Otomatis

​Referensi Enum

​payment_method — Metode Pembayaran Run

​status (AIAgentRun) — Status Eksekusi Agen

​category (AIAgent / AIAgentTemplate) — Kategori Agen

​status (AIAgent) — Status Ketersediaan Agen

​status (AIAgentTemplate) — Status Template

​tier (AIAgentModel) — Tingkatan Model LLM

​trigger_type (AIAgentSchedule) — Jenis Trigger Penjadwalan

​notification_channel (AIAgentSchedule) — Channel Notifikasi

​role (Conversation.messages) — Peran Pengirim Pesan

​channel_type (ChatChannel) — Tipe Channel Chat

​Kontrol Akses Berbasis Peran (RBAC)