Estimados subscritores: Hoxe, quero falar sobre por que moitos produtos deben ser reinventados para ser usados ​​polos axentes de IA en primeiro lugar e polos humanos en segundo lugar. Esta non é unha publicación fácil de escribir para min porque: Levo máis dunha década obsesionándome coa construción de excelentes interfaces de usuario. Pero o "usuario" en UX está a converterse rapidamente nun axente. Eses botóns perfectos con píxeles, barras de navegación intuitivas e CTA coidadosamente colocados que aínda me obsesionan están a piques de importar moito menos. Déixame explicar cubrindo: Por que crear primeiro para axentes APIs, habilidades e MCP: unha guía rápida 5 pasos para crear primeiro para axentes de IA. Por que aínda importan o xuízo humano e a supervisión. O que podes facer esta semana. Estou orgulloso de asociarme con Granola. As túas reunións conteñen algúns dos contextos máis valiosos da túa empresa e o MCP de Granola permítelle acceder a calquera AI. Só ten que conectar o MCP a Claude, ChatGPT ou Claude Code e as súas conversas estarán dispoñibles onde queira que esteas a traballar. Utilízao para armar funcións a partir do acordado nunha reunión, crear tickets a partir de standups ou redactar propostas de produtos a partir de chamadas de descubrimento de clientes. Proba Granola de balde. Por que primeiro construír para axentes. A verdade é que usar Claude Code e OpenClaw recableou o meu cerebro. En lugar de ir a Mercury para comprobar as miñas finanzas, Linear para xestionar as miñas tarefas pendentes e GranolaClaw agora só teño que obter estes resumos de reunións para o meu axente. actualizacións. Direi cousas como: "Incluír as miñas finanzas de Mercury no teu correo electrónico mensual". "Enumerar as miñas entradas Linear na túa sesión informativa da mañá". "Cales son as principais conclusións das miñas reunións de hoxe?" Vexo un patrón similar no traballo: os teus documentos técnicos? A xente está a alimentar a intelixencia artificial e a facer preguntas. A túa plataforma de diapositivas de 30 páxinas? A xente está lendo o resumo da IA. A túa fermosa UX? Un axente omitirao e interactuará coas túas API. Os axentes de AI pronto interactuarán co teu produto primeiro, antes que o faga o humano. Peter Steinberger (fundador de OpenClaw) é un gran exemplo de pensamento de primeiro axente. Algúns influencers de IA analizaron a súa historia en GitHub e afirmaron que construíu máis de 40 proxectos fallidos antes de ter éxito con OpenClaw:Wrong. En realidade, estaba a construír 40 ferramentas de liña de comandos do primeiro axente que, en conxunto, fan posible OpenClaw. Peter tiña a convicción de construír para axentes primeiro antes que case ninguén, e esa convicción é unha das grandes razóns polas que OpenClaw despegou. Os mellores produtos que avancen serán os máis fáciles de usar para os axentes. APIs, habilidades e MCP: como encaixan. Pensa nas API, as habilidades e os MCP como partes dunha cociña profesional. As API son as ferramentas de cociña: puntos finais específicos que permiten que os axentes interactúen co teu produto. A API de Slack, por exemplo, permíteche enviar mensaxes, enumerar canles e xestionar usuarios. Sen as API, os axentes non poden traballar con nada. As habilidades son as receitas: ficheiros de texto cargados no contexto da IA ​​que lle indican exactamente que facer e como. Por exemplo: "Cando o usuario pide publicar en Slack, chame ao punto final "chat.postMessage" da API de Slack coa canle e o texto da mensaxe". Os MCP son a cociña totalmente equipada: agrupan a conexión da API, a autenticación e as definicións de ferramentas nun único servidor. O servidor MCP de Slack, por exemplo, expón ferramentas como "send_message(channel, text)" e "list_channels()" para que a IA saiba exactamente o que pode chamar e como. Aquí tes como pensar as habilidades e os MCP na práctica: usa as habilidades cando queiras un control preciso sobre o fluxo de traballo da túa IA. As habilidades mantén a túa xanela de contexto escasa xa que son só instrucións de texto simple. Pero vostede (ou o seu axente de codificación de IA) debe escribir vostede mesmo a lóxica de chamadas de autenticación e API. Use MCP cando quere comodidade plug-and-play. Un servidor MCP preconstruído entrega as túas ferramentas de intelixencia artificial listas para usar e xestiona a autenticación entre bastidores. Pero conectar demasiados servidores MCP pode explotar a túa xanela de contexto. A mellor configuración combina ambos. Un MCP dálle ao teu axente acceso ás ferramentas dun servizo. Unha habilidade ensínalle a mellor forma de usar esas ferramentas para os teus fluxos de traballo específicos. Os MCP son o que pode facer a túa IA. As habilidades son como debería facelo. 5 pasos para crear primeiros axentes de IA. A regra non se aplica ás redes sociais e Netflix :) Quería definir primeiro as API, as habilidades e os MCP porque moitas empresas pensan que "primeiro axente" significa construír un MCP.servidor e chamándoo un día. Pero o MCP debería ser o último paso. Aquí están os 5 pasos que realmente importan, por orde de prioridade: Non obligues a xente a usar o teu sitio web ou aplicación. Este é o cambio de mentalidade que ten que vir primeiro. Pasamos a un mundo onde a xente interactúa co teu produto principalmente a través de ChatGPT, Claude ou outro axente de IA. Se o teu produto só funciona cando un humano visita o teu sitio web ou aplicación, xa estás atrás. Cada capacidade do produto necesita unha API correspondente. Escolle calquera acción importante no teu produto. Se un axente non pode facer a mesma acción a través dunha API, entón non es o primeiro axente. Sorprendeume cantos produtos teñen fermosas interfaces de usuario situadas encima de API incompletas ou non documentadas. Ler máis

You May Also Like

Enjoyed This Article?

Get weekly tips on growing your audience and monetizing your content — straight to your inbox.

No spam. Join 138,000+ creators. Unsubscribe anytime.

Create Your Free Bio Page

Join 138,000+ creators on Seemless.

Get Started Free