PayPal прогнозирует, что в течение пяти лет от 20% до 30% своих клиентов начнут покупки через агенты искусственного интеллекта и инструменты искусственного интеллекта. Он готовится к этой возможной, создавая сервер модельного контекста (MCP), который разоблачает существующие API PayPal так, как ИИ легко понять.
«Мы, вероятно, немного вдали от того дня, когда агенты полностью автоматизированы, покупают вещи в масштабе и отправляем вам без какого -либо взаимодействия, но мы намного ближе, чем думают люди», — сказал Бренден Лейн, старший директор PayPal по разработке. «PayPal пытается быть инфраструктурным слоем для агрессивной торговли».
PayPal использовал новый агент AI -Builder Postman с интеграцией MCP, который позволяет разработчикам принимать коллекции API и превратить в инструменты Callable Agent с помощью MCP. Пояснил Лейн, сервер MCP будет тем, как разработчики получают доступ к инструментам, которые PayPal предоставит Agentic AI Commerce. (Чтобы посмотреть, почему MCP нужен в дополнение к API, ознакомьтесь с объяснением инженера Фрэнка Фигеля о том, как MCP отличается от API.)
Одной из произведений, которые PayPal заинтересован в том, чтобы владеть агентскими транзакциями ИИ, является идентификация.
«Мы думаем, что предоставление таких вещей, как информация о личности, просто подтверждая то, что я, я говорю, я, может быть чем -то очень, очень ценным в будущем», — сказал Лейн новому стеку.
MCP -сервер PayPal позволяет агентам ИИ инициировать и управлять обработкой платежей через PayPal. Он обеспечивает доступ к истории транзакций, информации об учетной записи и информации о спорах о платежах или претензиях. Он также взаимодействует с функциями выставления счетов PayPal или управления подпиской.
MCP -сервер PayPal доступен через новую кураторскую сеть MCP от Postman, которая была объявлена на прошлой неделе в Post/Con 2025 в Лас -Анджелесе.
Лейн объяснил, что сервер MCP действительно просто обогащенные данные в верхней части API.
«Одно из самых больших преимуществ, которые предоставляет почтальон, — это действительно помогает людям, которые могут иметь сегодня API, привести их в этот мир искусственного интеллекта», — сказал он. «Одна из замечательных вещей в области искусственного интеллекта — это то, что агенты или инструменты искусственного интеллекта могут на самом деле начать составлять эти различные инструменты и услуги вместе через сервер MCP и в основном позволяют очень легко создавать множество впечатлений, которых у нас не было раньше».
Управление пользовательским интерфейсом
Лейн сказал, что Paypal был «приятно удивлен», когда узнал, сколько опыта переходит от традиционного мира API в новый агент AI. Но некоторые вещи становятся важными при разработке для ИИ, добавил он.
«Существуют различия в опыте, которые мы рекомендуем разработчикам обдумывать и обрабатывать. Классический пример в нашем случае заключается в том, что когда кто -то хочет что -то купить, это реальные деньги движутся — это то, о чем мы хотим быть осторожными», — сказал он.
В современном мире это означает многофакторную аутентификацию. По его словам, тот же уровень проверки необходим для ИИ, но он может выглядеть иначе, потому что теперь есть много других типов взаимодействий, таких как подсказки в чате, сказал он.
Фактически, ИИ может поддерживать несколько модальностей, что означает, что ваш контент может быть доставлен в другом формате, чем вы планировали. Например, контент может быть обобщен и прочитать кому -то, вместо того, чтобы быть просмотренным визуально.
Однако это может создать проблемы для бизнеса. По словам Лейна, не у всех клиентов или агентов еще есть надежный визуальный опыт, но каталог продуктов может полагаться в первую очередь на картинки.
«Как бизнес, вы можете захотеть подумать о том, есть ли разные способы сделать фотографии, доступными для людей? Или, если это не фотографии, какой -то другой способ рассказать и показать людям, что я получаю, если куплю эту вещь», — сказал он. «Одним из преимуществ MCP -серверов и ИИ является то, что он внезапно делает вашу информацию и опыт, потенциально доступным для множества различных типов пользовательского интерфейса».
Может случиться так, что разработчики фронта должны блокировать определенные типы параметров интерфейса, если их нельзя хорошо поддерживать, добавил он.
Выравнивание API для ИИ
Коллега Лейна, менеджер ведущего продюсера PayPal Ребекка Хаук, представил то, что PayPal узнал о дизайне API для AI во время сессии Post/Con. По сути, это означает, что развитие API должно «выровнять», чтобы быть хорошим гражданином ИИ, сказала она.
