В современном мире программного обеспечения как услуги (SaaS) вопрос удобства и эффективности пользовательских интерфейсов выходит на первый план. Компании непрерывно ищут способы упростить взаимодействие с продуктом для новых пользователей, чтобы уменьшить порог вхождения и повысить удовлетворенность клиентов. Среди множества технологий, направленных на решение этой задачи, особое внимание сейчас уделяется двум подходам — MCP (Model-Controller-Presenter) и браузерным агентам, использующим машинное обучение. Оба метода предлагают свои преимущества, и выбор между ними значительно зависит от целей, задач и технических особенностей конкретного проекта. Важно понять, что представляет собой каждый из этих подходов, как они работают и какие перспективы открывают перед разработчиками и бизнесом.
MCP является стандартом, широко используемым в индустрии для структурирования и управления взаимодействием между моделью данных, контроллером и представлением. Эта архитектура позволяет более четко организовывать логику приложения, отделять бизнес-логику от пользовательского интерфейса и обеспечивает масштабируемость продукта. В контексте управления пользователем и адаптации интерфейсов MCP может давать устойчивую основу для интеграции новых функций и их тонкой настройки, что важно для сложных SaaS-решений с множеством функций. Одным из ключевых преимуществ MCP считается его стандартизированность и широкая распространенность, что облегчает интеграцию с существующими системами и сокращает время обучения специалистов. Кроме того, MCP предоставляет более прозрачную структуру для разработчиков, позволяет проще проводить тестирование и отладку.
Однако традиционный подход MCP не всегда идеально справляется с динамической адаптацией интерфейса под конкретного пользователя, особенно если речь идет о комплексных сценариях с большим количеством элементов и функций. В отличие от MCP, браузерные агенты — это программные боты или помощники, работающие непосредственно в браузере и способные взаимодействовать с интерфейсом на основании анализа контента, структуры элементов и пользовательских действий. Современные браузерные агенты, часто оснащенные технологиями искусственного интеллекта, способны быстро ориентироваться в UI, работать с разметкой страницы, реагировать на изменения и выполнять задачи автоматически. Интересное примечание связано с возможностью использования LLM (Large Language Models), которые могут воспринимать дополнительный слой информации, например, в формате «llms.md» — специального файлика, похожего на robots.
txt, но предназначенного для поддержки взаимодействия с LLM и браузерными агентами. Такой подход позволяет программным агентам «понять» структуру интерфейса и названия функций без необходимости парсить сложный HTML или анализировать скриншоты, что значительно ускоряет разработку и повышает качество автоматизации. Главная идея состоит в том, что если SaaS-компании предоставят подробное описание элементов интерфейса в удобном для агентов формате, это откроет новые возможности для умных помощников, которые смогут активно помогать пользователям, адаптируя интерфейс и скрывая сложные функции для новичков. Тем не менее, эволюция браузерных агентов вызывает и определенные споры. Некоторые специалисты указывают на то, что ставка на MCP может быть более правильной в долгосрочной перспективе именно потому, что это стандарт, который уже внедрен во многих SaaS-продуктах и позволяет надежно управлять логикой и интерфейсом.
Использование MCP гарантирует совместимость, безопасность и контроль, поскольку все взаимодействия проходят через четко заданные компоненты. Более того, MCP выступает как связующее звено, позволяя создавать комплексные решения с прогнозируемым поведением и уменьшать риски возникновения ошибок, что особенно критично в бизнес-приложениях. Так стоит ли целиком отказываться от браузерных агентов и концентрировать усилия исключительно на MCP? Ответ на этот вопрос неоднозначен. С одной стороны, MCP обеспечивает надежность и универсальность, с другой — браузерные агенты обладают высокой гибкостью и могут предлагать инновационные способы взаимодействия с пользователем, которые сложно реализовать в классической архитектуре. Многие разработчики считают, что оптимальным решением станет комбинированный подход, где MCP отвечает за структуру и управление данными, а браузерные агенты выполняют роль дополнительного слоя взаимодействия и адаптации интерфейса в реальном времени.
Отдельно стоит отметить важность пользовательского опыта. Новички, сталкиваясь с SaaS-продуктом, часто бывают перегружены функциональностью и большим количеством опций. Система тегирования и группирования элементов интерфейса, описанная в проекте Vykee, демонстрирует, как можно объединить усилия MCP с возможностями браузерных агентов для создания более интуитивных и адаптивных интерфейсов. Такой подход позволяет скрыть продвинутые функции, оставляя на виду только базовые элементы, что значительно снижает кривую обучения. Применение искусственного интеллекта и LLM в данном контексте — перспективное направление, поскольку языковые модели могут интерпретировать описания интерфейса, помогать пользователям и даже автоматически настраивать интерфейс под индивидуальные потребности.
Они способны повысить эффективность взаимодействия и сделать использование сложных инструментов более доступным. Следует учитывать и технические ограничения. Браузерные агенты, работая на уровне фронтенда, могут испытывать трудности с безопасностью, доступом к внутренним данным и влиянием на производительность браузера. Также для их разработки требуется высокий уровень компетенций в области ML и NLP. MCP, напротив, строится на проверенных принципах, которые легче масштабировать и поддерживать.
В итоге можно отметить, что выбор между MCP и браузерными агентами — не вопрос конкуренции, а поиск баланса между надежностью и инновациями. В будущем SaaS-интерфейсы, скорее всего, будут включать обе технологии, дополняя друг друга. При этом развитие стандартов описания интерфейсов для LLM и браузерных агентов, как это предлагает идея с форматом llms.md, является важнейшим шагом к интеграции искусственного интеллекта в пользовательский опыт. Прогресс в этой области позволит компаниям создавать продукты, которые не только удобны, но и интеллектуально адаптируются к потребностям каждого пользователя.
Этот тренд открывает большие возможности для бизнеса и пользователей, делая SaaS-индустрию более доступной и дружественной.
