解釋一下新技術，比如LLMs和ChatGPT，如何在未來改變應用程式介面（APIs）。並提供一個這些APIs可能如何工作的例子。
小時候，我喜歡看傑森一家。隨著年齡的增長，我最終開始編寫軟體並建立和實現系統架構，我認為我永遠不會看到像傑森一家那樣的廚房成為現實的那一天。
GPT（ChatGPT等）改變了我的想法。

合同義務
作為一名建築師，你需要像律師一樣思考。您可以定義系統或元件之間的契約 (API)。您可以監控這些 API 是否被濫用或誤用。

我將使用 Swagger 編輯器來定義這些合約，並編寫 API 來匹配模型中隱含的互動。我會與團隊一起審查設計，我會遍歷場景以檢視 API 是否適合用例並且不會引入效能瓶頸，並且我會在整個過程中盡可能多地進行模擬和自動化。

我非常小心，第一次就做對了。當然，第一次從來都不是完美的。因此，我還必須考慮 API 如何發展，同時最大限度地減少對系統其他部分的成本/影響。 API 一旦部署，就會成為我所守護的東西，就像誠實的政治家守護#usconstitution一樣。團隊必須謹慎對待影響 API 的任何更改。

API Mesh...更像是 API 混亂！
API 依賴 API，而 API 又依賴更多 API 和庫。一旦系統變得足夠大，複雜性就會成為瓶頸。微小的變化可能會產生巨大的連鎖反應。一些方法（例如聯合#GraphQL）有助於很好地管理這種複雜性。但它仍然涉及一個 API，在該 API 下可能存在很多脆弱性。 #無論是否敏捷，開發複雜的 API 網路都很複雜，需要專門的技能，並且充滿了不可預見的挑戰。

廚房對話，ChatGPT 風格
傑森一家的廚房涉及許多系統，每個系統都由各種部件、感測器、硬體、輸入和輸出組成。考慮到廚房中獨立系統之間互動的複雜性，以及傑森一家的廚房元件將來自不同的供應商或製造商，傳統的 API 設計將無法實現這一願景。根本不實用。

現在，讓我們考慮一下 API 和傑森一家的廚房，#chatgpt 風格。

讓我們保持簡單：披薩。您（或您的機器人）從頭開始製作披薩。

烤箱問冰箱：“我看到我們有披薩。你能告訴我這是不是低水分馬蘇里拉乳酪嗎？”

冰箱：“那根本就不是馬蘇里拉乳酪。這個披薩裡肯定有明斯特乳酪，因為我身上只有那部分東西。而且人類在30分鐘前就已經把其中的一些東西去掉了，所以那個披薩上有明斯特乳酪的機率相當高。”

這時，廚房裡的一個感測器監視著整個房間，發出了聲音。感測器：“請注意，這個披薩的外殼是由花椰菜製成的。我同意影片感測器對乳酪型別的評估。最近沒有新乳酪進入廚房。”

Oven：“還有什麼我應該知道的嗎？”

感測器：“麵團溫度為 47 華氏度。這比專家廚師一致使用室溫麵團的溫度還要低。”

烤箱：“太好了。我知道該怎麼做了。由於麵團已經涼了，所以我會用比食譜指定的溫度低一點的溫度開始烹飪。然後我會增加底部元件的溫度，以提供漂亮的脆皮。我將密切關注濕度，並可能利用對流來減輕任何不需要的濕度。”

契約式繫結獨立系統的API在哪裡？ API 並沒有消失。例如，烤箱的大腦將擁有無數的 API（例如，用於與溫度控制器和感測器等互動）。這裡的關鍵是系統之間的介面不再是固定的、僵化的API。沒有方法簽名，沒有路徑，沒有有效負載規範。相反，這是一場與感官和能力有關的對話。

什麼“腦子”？
肯斯·安德森（Kence Anderson）的《設計自主人工智慧》一書很好地描述瞭如何將復雜的系統分解為許多獨立的“大腦”。在他的書中，每個大腦都可以在人類指導下與#datascience、#machinelearning 和#dataengineering 結合起來獨立開發和完善。

正在煮什麼？
我對未來感到興奮。在我看來，架構師如何重新思考 API 方面的複雜系統設計是不可避免的。而且，作為一名業餘披薩製作者，我的味蕾正期待著有一天我能得到一些 GPT 幫助來製作更好的#detroitpizza。