編注：利益相關聲明：文中包含營銷（如促銷活動）和推廣（如返利鏈接）信息。

導讀：全文共 10331 字，閱讀所需 20-25 分鐘。記完就忘的筆記、機械重復的流程、永遠在等指令的 AI……再全能的工具，終究也只是靜態(tài)資料庫。本篇文章通過 7 個真實場景的實操演示，教你用 Custom Agent 打造全自動「虛擬員工」，讓 Notion 主動替你推進工作。

正如文中所言，Agent 能發(fā)揮多大價值，取決于它在你系統(tǒng)里扎根的深度。文中場景均原生運行于【FLO.W 思流】效率系統(tǒng)。不想對著白板從零試錯？掃碼了解詳情，直接抄作業(yè)。

▍前言

1 月份我就拿到了 Notion 最新功能的 Beta 權限，到現(xiàn)在我已經(jīng)創(chuàng)建了十幾個 Notion 全自動工作流，工作效率以一種前所未有的速度在提高，過去的筆記積累終于也迎來了質變。

我是如此欣喜，因此必須寫下這篇文章，向各位分享這份快樂。

這個 Notion 的新功能名叫 Custom Agent，它正是我在上一篇文章末尾所預告的、本年度 Notion 最為重磅的新功能。

▍具體定義 什么是 Custom Agent

Notion 早已不是單純的筆記軟件，你可以把它看作是一間「數(shù)字辦公室」。

它有前臺（目錄導航）、有工位（Page）、有檔案室（Database）、有標準流程（Template）、有傳送帶（Automation）、有內部顧問（AI）、有外包團隊（第三方工具聯(lián)動）。作為辦公室的頭頭，你在 Notion 里不只是記筆記，更是在安排信息的流動、組織人的協(xié)作，最終促成任務的推進和經(jīng)驗的積累。

然而如果你不編輯，任務就會停滯，你不執(zhí)行，再強的 AI 都在等你開口，這間功能完備的辦公室的員工其實只有你一個人，你是所有信息流動的入口和出口，是所有決策的發(fā)起和執(zhí)行。

你可能已經(jīng)用過 Notion AI，問它一個問題它能給你答案，讓它編輯頁面或者數(shù)據(jù)庫，它也能立刻完成。但這些操作有一個共同前提：你得打開 Notion 告訴它需要做什么，然后它才會動。

Custom Agent 打破的就是這個前提，你給它設置一套規(guī)則，它就會自己一直跑下去，不需要你盯著，也不需要你開口。這意味著你的產(chǎn)出系數(shù)可以從 1 變成 5、甚至是 100，因為每個 Agent 都可以看作是一個自帶大腦的虛擬員工。

在我雇傭和培訓的十幾個虛擬員工里，流程最復雜的一個能在我寫完文章后，自動完成從內容優(yōu)化、SEO 處理、多語言翻譯再到跨平臺發(fā)布的整套自動化流程，一共 11 個復雜步驟，全部由一個 Agent 在一次執(zhí)行中跑完。

這個案例我會在后半部分具體介紹，但你現(xiàn)在只需要知道一件事：Custom Agent 的上限真的非常非常高。

如何創(chuàng)建 Custom Agent

首先你需要訂閱 Notion 的商業(yè)版會員，然后點擊左上角的新建代理按鈕

接下來就會彈出下圖所示的設置界面，你需要在這里定義這個虛擬員工的技能和權限：

就像員工入職培訓一樣，「觸發(fā)器」是它的上班時間，「指令」是它的工作內容手冊，「模型」則是它的腦子。越聰明的腦子處理復雜任務的效果越好，但需要支付的「Token 工資」也就越高。另外工具和訪問權限則是給這個員工配備的電腦和門禁卡，配置好之后這個虛擬員工就可以在你劃定的范圍內自行活動。

值得一提的是，Custom Agent 的活動范圍并不局限在 Notion 內部。它可以通過 MCP 和 Notion Worker 連接外部服務、調用第三方 API，具體怎么用我會在后面的案例六和案例七中詳細展開。對于沒有編程背景的普通用戶來說，Notion 的 Custom Agent 是目前我用過的最直觀、最易上手、也最容易發(fā)揮實際價值的智能代理方案，遠比最近大熱的 OpenClaw 更值得推薦。

如果有人不同意這個觀點，那么你可以認為他或許了解 OpenClaw，但一定不了解現(xiàn)在的 Notion。

▍一些案例

接下來我將用七個從簡單到復雜的真實場景，幫你建立起對 Custom Agent 能力邊界的完整認知。你會看到單個能力本身可能并不驚艷，但當它們開始互相組合，這個工具就開始變得不一樣了。

早晨簡報

每天早上打開 Notion，你想知道的無非是今天該做什么、哪些事情還懸著、有沒有什么需要特別注意的。這些信息散落在不同的數(shù)據(jù)庫頁面里里，你需要自己跳轉、篩選、匯總，才能拼出一幅完整的圖。

所以我創(chuàng)建的第一個 Custom Agent 就是早晨簡報，我為它設置了一個定時觸發(fā)器，每天早上 9 點 Agent 會自動讀取我的多個核心數(shù)據(jù)庫，篩選匯總所有我需要關注的信息，然后按照預定格式將整理好的簡報寫入指定數(shù)據(jù)庫，并向我發(fā)送通知。

