Cari abbonati, oggi voglio parlare del motivo per cui molti prodotti devono essere reinventati per essere utilizzati prima dagli agenti di intelligenza artificiale e poi dagli esseri umani. Questo non è un post facile da scrivere per me perché: ho trascorso più di un decennio ossessionato dalla creazione di ottime interfacce utente. Ma l '"utente" in UX sta invece diventando rapidamente un agente. Quei pulsanti pixel-perfetti, le barre di navigazione intuitive e i CTA posizionati con cura di cui sono ancora ossessionato contano molto meno. Lasciami spiegare coprendo: Perché creare innanzitutto per gli agenti API, competenze e MCP: una rapida introduzione 5 passaggi da creare innanzitutto per gli agenti IA Perché il giudizio umano e la supervisione sono ancora importanti Cosa puoi fare questa settimana Sono orgoglioso di collaborare con Granola Le tue riunioni contengono alcuni dei contesti più preziosi della tua azienda e MCP di Granola consente a qualsiasi agente IA di accedervi. Collega semplicemente l'MCP a Claude, ChatGPT o Claude Code e le tue conversazioni diventeranno disponibili ovunque tu stia lavorando. Usalo per strutturare le funzionalità di quanto concordato in una riunione, creare ticket da standup o bozze di proposte di prodotti da chiamate di scoperta dei clienti.Prova Granola gratuitamentePerché creare prima per gli agentiLa verità è che l'utilizzo di Claude Code e OpenClaw ha ricablato il mio cervello.Invece di andare a Mercury per controllare le mie finanze, Linear per gestire le mie cose da fare e Granola per ricevere i riepiloghi delle riunioni, ora semplicemente scrivo al mio agente AI di OpenClaw per ricevere questi aggiornamenti. Dirò cose del tipo: "Includi le mie finanze Mercury nella tua e-mail mensile." "Elenca i miei biglietti Linear nel briefing mattutino." "Quali sono i principali insegnamenti delle mie riunioni di oggi?" Vedo uno schema simile che si verifica al lavoro: i tuoi documenti tecnici? Le persone le danno in pasto all'intelligenza artificiale e fanno domande. La tua presentazione di 30 pagine? Le persone invece leggono il riepilogo dell'intelligenza artificiale. La tua bellissima UX? Un agente lo salterà e interagirà con le tue API. Gli agenti AI presto interagiranno per primi con il tuo prodotto, prima che lo faccia l'essere umano. Peter Steinberger (fondatore di OpenClaw) è un ottimo esempio di pensiero basato sull’agente. Alcuni influencer dell'intelligenza artificiale hanno esaminato la sua storia su GitHub e hanno affermato di aver realizzato oltre 40 progetti falliti prima di avere successo con OpenClaw:Wrong. In realtà stava costruendo 40 strumenti da riga di comando basati sull'agente che insieme rendono possibile OpenClaw. Peter aveva la convinzione di costruire per gli agenti prima di quasi chiunque altro - e questa convinzione è una delle ragioni principali per cui OpenClaw è decollato. I migliori prodotti in futuro saranno i più facili da utilizzare per gli agenti. API, competenze e MCP: come si incastrano Prima di discutere su come rendere il tuo prodotto adatto agli agenti, analizziamo la differenza tra API, competenze e MCP. Pensa ad API, competenze e MCP come parti di una cucina professionale. Le API sono gli strumenti della cucina: endpoint specifici che consentono agli agenti di interagire con il tuo prodotto. L'API di Slack, ad esempio, ti consente di inviare messaggi, elencare canali e gestire gli utenti. Senza API, gli agenti non hanno nulla con cui lavorare. Le competenze sono la ricetta: file di testo caricati nel contesto dell'intelligenza artificiale che le dicono esattamente cosa fare e come. Ad esempio: "Quando l'utente chiede di pubblicare in Slack, chiama l'endpoint "chat.postMessage" dell'API Slack con il canale e il testo del messaggio." Gli MCP sono la cucina completamente attrezzata: raggruppano la connessione API, l'autenticazione e le definizioni degli strumenti in un unico server. Il server MCP di Slack, ad esempio, espone strumenti come "send_message(channel, text)" e "list_channels()" in modo che l'intelligenza artificiale sappia esattamente cosa può chiamare e come. Ecco come pensare in pratica alle competenze rispetto agli MCP: utilizza le competenze quando desideri un controllo preciso sul flusso di lavoro della tua intelligenza artificiale. Le competenze mantengono snella la finestra di contesto poiché sono solo semplici istruzioni di testo. Ma tu (o il tuo agente di codifica AI) dovete scrivere voi stessi la logica di autenticazione e chiamata API. Utilizza gli MCP quando desideri la comodità del plug-and-play. Un server MCP precostruito fornisce strumenti AI pronti all'uso e gestisce l'autenticazione dietro le quinte. Ma connettere troppi server MCP può far esplodere la finestra di contesto. La migliore configurazione combina entrambi. Un MCP fornisce al tuo agente l'accesso agli strumenti di un servizio. Un'abilità gli insegna il modo migliore per utilizzare tali strumenti per i tuoi flussi di lavoro specifici. Gli MCP sono ciò che la tua intelligenza artificiale può fare. Le competenze sono come dovrebbero farlo.5 passaggi per creare innanzitutto agenti AILa regola non si applica ai social network e a Netflix :)Volevo definire prima API, competenze e MCP perché molte aziende pensano che "prima l'agente" significhi creare un MCPserver e lasciamo tutto. Ma l'MCP dovrebbe essere l'ultimo passaggio. Ecco i 5 passaggi che contano davvero, in ordine di priorità: Non forzare le persone a utilizzare il tuo sito web o la tua app. Questo è il cambiamento di mentalità che deve avvenire per primo. Ci stiamo muovendo verso un mondo in cui le persone interagiscono con il tuo prodotto principalmente tramite ChatGPT, Claude o un altro agente AI. Se il tuo prodotto funziona solo quando un essere umano visita il tuo sito web o la tua app, sei già indietro. Ogni funzionalità del prodotto necessita di un'API corrispondente. Scegli qualsiasi azione importante nel tuo prodotto. Se un agente non può eseguire la stessa azione tramite un'API, significa che non sei il primo agente. Sono rimasto sorpreso da quanti prodotti hanno bellissime interfacce utente su API incomplete o non documentate. Per saperne di più
Perché devi prima creare il tuo prodotto per gli agenti IA
By Creator Economy
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