ძვირფასო აბონენტებო, დღეს მსურს ვისაუბრო იმაზე, თუ რატომ არის საჭირო მრავალი პროდუქტის ხელახლა გამოგონება, რათა გამოიყენონ პირველ რიგში ხელოვნური ინტელექტის აგენტები და მეორეც ადამიანები. ეს არ არის ჩემთვის ადვილი პოსტის დაწერა, რადგან: მე ათწლეულზე მეტი გავატარე დიდი მომხმარებლის ინტერფეისის შექმნაზე. მაგრამ UX-ში „მომხმარებელი“ სწრაფად ხდება აგენტი. ეს პიქსელებით სრულყოფილი ღილაკები, ინტუიციური ნავიგაციის ზოლები და ფრთხილად განთავსებული CTA-ები, რომლებზეც მე ჯერ კიდევ შეპყრობილი ვარ, ნაკლებად მნიშვნელოვანია. ნება მომეცით აგიხსნათ: რატომ უნდა შექმნათ აგენტებისთვის პირველი API-ები, უნარები და MCP-ები: სწრაფი პრაიმერი 5 ნაბიჯები ხელოვნური ინტელექტის აგენტებისთვის ჯერ კიდევ რატომ არის მნიშვნელოვანი ადამიანური განსჯა და ზედამხედველობა, რისი გაკეთება შეგიძლიათ ამ კვირაში. უბრალოდ დაუკავშირეთ MCP კლოდს, ChatGPT-ს ან კლოდ კოდს და თქვენი საუბრები ხელმისაწვდომი გახდება ყველგან, სადაც მუშაობთ. გამოიყენეთ იგი შეხვედრის დროს შეთანხმებული ფუნქციების შესანახად, შექმენით ბილეთები სტენდიდან, ან პროდუქტის წინადადებების შედგენა მომხმარებელთა აღმოჩენის ზარებიდან. სცადეთ Granola FreeWhy შექმნა აგენტებისთვის ჯერ სიმართლე ის არის, რომ Claude Code-ისა და OpenClaw-ის გამოყენებამ გადააკეთა ჩემი ტვინი. იმის ნაცვლად, რომ მერკურიში წავიდე ჩემი ფინანსების შესამოწმებლად, Linear რომ მივიღო ჩემი შეხვედრები OpenClaw AI აგენტი ამ განახლებების მისაღებად. მე ვიტყვი ისეთ რაღაცეებს, როგორიცაა: „ჩართეთ ჩემი Mercury-ის ფინანსები თქვენს ყოველთვიურ ელფოსტაში.“ „ჩამოთვალეთ ჩემი Linear ბილეთები დილის ბრიფინგზე.“ „რა არის საუკეთესო წაღებები ჩემი დღევანდელი შეხვედრებიდან?“ მე ვხედავ სამსახურში მსგავს მაგალითს: თქვენი ტექნიკური დოკუმენტები? ხალხი აჭმევს მათ ხელოვნურ ინტელექტს და სვამს კითხვებს. თქვენი 30 გვერდიანი სლაიდის გემბანი? ხალხი კითხულობს ხელოვნური ინტელექტის შეჯამებას. შენი ლამაზი UX? აგენტი გამოტოვებს მას და ურთიერთქმედებს თქვენს API-ებთან. AI აგენტები მალე დაუკავშირდებიან თქვენს პროდუქტს, ვიდრე ამას ადამიანი გააკეთებს. პიტერ სტეინბერგერი (OpenClaw-ის დამფუძნებელი) არის აგენტური აზროვნების შესანიშნავი მაგალითი. AI-ის ზოგიერთმა გავლენიანმა დაათვალიერა მისი GitHub-ის ისტორია და განაცხადა, რომ მან შექმნა 40-ზე მეტი წარუმატებელი პროექტი OpenClaw:Wrong-ით წარმატების მიღწევამდე. ის რეალურად ქმნიდა 40 აგენტის პირველი ბრძანების ხაზს, რომლებიც ერთად აძლევდნენ OpenClaw-ს შესაძლებელს. პიტერს ჰქონდა დარწმუნება, რომ აგენტებისთვის, პირველ რიგში, თითქმის ყველა სხვა ადამიანზე მეტის გაკეთებას აპირებდა - და ეს რწმენა არის დიდი მიზეზი იმისა, რის გამოც OpenClaw აფრინდა. წინსვლის საუკეთესო პროდუქტები ყველაზე მარტივი გამოსაყენებელი იქნება აგენტებისთვის. API-ები, უნარები და MCP-ები: როგორ ერწყმის ისინი ერთმანეთს სანამ განვიხილავთ, თუ როგორ გახადოთ თქვენი პროდუქტი აგენტისთვის მეგობრული, მოდით გავაშუქოთ განსხვავება API-ებს, უნარებსა და MCP-ებს შორის. იფიქრეთ API-ებზე, უნარებზე და MCP-ებზე, როგორიცაა პროფესიონალური