Drodzy subskrybenci, dzisiaj chcę porozmawiać o tym, dlaczego wiele produktów należy wynaleźć na nowo, aby mogły z nich korzystać przede wszystkim agenci sztucznej inteligencji, a dopiero potem ludzie. Nie jest mi łatwo napisać ten post, ponieważ: Spędziłem ponad dekadę na obsesji na punkcie tworzenia świetnych interfejsów użytkownika. Ale „użytkownik” w UX szybko staje się agentem. Te doskonałe w pikselach przyciski, intuicyjne paski nawigacyjne i starannie rozmieszczone wezwania do działania, na których punkcie wciąż mam obsesję, wkrótce będą miały znacznie mniejsze znaczenie. Pozwól, że wyjaśnię, omawiając: Dlaczego najpierw tworzyć dla agentów Interfejsy API, umiejętności i MCP: Szybki wstęp 5 kroków do tworzenia najpierw dla agentów AI Dlaczego ludzki osąd i nadzór nadal mają znaczenieCo możesz zrobić w tym tygodniuJestem dumny, że mogę współpracować z firmą GranolaTwoje spotkania zawierają jedne z najcenniejszych kontekstów w Twojej firmie, a MCP firmy Granola umożliwia dostęp do niego każdemu agentowi AI. Po prostu podłącz MCP do Claude, ChatGPT lub Claude Code, a Twoje rozmowy staną się dostępne gdziekolwiek pracujesz. Używaj go do tworzenia funkcjonalności na podstawie tego, co zostało uzgodnione na spotkaniu, tworzenia zgłoszeń na podstawie stand-upów lub szkicowania propozycji produktów na podstawie rozmów telefonicznych dotyczących odkrywania klientów. Wypróbuj Granolę za darmo. Dlaczego warto najpierw tworzyć dla agentów. Prawda jest taka, że używanie Claude Code i OpenClaw przeprogramowało mój mózg. Zamiast chodzić do Mercury, aby sprawdzić swoje finanse, do Linear, aby zarządzać swoimi zadaniami, i do Granoli, aby otrzymywać podsumowania spotkań, teraz po prostu wysyłam SMS-y do mojego agenta OpenClaw AI, aby uzyskać te aktualizacje. Powiem na przykład: „Uwzględnij moje finanse Mercury w swoim miesięcznym e-mailu.” „Wymień moje bilety Linear podczas porannej odprawy.” „Jakie są najważniejsze wnioski z moich dzisiejszych spotkań?” Widzę podobny schemat występujący w pracy: Twoja dokumentacja techniczna? Ludzie przekazują je sztucznej inteligencji i zadają pytania. Twoja 30-stronicowa talia slajdów? Zamiast tego ludzie czytają podsumowanie AI. Twój piękny UX? Agent pominie go i wejdzie w interakcję z Twoimi interfejsami API. Agenci AI wkrótce będą najpierw wchodzić w interakcję z Twoim produktem, zanim zrobi to człowiek. Peter Steinberger (założyciel OpenClaw) jest doskonałym przykładem myślenia „najpierw agent”. Niektórzy wpływowi AI spojrzeli na jego historię w GitHubie i stwierdzili, że stworzył ponad 40 nieudanych projektów, zanim odniósł sukces dzięki OpenClaw:Wrong. Właściwie budował 40 narzędzi wiersza poleceń przeznaczonych dla agentów, które razem umożliwiły OpenClaw. Peter miał przekonanie, że musi najpierw budować dla agentów, zanim prawie ktokolwiek inny — i to przekonanie jest głównym powodem, dla którego OpenClaw odniósł sukces. Najlepsze produkty będą najłatwiejsze w użyciu dla agentów. Interfejsy API, umiejętności i MCP: jak do siebie pasują Zanim omówimy, jak uczynić Twój produkt przyjaznym agentom, omówmy różnicę między interfejsami API, umiejętnościami i MCP. Pomyśl o interfejsach API, umiejętnościach i MCP jak o częściach profesjonalnej kuchni. Interfejsy API to narzędzia kuchenne — określone punkty końcowe, które umożliwiają agentom interakcję z Twoim produktem. Na przykład interfejs API Slacka umożliwia wysyłanie wiadomości, wyświetlanie list kanałów i zarządzanie użytkownikami. Bez interfejsów API