解釋LLM和ChatGPT等新技術如何在未來徹底改變應用程式程式設計介面 (API). 提供這些API可能如何工作的例子.
作為一個孩子, 我喜歡看Jetsons. 隨著年齡的增長, 我開始寫軟體, 建立和實施系統架構, 讓我改變了主意.  合同義務 作為一名建築師, 你需要像律師一樣思考. 定義系統或元件之間的合同 (API). 您可以監控這些API的濫用或不當使用.  我會使用Swagger編輯器來定義這些合同, 我會編寫API來匹配模擬中暗示的互動. 我會與團隊一起稽核設計, 我會通過場景來看看API是否適合用例,  我很小心,第一次就做得對. 當然,第一次也沒有完美. 我還必須考慮如何在API的發展過程中儘量減少對系統其餘部分的成本和影響. 我會保護它, 就像一個誠實的政客保護美國憲法一樣. 團隊必須對任何影響API的變化保持謹慎.  網路 API... 更多的是像API雜亂! 更多的API和庫. 一旦系統變得足夠大, 複雜性就會成為瓶<unk>. 微小的變化可以產生巨大的波動效應. 一些方法 (如聯合#GraphQL) 有助於很好地管理這種複雜性. #敏捷或不敏捷, 開發複雜的API網路是複雜的, 需要專業技能, 充滿了意想不到的挑戰.  廚房對話,聊天GPT風格 每個系統都由各種各樣的部件,感測器,硬體,輸入和輸出組成. 考慮到廚房中獨立系統之間的相互作用的複雜性,以及傑森家的廚房元件來自不同供應商或製造商,傳統的API設計將無法實現這一願景. 完全沒有實用性.  現在,讓我們考慮一下API和Jetsons的廚房, #chatgpt風格.  讓我們簡單一點:披薩. 你 (或你的機器人) 從頭開始做披薩.  烤箱問冰箱:"我看到我們有披薩. 你能告訴我這是否低水分的莫扎雷拉?"  冰箱:"這甚至不是莫扎雷拉. 這張披薩一定有<unk>斯特乳酪, 因為這就是我所有的東西. 人類在30分鐘前將其中的部分內容移除,  廚房裡的感測器可以看到整個房間, 感測器:"請注意, 這款披薩的皮是花<unk>菜做的. 我同意視訊感測器對乳酪型別的評估. 沒有新的乳酪進入廚房最近.  烤箱:"還有什麼我應該知道的?"  感測器:"麵糰的溫度是47F. 這比專家廚師使用室溫麵糰的共識更酷.  烤箱:"很好. 我知道該做什麼. 由於麵糰已經冷了, 然後我將增加底部元素的溫度, 以提供一個漂亮的脆皮. 我會密切關注溼度, 並可能使用對流來減輕任何不良的溼度水平.  哪裡有合同約束獨立系統的API? 它們並沒有消失. 例如,Oven的大腦將擁有無數的API (例如與溫度控制器和感測器等進行互動). 關鍵在於, 系統之間的介面不再是一個固定的, <unk>硬的API. 沒有方法簽名,沒有路徑,沒有有效載荷規格. 而是一個關於感官和能力的對話.  什麼"大腦"? 肯斯·安德森 (Kence Anderson) 的書"設計自主人工智慧" (Designing Autonomous AI) 很好地描述了一個複雜的系統如何被分解成許多獨立的"大腦". 每個大腦都可以獨立開發和改進,  有什麼事? 我對未來的發展感到興奮. 我認為, 建築師如何重新思考複雜的系統設計, 作為一個業餘的披薩師, 我的味蕾期待著有一天我能得到GPT的幫助,