Сделайте ваши API готовыми для ИИ с ясным и предсказуемым дизайном

Клиенты на базе ИИ, работающие на больших языковых моделях и трансформерах, испытывают трудности с надежным взаимодействием с API, достигая всего 30% успешности в многошаговых рабочих процессах. Эти боты хорошо справляются с распознаванием шаблонов, но им не хватает способности рассуждать о том, какие эндпоинты вызывать и как интерпретировать ответы. Чтобы преодолеть этот разрыв, разработчикам API следует сосредоточиться на ясности, контексте и структуре. Во-первых, быть явными: документировать каждый эндпоинт с четкими инструкциями о том, как и когда его использовать. Во-вторых, объяснять зачем: включать описания типичных сценариев использования каждого эндпоинта. В-третьих, быть последовательными: придерживаться отраслевых стандартов для HTTP-методов и схем данных, чтобы соответствовать обширным тренировочным данным LLM. Наконец, делать ответы об ошибках действенными, используя форматы вроде RFC 7807 (Problem Details for HTTP APIs) для структурированной, машинно-читаемой обратной связи и рекомендаций по повторным попыткам. Применение этих лучших практик в дизайне, документации и обработке ошибок API повысит их готовность к работе с клиентами на базе ИИ, снизит количество неудачных запросов и откроет полный потенциал автономных интеграций ПО.