購読者の皆様、今日は、まず AI エージェントが使用し、次に人間が使用できるように多くの製品を再発明する必要がある理由についてお話したいと思います。これは私にとって簡単な投稿ではありません。理由は次のとおりです。私は 10 年以上、優れたユーザー インターフェイスの構築に夢中になってきました。しかし、UX における「ユーザー」は急速にエージェントになりつつあります。私が今でも夢中になっているピクセル完璧なボタン、直感的なナビゲーション バー、慎重に配置された CTA は、それほど重要ではなくなりつつあります。まずはエージェント向けに構築する理由 API、スキル、MCP: 簡単な入門 AI エージェント向けに構築するための 5 つのステップ なぜ人間の判断と監視が依然として重要なのか 今週できること Granola と提携できることを誇りに思います あなたの会議には、あなたの会社で最も貴重なコンテキストの一部が含まれており、Granola の MCP を使用すると、AI エージェントは誰でもそれにアクセスできます。 MCP を Claude、ChatGPT、または Claude Code に接続するだけで、どこで作業していても会話が可能になります。会議で合意された内容から機能を足場にしたり、スタンドアップからチケットを作成したり、顧客探索通話から製品提案の下書きを作成したりするために使用します。Granola を無料で試してくださいなぜ最初にエージェント向けに構築するのか真実は、Claude Code と OpenClaw を使用することで私の脳が再配線されました。Mercury に行って財務を確認し、Linear で To Do を管理し、Granola で会議の概要を取得する代わりに、今では OpenClaw AI エージェントにテキスト メッセージを送信して更新情報を取得するだけです。 「毎月のメールにマーキュリーの財務状況を記載してください。」「朝のブリーフィングにリニアのチケットを記載してください。」「今日の会議で得られた主なポイントは何ですか？」職場でも同様のパターンが展開されているのがわかります。技術文書はありますか？人々はそれらを AI に入力し、質問しています。30 ページのスライドデッキはありますか?人々は代わりに AI の概要を読んでいます。あなたの美しい UX は何ですか?エージェントはそれをスキップして API と対話します。AI エージェントは間もなく、人間よりも先に製品と対話します。 Peter Steinberger (OpenClaw の創設者) は、エージェントファーストの考え方の好例です。一部の AI インフルエンサーは彼の GitHub の歴史を調べ、OpenClaw:Wrong で成功するまでに 40 以上の失敗したプロジェクトを構築したと主張しました。彼は実際に、OpenClaw を可能にする 40 個のエージェントファーストのコマンド ライン ツールを構築していました。 Peter は、他の誰よりも先にエージェントのために構築するという信念を持っていました。そして、その信念が OpenClaw が普及した大きな理由です。今後の最高の製品は、エージェントにとって最も使いやすいものになります。API、スキル、MCP: それらの連携方法製品をエージェントに使いやすくする方法について説明する前に、API、スキル、MCP の違いについて説明しましょう。 API、スキル、MCP はプロのキッチンの一部のようなものだと考えてください。API はキッチン ツール、つまりエージェントが製品と対話できるようにする特定のエンドポイントです。たとえば、Slack の API を使用すると、メッセージの送信、チャネルの一覧表示、ユーザーの管理が可能になります。 API がなければ、エージェントが操作するものは何もありません。スキルはレシピです。AI のコンテキストに読み込まれ、何をどのように行うかを正確に指示するテキスト ファイルです。例: 「ユーザーが Slack への投稿を要求したら、チャネルとメッセージ テキストを指定して Slack API の "chat.postMessage" エンドポイントを呼び出します。」 MCP は完全装備のキッチンであり、API 接続、認証、ツール定義を 1 つのサーバーにバンドルします。たとえば、Slack の MCP サーバーは、「send_message(channel, text)」や「list_channels()」などのツールを公開しているため、AI は何をどのように呼び出すことができるかを正確に認識します。実際にスキルと MCP について考える方法は次のとおりです。AI のワークフローを正確に制御したい場合は、スキルを使用します。スキルは単なるプレーンテキストの命令であるため、コンテキスト ウィンドウを無駄のない状態に保ちます。ただし、あなた (または AI コーディング エージェント) は、認証および API 呼び出しロジックを自分で記述する必要があります。プラグ アンド プレイの利便性が必要な場合は、MCP を使用してください。事前に構築された MCP サーバーが AI にすぐに使えるツールを提供し、舞台裏で認証を処理します。ただし、接続する MCP サーバーが多すぎると、コンテキスト ウィンドウが爆発する可能性があります。両方を組み合わせた最適なセットアップです。 MCP により、エージェントはサービスのツールにアクセスできるようになります。スキルは、特定のワークフローにこれらのツールを使用する最適な方法を教えます。MCP は AI が実行できることです。スキルはそれを行うべき方法です。最初に AI エージェント向けに構築する 5 つのステップルールはソーシャル ネットワークと Netflix には適用されません :)多くの企業が「エージェントファースト」とは MCP を構築することを意味すると考えているため、最初に API、スキル、MCP を定義したかったのですただし、MCP は最後のステップである必要があります。ここでは、実際に重要な 5 つのステップを優先順位順に示します。Web サイトやアプリの使用を人々に強制しないでください。これが最初に行われなければならない考え方の転換です。私たちは、人々が主に ChatGPT、Claude、または別の AI エージェントを通じて製品と対話する世界に移行しようとしています。人間が Web サイトやアプリにアクセスしたときにのみ製品が機能する場合は、すでに遅れています。すべての製品機能には、対応する API が必要です。製品内の重要なアクションを選択してください。エージェントが API を介して同じアクションを実行できない場合、エージェントファーストではありません。不完全な API や文書化されていない API の上に美しい UI を搭載した製品がいかに多いかに私は驚きました。 続きを読む
まず AI エージェント向けに製品を構築する必要がある理由
By Creator Economy
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