Caros assinantes, hoje quero falar sobre por que muitos produtos precisam ser reinventados para serem usados primeiro pelos agentes de IA e depois pelos humanos. Este não é um post fácil de escrever porque: passei mais de uma década obcecado em construir ótimas interfaces de usuário. Mas o “usuário” na UX está rapidamente se tornando um agente. Esses botões com pixels perfeitos, barras de navegação intuitivas e CTAs cuidadosamente posicionados pelos quais ainda sou obcecado estão prestes a importar muito menos. Deixe-me explicar abordando:Por que criar primeiro para agentesAPIs, habilidades e MCPs: uma introdução rápida5 etapas para construir primeiro para agentes de IAPor que o julgamento e a supervisão humanos ainda são importantesO que você pode fazer esta semanaEstou orgulhoso de ser parceiro da GranolaSuas reuniões contêm alguns dos contextos mais valiosos da sua empresa, e o MCP da Granola permite que qualquer agente de IA tenha acesso a eles. Basta conectar o MCP ao Claude, ChatGPT ou Claude Code e suas conversas ficarão disponíveis onde quer que você esteja trabalhando. Use-o para desenvolver recursos a partir do que foi acordado em uma reunião, criar tickets a partir de reuniões stand-up ou elaborar propostas de produtos a partir de chamadas de descoberta de clientes.Experimente Granola gratuitamentePor que criar primeiro para agentesA verdade é que usar Claude Code e OpenClaw reconectou meu cérebro.Em vez de ir ao Mercury para verificar minhas finanças, Linear para gerenciar minhas tarefas e Granola para obter resumos de minhas reuniões, agora apenas mando uma mensagem de texto para meu agente OpenClaw AI para obter essas atualizações. Direi coisas como: “Inclua minhas finanças do Mercury em seu e-mail mensal.” “Liste meus tickets Linear em seu briefing matinal.” “Quais são as principais conclusões de minhas reuniões de hoje?” As pessoas estão alimentando a IA e fazendo perguntas. Sua apresentação de slides de 30 páginas? Em vez disso, as pessoas estão lendo o resumo da IA. Sua bela experiência do usuário? Um agente irá ignorá-lo e interagir com suas APIs. Os agentes de IA em breve interagirão primeiro com seu produto, antes do humano. Peter Steinberger (fundador do OpenClaw) é um ótimo exemplo de pensamento que prioriza o agente. Alguns influenciadores de IA analisaram sua história no GitHub e afirmaram que ele construiu mais de 40 projetos fracassados antes de ter sucesso com OpenClaw:Wrong. Na verdade, ele estava construindo 40 ferramentas de linha de comando que priorizam o agente e que, juntas, tornam o OpenClaw possível. Peter tinha a convicção de construir primeiro para os agentes, antes de quase qualquer outra pessoa - e essa convicção é um grande motivo pelo qual o OpenClaw decolou. Os melhores produtos daqui para frente serão os mais fáceis de usar pelos agentes.APIs, habilidades e MCPs: como eles se encaixamAntes de discutirmos como tornar seu produto amigável aos agentes, vamos abordar a diferença entre APIs, habilidades e MCPs. Pense em APIs, habilidades e MCPs como partes de uma cozinha profissional. APIs são as ferramentas da cozinha – endpoints específicos que permitem que os agentes interajam com seu produto. A API do Slack, por exemplo, permite enviar mensagens, listar canais e gerenciar usuários. Sem APIs, não há nada com que os agentes possam trabalhar. As habilidades são as receitas — arquivos de texto carregados no contexto da IA que dizem exatamente o que fazer e como. Por exemplo: "Quando o usuário solicitar uma postagem no Slack, chame o endpoint “chat.postMessage” da API do Slack com o canal e o texto da mensagem." Os MCPs são a cozinha totalmente equipada – eles agrupam a conexão API, a autenticação e as definições de ferramentas em um único servidor. O servidor MCP do Slack, por exemplo, expõe ferramentas como “send_message(channel, text)” e “list_channels()” para que a IA saiba exatamente o que pode chamar e como. Veja como pensar sobre habilidades versus MCPs na prática: Use habilidades quando quiser controle preciso sobre o fluxo de trabalho de sua IA. As habilidades mantêm sua janela de contexto simples, pois são apenas instruções em texto simples. Mas você (ou seu agente de codificação de IA) precisa escrever você mesmo a lógica de autenticação e chamada de API. Use MCPs quando desejar a conveniência plug-and-play. Um servidor MCP pré-construído entrega suas ferramentas de IA prontas para uso e lida com a autenticação nos bastidores. Mas conectar muitos servidores MCP pode explodir sua janela de contexto. A melhor configuração combina ambos. Um MCP dá ao seu agente acesso às ferramentas de um serviço. Uma habilidade ensina a melhor maneira de usar essas ferramentas para seus fluxos de trabalho específicos. MCPs são o que sua IA pode fazer. Habilidades são como deveriam ser.5 etapas para construir primeiro para agentes de IAA regra não se aplica a redes sociais e Netflix :)Eu queria definir APIs, habilidades e MCPs primeiro porque muitas empresas pensam que “primeiro o agente” significa construir um MCPservidor e encerrar o dia. Mas o MCP deve ser a última etapa. Aqui estão as 5 etapas que realmente importam, em ordem de prioridade: Não force as pessoas a usar seu site ou aplicativo. Esta é a mudança de mentalidade que deve ocorrer primeiro. Estamos caminhando para um mundo onde as pessoas interagem com seu produto principalmente por meio do ChatGPT, Claude ou outro agente de IA. Se o seu produto só funciona quando um humano visita seu site ou aplicativo, você já está atrasado. Cada capacidade do produto precisa de uma API correspondente. Escolha qualquer ação importante em seu produto. Se um agente não puder realizar a mesma ação por meio de uma API, você não prioriza o agente. Fiquei surpreso com a quantidade de produtos que têm interfaces de usuário lindas sobre APIs incompletas ou não documentadas. Leia mais
Por que você precisa primeiro construir seu produto para agentes de IA
By Creator Economy
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