agenci nie mają z czym pracować. Umiejętności to recepty — pliki tekstowe ładowane do kontekstu sztucznej inteligencji, które dokładnie mówią jej, co i jak ma robić. Na przykład: „Kiedy użytkownik poprosi o opublikowanie posta w Slacku, wywołaj punkt końcowy „chat.postMessage” interfejsu API Slack, podając kanał i tekst wiadomości”. MCP to w pełni wyposażona kuchnia — łączą połączenie API, uwierzytelnianie i definicje narzędzi w jednym serwerze. Na przykład serwer MCP firmy Slack udostępnia narzędzia takie jak „send_message(kanał, tekst)” i „list_channels()”, dzięki czemu sztuczna inteligencja dokładnie wie, co może wywołać i jak. Oto, jak w praktyce porównać umiejętności z MCP: Używaj umiejętności, jeśli chcesz mieć precyzyjną kontrolę nad przepływem pracy swojej sztucznej inteligencji. Umiejętności sprawiają, że okno kontekstowe jest szczupłe, ponieważ są to zwykłe instrukcje tekstowe. Ale Ty (lub Twój agent kodujący AI) musicie sami napisać logikę uwierzytelniania i wywołań API. Używaj MCP, jeśli chcesz wygody typu plug-and-play. Wstępnie zbudowany serwer MCP zapewnia gotowe do użycia narzędzia AI i obsługuje uwierzytelnianie za kulisami. Jednak podłączenie zbyt wielu serwerów MCP może wysadzić okno kontekstowe. Najlepsza konfiguracja łączy oba. MCP zapewnia Twojemu agentowi dostęp do narzędzi usługi. Umiejętność uczy najlepszego sposobu wykorzystania tych narzędzi w określonych przepływach pracy. MCP są tym, co może zrobić Twoja sztuczna inteligencja. Umiejętności to sposób, w jaki powinien to robić. 5 kroków, aby najpierw zbudować agentów AI. Zasada nie ma zastosowania do sieci społecznościowych i Netflix :) Chciałem najpierw zdefiniować interfejsy API, umiejętności i MCP, ponieważ wiele firm uważa, że „najpierw agent” oznacza budowanie MCPserwer i zakończyć to. Jednak MCP powinien być ostatnim krokiem. Oto 5 kroków, które naprawdę mają znaczenie, uporządkowane według priorytetu: Nie zmuszaj ludzi do korzystania z Twojej witryny lub aplikacji. To jest zmiana sposobu myślenia, która musi nastąpić jako pierwsza. Przechodzimy do świata, w którym ludzie wchodzą w interakcję z Twoim produktem głównie za pośrednictwem ChatGPT, Claude lub innego agenta AI. Jeśli Twój produkt działa tylko wtedy, gdy ktoś odwiedza Twoją witrynę lub aplikację, już jesteś w tyle. Każda funkcja produktu wymaga odpowiedniego interfejsu API. Wybierz dowolną ważną akcję w swoim produkcie. Jeśli agent nie może wykonać tej samej akcji za pośrednictwem interfejsu API, oznacza to, że nie jesteś agentem pierwszym. Zaskoczyło mnie, jak wiele produktów ma piękne interfejsy użytkownika oparte na niekompletnych lub nieudokumentowanych interfejsach API. Przeczytaj więcej
Dlaczego najpierw musisz zbudować swój produkt dla agentów AI
By Creator Economy
·
·
4 min read
·
900 views
Read in:
aa
ace
af
ak
alz
am
ar
as
awa
ay
az
ba
ban
be
bew
+191 more
bg
bho
bik
bm
bn
brx
bs
bug
ca
ceb
cgg
ckb
co
crh
cs
cv
cy
da
de
din
doi
dv
dyu
dz
ee
el
en
eo
es
et
eu
fa
ff
fi
fj
fo
fr
fur
fy
ga
gd
gl
gom
gn
gu
ha
haw
he
hi
hil
hne
hmn
hr
hrx
ht
hu
hy
id
ig
ilo
is
it
ja
jam
jv
ka
kab
kbp
kg
kha
kk
kl
km
kn
ko
kri
ku
ktu
ky
la
lb
lg
li
lij
ln
lo
lmo
lt
ltg
lua
luo
lus
lv
mai
mak
mg
mi
min
mk
ml
mn
mni-mtei
mos
mr
ms
mt
my
nd
ne
nl
nn
no
nr
nso
nus
ny
oc
om
or
pa
pag
pam
pap
pl
ps
pt
pt-br
qu
rn
ro
ru
rw
sa
sah
sat
sc
scn
sg
si
sk
sl
sm
sn
so
sq
sr
ss
st
su
sus
sv
sw
szl
ta
tcy
te
tg
th
ti
tiv
tk
tl
tn
to
tpi
tr
trp
ts
tt
tum
ty
udm
ug
uk
ur
uz
ve
vec
vi
war
wo
xh
yi
yo
yua
yue
zap
zh
zh-hk
zh-tw
zu
