Caroline Bishop
Sep 05, 2025 00:23
Temukan bagaimana elisitasi MCP meningkatkan interaksi alat AI dengan mengumpulkan informasi yang hilang di awal, meningkatkan pengalaman pengguna melalui proses yang intuitif dan mulus, menurut wawasan terbaru GitHub.
GitHub mempelopori interaksi yang lebih mulus antara alat AI dan pengguna melalui implementasi elisitasi Model Context Protocol (MCP). Pendekatan ini bertujuan untuk menyempurnakan pengalaman pengguna dengan mengumpulkan informasi penting di awal, sehingga mengurangi gesekan dan meningkatkan fungsionalitas aplikasi berbasis AI, menurut blog GitHub.
Memahami Elisitasi MCP
Pada intinya, elisitasi MCP melibatkan AI yang berhenti sejenak untuk meminta detail yang diperlukan dari pengguna sebelum melanjutkan tugas, sehingga mencegah ketergantungan pada asumsi default yang mungkin tidak sesuai dengan preferensi pengguna. Fungsionalitas ini saat ini didukung oleh GitHub Copilot dalam Visual Studio Code, meskipun ketersediaannya mungkin bervariasi di berbagai aplikasi AI.
Tantangan Implementasi
Selama siaran langsung baru-baru ini, Chris Reddington dari GitHub menyoroti tantangan yang dihadapi saat mengimplementasikan elisitasi di server MCP untuk permainan berbasis giliran. Awalnya, server memiliki alat duplikatif untuk berbagai jenis permainan, yang menyebabkan kebingungan dan pemilihan alat yang salah oleh agen AI. Solusinya melibatkan konsolidasi alat dan memastikan konvensi penamaan yang berbeda untuk mendefinisikan tujuan setiap alat dengan jelas.
Merampingkan Interaksi Pengguna
Pendekatan yang disempurnakan memungkinkan pengguna memulai permainan dengan pengaturan yang dipersonalisasi daripada parameter default. Misalnya, ketika pengguna meminta permainan tic-tac-toe, sistem mengidentifikasi detail yang hilang seperti tingkat kesulitan atau nama pemain, mendorong pengguna untuk memberikan informasi ini guna menyesuaikan pengaturan permainan dengan tepat.
Wawasan Teknis
Implementasi elisitasi dalam server MCP melibatkan beberapa langkah kunci: memeriksa parameter yang diperlukan, mengidentifikasi argumen opsional yang hilang, memulai elisitasi untuk mengumpulkan informasi yang hilang, menyajikan prompt berbasis skema, dan menyelesaikan permintaan asli setelah semua data yang diperlukan terkumpul.
Pelajaran yang Dipetik
Sesi pengembangan Reddington menekankan pentingnya penamaan alat yang jelas dan pengembangan iteratif. Dengan menyempurnakan nama alat dan mengkonsolidasikan fungsionalitas, tim mengurangi kompleksitas dan meningkatkan pengalaman pengguna. Selain itu, mengurai permintaan awal pengguna untuk mendapatkan hanya informasi yang hilang sangat penting dalam menyempurnakan proses elisitasi.
Prospek Masa Depan
Seiring alat berbasis AI terus berkembang, integrasi elisitasi MCP menawarkan jalan yang menjanjikan untuk meningkatkan interaksi pengguna. Pendekatan ini tidak hanya menyederhanakan pengalaman pengguna tetapi juga menyelaraskan operasi AI dengan preferensi pengguna, membuka jalan bagi aplikasi yang lebih intuitif dan responsif.
Sumber gambar: Shutterstock
Source: https://blockchain.news/news/enhancing-ai-interactions-mcp-elicitation
