Az AI-interakciók javítása: MCP-kérdezés a jobb felhasználói élményért
A GitHub úttörő szerepet játszik az AI-eszközök és a felhasználók közötti zökkenőmentesebb interakcióban a Model Context Protocol (MCP) kiváltásának megvalósításával. A megközelítés célja a felhasználói élmények finomítása a lényeges információk előzetes összegyűjtésével, ezáltal csökkentve a súrlódásokat és javítva az AI-vezérelt alkalmazások funkcionalitását - olvasható a GitHub blogjában.
Az MCP-kérdezés megértése
Az MCP elicitation lényege, hogy a mesterséges intelligencia szünetet tart, hogy a szükséges részleteket kérje a felhasználóktól, mielőtt folytatja a feladatot, így megakadályozza, hogy olyan alapértelmezett feltételezésekre támaszkodjon, amelyek nem feltétlenül egyeznek meg a felhasználó preferenciáival. Ezt a funkciót jelenleg a GitHub Copilot támogatja a Visual Studio Code-on belül, bár az elérhetősége a különböző AI-alkalmazásokban eltérő lehet.
Megvalósítási kihívások
Egy nemrégiben lezajlott stream során Chris Reddington, a GitHub munkatársa rávilágított a kihívásokra, amelyekkel egy fordulóalapú játék MCP-kiszolgálójában történő elicitáció megvalósítása során találkozott. Kezdetben a szerver duplikált eszközöket tartalmazott a különböző játéktípusokhoz, ami zavart és helytelen eszközválasztást eredményezett az AI-ügynökök számára. A megoldás az eszközök összevonása és az egyes eszközök céljának egyértelmű meghatározása érdekében külön elnevezési konvenciók biztosítása volt.
A felhasználói interakciók egyszerűsítése
A finomított megközelítés lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy az alapértelmezett paraméterek helyett személyre szabott beállításokkal kezdeményezzenek játékot. Amikor például egy felhasználó tic-tac-toe játékot kér, a rendszer azonosítja a hiányzó adatokat, például a nehézségi szintet vagy a játékos nevét, és a játékbeállítások megfelelő testreszabásához ezeket az információkat kéri a felhasználótól.
Technikai betekintés
A kérdezés megvalósítása az MCP-kiszolgálón belül több kulcsfontosságú lépést foglal magában: a szükséges paraméterek ellenőrzése, a hiányzó opcionális argumentumok azonosítása, a kérdezés kezdeményezése a hiányzó információk összegyűjtése érdekében, a séma által vezérelt kérések megjelenítése, és az eredeti kérés befejezése, miután minden szükséges adat összegyűlt.
Tanulságok
A Reddington fejlesztési munkamenete aláhúzta a világos eszközelnevezés és az iteratív fejlesztés fontosságát. Az eszköznevek finomításával és a funkciók összevonásával a csapat csökkentette a komplexitást és javította a felhasználói élményt. Emellett a kezdeti felhasználói kérések elemzése, hogy csak a hiányzó információkat kérdezzék ki, döntő fontosságú volt a kérdezési folyamat finomításában.
Jövőbeli kilátások
Ahogy a mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök tovább fejlődnek, az MCP-kiválasztás integrálása ígéretes lehetőséget kínál a felhasználói interakciók javítására. Ez a megközelítés nemcsak a felhasználói élményt egyszerűsíti, hanem a mesterséges intelligencia műveleteit is összehangolja a felhasználói preferenciákkal, megnyitva az utat az intuitívabb és érzékenyebb alkalmazások előtt.
A kép forrása: Shutterstock
Via: Blockchain News