«Обычно мы стремимся к чистым документам, логическим конечным точкам и, возможно, некоторым образцам кода, но ИИ не читает документы так, как мы это делаем, поэтому нам нужно распознать роль, перспективы и способности ИИ», — сказал он. «ИИ нуждается в структуре и контексте в самом API, чтобы понять, как его правильно использовать. Так что именно здесь нам нужно развиваться, чтобы подняться на следующий уровень».
Она добавила, что разработчики должны признать, что ИИ — это не просто инструмент, а новая форма потребителя API.
«Это означает переосмысление того, как мы разрабатываем API, чтобы их можно было интерпретировать и надежно использовать как машинами, так и людьми», — сказал Хаук. «Проще говоря, это означает создание API, которые являются ясными, простыми в использовании и хорошо работают для людей и систем ИИ, чтобы они могли легко понимать друг друга и работать гладко».
Это приводит к нескольким конкретным требованиям. Во -первых, важно, чтобы API и вспомогательные документы были однозначными, потому что — в отличие от людей — ИИ не будет «ворчать», чтобы выяснить, что означает документ, если это неясно.
По ее словам, API и документация должны быть предсказуемыми и прозрачными.
«API должны делать то, что они говорят», — сказала она. «Агенты ИИ полагаются на последовательность. Если поведение неожиданно изменяется, они потеряны. Сильная схема остается первостепенной для достижения этого».
Тогда очень важно придерживаться таких форматов, как Openapi и JSON, добавила она.
«Схема API больше похожа на контракт», — сказала она. «Это как шпаргалка для ИИ. Он говорит им, чего ожидать, как вести себя и каковы границы».
В дополнение к объяснению того, что может сделать API — который обычно рассматривается в документации — разработчики должны пойти дальше и объяснить, почему API делает то, что он делает и когда его следует использовать. Расскажите ИИ, для чего нужна конечная точка, какова цель и когда она должна использоваться, посоветовала она.
«Мы могли бы подумать, что конечная точка очень интуитивно понятна, но если ИИ не может понять это, или то, что она делает или как ее называть, она мертва», — сказал Хаук. «Цель не в том, чтобы выбрать одну аудиторию над другой. Именно разработка таким образом, чтобы поддержать все население потребителей и граждан API».
Метаданные также становится более важным.
«Метаданные в структурированном формате обеспечивают дополнительный контекст, который позволяет агентам делать больше, чем просто вспыхивать вслепую», — сказал Хаук. «Это похоже на маркировку всего в вашем наборе инструментов, чтобы даже робот мог понять, что использовать и когда».
MCP решает многие из этих проблем, добавила она. Он предоставляет дополнительный семантический слой, который действует как дополнение к вашему контракту API, в частности для моделей крупных языков (LLM). Он добавляет другие возможности, которые недоступны через ваши API, сказала она.
Наконец, не забывайте о практических вопросах, таких как безопасность, сказала она.
По ее словам, почтальон предоставляет своего рода песочницу для организаций, чтобы проверить, что API предназначены как для разработчиков, так и для людей.
«Почтальон больше не только для человеческих разработчиков, тестируя конечные точки», — сказала она аудитории Post/Con. «Мы также можем использовать его для разработки и имитации того, как агенты на основе LLM могут взаимодействовать с нашими API».
Разработчики должны проверить, насколько хорошо API работают как для разработчиков, так и для агентов, создавая образцы вызовов и симуляций, которые показывают, как и разработчик, и агент «пройдут» через рабочий процесс, как она предложила.
В то время как API традиционно сосредоточены на опыте разработчиков, теперь они должны сосредоточиться на опыте агента, подчеркнула она.
«Это все о разработке API, что машинные агенты, такие как LLMS и автономные инструменты, могут понять, не запутавшись или не застрявших», — сказала она. «Это означает, что такие вещи, как богатые метаданные, последовательные узоры, четкое именование, [and] Структурированные ответы, с которыми могут работать как люди, так и агенты ».
Почтальон оплатил поездку и проживание для Лорейн Лоусон, чтобы покрыть пост/con.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Loraine Lawson — ветеран -репортер, который в течение 25 лет освещал технологические проблемы от интеграции данных до безопасности. Прежде чем присоединиться к новому стеку, она работала редактором Banking Technology Site Bank Automation News. Она … читайте больше от Лорейн Лоусон
