В мире искусственного интеллекта популярен миф, что если ИИ довольно мощный, то дизайн не имеет значения. Иными словами, если модель достаточно умна, интерфейс не нужен. Пользователь сообщит что ему нужно, а модель сама разберется.

В реальных задачах минималистичный чат усугубляет проблемы взаимодействия. Такой дизайн скрывает вероятностную сложность ИИ, делает незаметными ошибки и провоцирует неоправданное доверие пользователя. При этом команде сложно понять, где искать причину ошибок. Дизайнеры работают только с интерфейсом, а разработчики правят модель. В результате одна проблема воспринимается как две разные: ошибка UX или ошибка ИИ.

Сейчас много говорят о серверах стандарта MCP (протокол контекста модели).  Идея проста: учим большие языковые модели (LLM) взаимодействовать с другими программными системами. В процессе такой работы LLM могут учиться и давать реальный эффект. Например, вызвать веб-сервер, чтобы позвонить по телефону, либо открыть инструмент для работы с интерфейсом командной строки (CLI) и добавить пункт в список продуктов в приложении-напоминалке для походов в магазин, и т.д. Чтобы выполнять такие операции, LLM должны знать, какие именно программы они вправе вызывать, и как это делать. Именно эту проблему и решает MCP: он сообщает LLM обо всех имеющихся в распоряжении программах, учит LLM ими пользоваться, а также прокладывает путь, по которому LLM может вызывать софт.