亲爱的订阅者,今天,我想谈谈为什么许多产品需要重新发明才能首先供人工智能代理使用,然后才是人类使用。对我来说,写这篇文章并不容易,因为:我花了十多年的时间致力于构建出色的用户界面。但用户体验中的“用户”正在迅速成为代理。那些我仍然痴迷的像素完美的按钮、直观的导航栏和精心放置的 CTA 将不再那么重要。让我通过以下内容来解释:为什么首先为代理构建API、技能和 MCP:快速入门首先为 AI 代理构建的 5 个步骤为什么人类判断和监督仍然很重要本周您可以做什么我很自豪能与 Granola 合作您的会议包含公司中一些最有价值的背景,Granola 的 MCP 允许任何 AI 代理访问它。只需将 MCP 连接到 Claude、ChatGPT 或 Claude Code,无论您在哪里工作,都可以进行对话。用它来构建会议中商定的功能,从站立会议中创建票证,或从客户发现电话中起草产品提案。尝试使用 Granola for Free 为什么首先为代理构建事实是,使用 Claude Code 和 OpenClaw 已经重新连接了我的大脑。我现在不再去 Mercury 检查我的财务状况,用 Linear 来管理我的待办事项,并用 Granola 来获取我的会议摘要,我现在只需向我的 OpenClaw AI 代理发送短信即可获取这些更新。我会说这样的话:“在你的每月电子邮件中包含我的 Mercury 财务状况。”“在你的早间简报中列出我的 Linear 门票。”“今天会议的主要收获是什么?”我在工作中看到了类似的模式:你的技术文档?人们将它们输入 AI 并提出问题。您的 30 页幻灯片?人们正在阅读人工智能摘要。您美丽的用户体验?代理将跳过它并与您的 API 进行交互。人工智能代理很快就会先于人类与您的产品进行交互。 Peter Steinberger(OpenClaw 的创始人)是代理优先思维的一个很好的例子。一些人工智能影响者查看了他的 GitHub 历史,声称他在 OpenClaw:Wrong 取得成功之前构建了 40 多个失败的项目。他实际上正在构建 40 个代理优先的命令行工具,这些工具共同使 OpenClaw 成为可能。 Peter 坚信首先要为特工打造产品,而这种信念是 OpenClaw 成功的一个重要原因。未来最好的产品将是最容易让座席使用的。 API、技能和 MCP:它们如何组合在一起 在我们讨论如何使您的产品对座席友好之前,让我们先介绍一下 API、技能和 MCP 之间的区别。将 API、技能和 MCP 视为专业厨房的一部分。API 是厨房工具 - 让代理与您的产品进行交互的特定端点。例如,Slack 的 API 允许您发送消息、列出频道和管理用户。如果没有 API,代理就无法使用。技能就是配方——加载到 AI 上下文中的文本文件,准确地告诉它该做什么以及如何做。例如:“当用户要求在 Slack 中发帖时,使用频道和消息文本调用 Slack API 的“chat.postMessage”端点。” MCP 是设备齐全的厨房——它们将 API 连接、身份验证和工具定义捆绑到单个服务器中。例如,Slack 的 MCP 服务器公开了“send_message(channel, text)”和“list_channels()”等工具,因此 AI 确切地知道它可以调用什么以及如何调用。以下是在实践中如何考虑技能与 MCP 的方法:当您想要精确控制 AI 的工作流程时,请使用技能。技能使您的上下文窗口保持简洁,因为它们只是纯文本说明。但是您(或您的 AI 编码代理)需要自己编写身份验证和 API 调用逻辑。当您想要即插即用便利时,请使用 MCP。预构建的 MCP 服务器为您提供即用型 AI 工具,并在幕后处理身份验证。但是连接太多 MCP 服务器可能会破坏您的上下文窗口。最好的设置将两者结合起来。 MCP 使您的代理能够访问服务的工具。一项技能教会它在特定工作流程中使用这些工具的最佳方式。MCP 是您的 AI 可以做的事情。技能是它应该如何做到的。首先为 AI 代理构建 5 个步骤规则不适用于社交网络和 Netflix :)我想首先定义 API、技能和 MCP,因为许多公司认为“代理优先”意味着构建 MCP服务器就到此为止了。但 MCP 应该是最后一步。以下是实际重要的 5 个步骤(按优先级排列):不要强迫人们使用您的网站或应用程序。这是必须首先发生的心态转变。我们正在进入一个人们主要通过 ChatGPT、Claude 或其他人工智能代理与您的产品进行交互的世界。如果你的产品只有在人们访问你的网站或应用程序时才起作用,那么你就已经落后了。每个产品功能都需要相应的 API。选择产品中的任何重要操作。如果代理无法通过 API 执行相同的操作,那么您就不是代理优先。我很惊讶有这么多产品在不完整或未记录的 API 之上拥有漂亮的 UI。 阅读更多

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