Vážení predplatitelia, dnes chcem hovoriť o tom, prečo je potrebné prepracovať mnohé produkty, aby ich mohli v prvom rade používať agenti AI a až potom ľudia. Toto nie je pre mňa ľahké napísať, pretože: Strávil som viac ako desať rokov posadnutosťou vytváraním skvelých používateľských rozhraní. Ale „používateľ“ v UX sa namiesto toho rýchlo stáva agentom. Na tých pixeloch dokonalých tlačidlách, intuitívnych navigačných paneloch a starostlivo umiestnených výzvach na akciu, ktorými som stále posadnutý, bude záležať oveľa menej. Dovoľte mi vysvetliť: Prečo najprv zostaviť API, zručnosti a MCP pre agentov: Rýchly základ5 krokov na vytvorenie najskôr pre agentov AI Prečo je stále dôležitý ľudský úsudok a dohľad Čo môžete urobiť tento týždeňSom hrdý na to, že môžem byť partnerom spoločnosti GranolaVaše stretnutia obsahujú niektoré z najcennejších kontextov vo vašej spoločnosti a MCP spoločnosti Granola umožňuje prístup k nim akémukoľvek agentovi AI. Jednoducho pripojte MCP k Claude, ChatGPT alebo Claude Code a vaše konverzácie budú dostupné kdekoľvek pracujete. Použite ho na lešenie funkcií z toho, čo bolo dohodnuté na stretnutí, vytváranie vstupeniek zo standupov alebo vytváranie návrhov produktov z hovorov na objavenie zákazníkov.Vyskúšajte Granolu zadarmoPrečo najskôr zostaviť pre agentov Pravdou je, že používanie Claude Code a OpenClaw mi prepojilo mozog.Namiesto toho, aby som chodil do Mercury kontrolovať svoje financie, Linear na spravovanie mojich úloh a agent Granola, aby som teraz dostával tieto aktualizácie zo stretnutia. Poviem veci ako: „Zahrňte moje financie z Mercury do svojho mesačného e-mailu.“ „Uveďte moje lístky na Linear vo svojom rannom brífingu.“ „Aké sú najlepšie poznatky z mojich dnešných stretnutí?“ V práci vidím podobný vzorec: vaše technické dokumenty? Ľudia ich kŕmia AI a kladú otázky. Váš 30-stranový balík diapozitívov? Ľudia namiesto toho čítajú súhrn AI.Váš krásny UX? Agent to preskočí a bude interagovať s vašimi API. Agenti AI budú čoskoro interagovať s vaším produktom ako prví, skôr ako človek. Peter Steinberger (zakladateľ OpenClaw) je skvelým príkladom myslenia agenta. Niektorí ovplyvňovatelia AI sa pozreli na jeho históriu GitHub a tvrdili, že predtým, ako uspel s OpenClaw:Wrong, vybudoval viac ako 40 neúspešných projektov. V skutočnosti vytváral 40 nástrojov príkazového riadku ako prvý agent, ktoré spolu umožňujú OpenClaw. Peter bol presvedčený, že bude budovať pre agentov ako prvý pred takmer kýmkoľvek iným – a toto presvedčenie je veľkým dôvodom, prečo sa OpenClaw rozbehol. Najlepšie produkty budú pre agentov najjednoduchšie na použitie. Rozhrania API, zručnosti a MCP: Ako sa k sebe hodia Predtým, než budeme diskutovať o tom, ako vytvoriť priateľské prostredie pre agentov vášho produktu, poďme sa zaoberať rozdielom medzi API, zručnosťami a MCP. Rozhrania API, zručnosti a MCP sú súčasťou profesionálnej kuchyne. Rozhrania API sú kuchynské nástroje – konkrétne koncové body, ktoré agentom umožňujú interakciu s vaším produktom. Rozhranie API Slack vám napríklad umožňuje odosielať správy, vytvárať zoznamy kanálov a spravovať používateľov. Bez API nemajú agenti nič, s čím by mohli pracovať. Zručnosti sú recepty – textové súbory načítané do kontextu AI, ktoré presne hovoria, čo má robiť a ako. Napríklad: „Keď používateľ požiada o príspevok v Slacku, zavolajte koncový bod „chat.postMessage“ rozhrania Slack API s kanálom a textom správy.“ MCP sú plne vybavená kuchyňa – spájajú API pripojenie, autentifikáciu a definície nástrojov do jedného servera. Slack MCP server napríklad odhaľuje nástroje ako „send_message(channel, text)“ a „list_channels()“, takže AI presne vie, čo môže volať a ako. Tu je návod, ako premýšľať o zručnostiach vs. MCP v praxi: Zručnosti používajte, keď chcete presnú kontrolu nad pracovným tokom AI. Zručnosti udržujú vaše kontextové okno štíhle, pretože sú to len jednoduché textové pokyny. Ale vy (alebo váš kódovací agent AI) musíte napísať autentizáciu a logiku volania API sami. Ak chcete pohodlie plug-and-play, použite MCP. Vopred zostavený server MCP odovzdá vaše nástroje AI pripravené na použitie a postará sa o overenie v zákulisí. Pripojenie príliš veľkého počtu serverov MCP však môže vyhodiť do vzduchu vaše kontextové okno. Najlepšie nastavenie kombinuje oboje. MCP poskytuje vášmu agentovi prístup k nástrojom služby. Zručnosť vás naučí, ako najlepšie používať tieto nástroje pre vaše špecifické pracovné postupy. MCP sú to, čo vaša AI dokáže. Zručnosti sú, ako by to malo byť. 5 krokov na budovanie pre agentov AI ako prvéPravidlo neplatí pre sociálne siete a Netflix :) Najprv som chcel definovať API, zručnosti a MCP, pretože mnoho spoločností si myslí, že „agent-first“ znamená vytvorenie MCPserver a zavolať ho denne. MCP by však mal byť až posledným krokom. Tu je 5 krokov, na ktorých skutočne záleží, v poradí podľa priority: Nenúťte ľudí, aby používali váš web alebo aplikáciu. Toto je zmena myslenia, ktorá musí byť na prvom mieste. Presúvame sa do sveta, kde ľudia interagujú s vaším produktom predovšetkým prostredníctvom ChatGPT, Clauda alebo iného agenta AI. Ak váš produkt funguje iba vtedy, keď človek navštívi váš web alebo aplikáciu, už ste pozadu. Každá funkcia produktu potrebuje zodpovedajúce rozhranie API. Vyberte akúkoľvek dôležitú akciu vo svojom produkte. Ak agent nemôže vykonať rovnakú akciu prostredníctvom rozhrania API, potom nie ste na prvom mieste. Prekvapilo ma, koľko produktov má krásne používateľské rozhranie nad neúplnými alebo nezdokumentovanými rozhraniami API. Prečítajte si viac

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