სამზარეულოს ნაწილები. Slack's API, მაგალითად, გაძლევთ საშუალებას გააგზავნოთ შეტყობინებები, ჩამოთვალოთ არხები და მართოთ მომხმარებლები. API-ების გარეშე, აგენტებს არაფერი შეუძლიათ იმუშაონ. უნარები არის რეცეპტები — ტექსტური ფაილები ჩატვირთულია AI-ის კონტექსტში, რომლებიც ზუსტად ეუბნებიან მას, რა და როგორ უნდა გააკეთოს. მაგალითად: "როდესაც მომხმარებელი ითხოვს გამოქვეყნებას Slack-ში, დაურეკეთ Slack API-ის "chat.postMessage" ბოლო წერტილს არხის და შეტყობინების ტექსტით." MCP არის სრულად აღჭურვილი სამზარეულო - ისინი აერთიანებენ API კავშირს, ავთენტიფიკაციას და ხელსაწყოების განმარტებებს ერთ სერვერზე. მაგალითად, Slack-ის MCP სერვერი ავლენს ისეთ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა „send_message (არხი, ტექსტი)“ და „list_channels()“, რათა AI-მ ზუსტად იცოდეს, რა შეიძლება დარეკოს და როგორ. აი, როგორ იფიქროთ უნარებზე MCP-ის წინააღმდეგ პრაქტიკაში: გამოიყენეთ უნარები, როდესაც გსურთ ზუსტი კონტროლი თქვენი AI-ს სამუშაო პროცესზე. უნარები ინარჩუნებს თქვენს კონტექსტურ ფანჯარას, რადგან ისინი უბრალოდ ტექსტური ინსტრუქციებია. მაგრამ თქვენ (ან თქვენს AI კოდირების აგენტმა) თავად უნდა დაწეროთ auth და API ზარის ლოგიკა. გამოიყენეთ MCP-ები, როდესაც გსურთ plug-and-play მოხერხებულობა. წინასწარ აშენებული MCP სერვერი გადასცემს თქვენს AI მზა ინსტრუმენტებს და ახორციელებს ავტორიზაციას კულისებში. მაგრამ ძალიან ბევრი MCP სერვერის დაკავშირებამ შეიძლება ააფეთქოს თქვენი კონტექსტური ფანჯარა. საუკეთესო დაყენება ორივეს აერთიანებს. MCP აძლევს თქვენს აგენტს წვდომას სერვისის ინსტრუმენტებზე. უნარი ასწავლის მას საუკეთესო გზას გამოიყენოს ეს ხელსაწყოები თქვენი კონკრეტული სამუშაო პროცესებისთვის. MCP არის ის, რაც თქვენს AI-ს შეუძლია. უნარები არის ის, თუ როგორ უნდა გააკეთოს ეს. 5 ნაბიჯი ხელოვნური ინტელექტის აგენტებისთვის პირველი წესი არ ვრცელდება სოციალურ ქსელებსა და Netflix-ზე :) პირველ რიგში მინდოდა განვსაზღვრო API-ები, უნარები და MCP-ები, რადგან ბევრი კომპანია ფიქრობს, რომ „აგენტი პირველ რიგში“ ნიშნავს MCP-ის შექმნას.სერვერს და ვუწოდებთ მას დღეს. მაგრამ MCP უნდა იყოს ბოლო ნაბიჯი. აქ არის 5 ნაბიჯი, რომელიც რეალურად მნიშვნელოვანია, პრიორიტეტის მიხედვით: ნუ აიძულებთ ხალხს გამოიყენონ თქვენი ვებსაიტი ან აპლიკაცია. ეს არის აზროვნების ცვლილება, რომელიც პირველ რიგში უნდა მოვიდეს. ჩვენ გადავდივართ სამყაროში, სადაც ადამიანები თქვენს პროდუქტთან ურთიერთობენ ძირითადად ChatGPT-ის, კლოდის ან სხვა AI აგენტის მეშვეობით. თუ თქვენი პროდუქტი მუშაობს მხოლოდ მაშინ, როდესაც ადამიანი სტუმრობს თქვენს ვებსაიტს ან აპლიკაციას, თქვენ უკვე ჩამორჩებით. ყველა პროდუქტის შესაძლებლობას სჭირდება შესაბამისი API. შეარჩიეთ ნებისმიერი მნიშვნელოვანი მოქმედება თქვენს პროდუქტში. თუ აგენტს არ შეუძლია იგივე ქმედება API-ის საშუალებით, მაშინ თქვენ არ ხართ პირველი აგენტი. მე გამიკვირდა, რამდენ პროდუქტს აქვს ლამაზი UI-ები, რომლებიც ზის არასრული ან დაუსაბუთებელი API-ების თავზე. დაწვრილებით

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