但早晨簡報真正讓我覺得有意思的地方，不是它能把信息匯總到一起，而是它會做判斷。它會根據(jù)截止日期和前后關系排出建議順序，逾期的任務會被單獨標記，排期撞車了也會主動提醒。這些事情我自己翻數(shù)據(jù)庫當然也能發(fā)現(xiàn)，但往往要等到出了問題才會意識到，而 Agent 每天早上都會替我檢查一遍。

在這個場景里，「觸發(fā)器」決定什么時候干，「指令」決定干什么。把這兩件事組合起來，你就能延伸出各種自動化場景：

• 每天自動生成剪藏數(shù)據(jù)庫的摘要

• 每周自動匯總項目進度

• 每月自動整理訂閱工具的支出與使用情況

當然，單看每天早上的工作量，手動操作也不過 10 分鐘，但早晨簡報真正節(jié)省的不是這 10 分鐘，而是每天早上那段最寶貴的注意力。你只需要打開簡報看結果，然后把精力留給真正重要的事。

任務跟進

我的 FLO.W 模板的任務數(shù)據(jù)庫有一個字段叫「下一步做什么」，目的是讓我在看到這個任務的時候，不需要思考和遲疑，就能立刻知道自己下一步需要做什么。

要想寫好這個字段是需要耗費一定的腦力 Token 的，但現(xiàn)在有了 Custom Agent 后，這個字段就可以讓 AI 來填寫。

首先設置一個「當數(shù)據(jù)庫頁面被編輯時」的觸發(fā)器：

然后給這個 Agent 設置執(zhí)行規(guī)則：讀取當前頁面的所有內容，包括標題、正文、狀態(tài)、排期、關聯(lián)筆記、關聯(lián)項目、前后置任務等內容，然后進行綜合評估，并在「下一步做什么」這個字段里寫入 3 條可快速執(zhí)行的行動建議。

和案例一不同的是，這個 Agent 不按時間表上班，而是在你工作的過程中實時響應，并且不是一邊寫一邊改，而是在你停止頁面編輯的三分鐘之后自動執(zhí)行。下圖就是這個 Agent 的思考過程和執(zhí)行結果：

其實這個能力還可以泛化到更多場景，只要你的數(shù)據(jù)庫里有一個字段是「需要人讀完內容才能填的」，Agent 就能幫你填。很多數(shù)據(jù)庫字段之所以一直空著，不是因為你不知道它重要，而是因為填寫它需要先閱讀頁面內容再做判斷，這個過程復雜麻煩，久而久之你就放棄了，然后這個字段就會變成一個漂亮但長期失效的設計。

現(xiàn)在 Agent 可以把「讀完再填」這一步變成自動動作，頁面一更新，它就把該補的字段補上，把該整理的結構整理好。你寫下會議記錄、咨詢記錄、剪藏全文等原始信息，Agent 就幫你把它加工成可檢索、可統(tǒng)計、可觸發(fā)下一步動作的數(shù)據(jù)庫字段信息。

這樣一來，你的 Notion 數(shù)據(jù)庫就能自己維護自己了，你只管往里面丟原始信息，剩下的交給 Agent 處理。

處理郵件

我的郵箱每天都會收到各種通知，包括支付平臺的交易確認、SaaS 工具的報告、Newsletter 訂閱等等。這些郵件里藏著各種有用的信息，都需要等我一封封打開、閱讀、手動摘錄。

但現(xiàn)在這個流程完全不需要我參與了，只需要利用「郵件觸發(fā)器」來激活這個自動化郵件處理流程。當我收到新郵件后，Notion Agent 會自動讀取郵件全文，提取我預設的關鍵信息，然后寫入對應的數(shù)據(jù)庫。

我第一個跑通的場景是 Stripe 訂單自動入庫，當我的網(wǎng)站上有模板售出后，Stripe 都會自動給我發(fā)一份訂單郵件：

這個時候我的 Agent 就會自動讀取郵件里的訂單信息，然后把用戶信息、付款方案、付款金額等信息寫入 Notion 里的 Stripe 訂單數(shù)據(jù)庫，然后我就可以在 Notion 中實時看到我的 Stripe 的訂單動態(tài)了。

同樣的邏輯我還用來處理郵件訂閱的 Newsletter。收到郵件后，Agent 自動觸發(fā)并讀取郵件全文，然后根據(jù)我預設的規(guī)則生成一段核心摘要，這樣一來就算我訂閱的是英文郵件，也可以第一時間判斷有沒有繼續(xù)閱讀下去的必要了。

我覺得再適當做一些補充和優(yōu)化，完全替代 Readwise Reader 也不是不可能。

你的收件箱里也許沒有 Stripe 郵件，但你大概率有各種發(fā)票、招聘郵件、學校通知、報銷通知或客戶反饋，只要信息的來源是固定的、格式是相對穩(wěn)定的，Agent 就能可靠地完成信息提取和入庫。

當郵件能被自動讀取、提煉、寫入數(shù)據(jù)庫，這些信息就可以被追蹤、被統(tǒng)計，甚至觸發(fā)后續(xù)的自動化動作。或者我們再偷懶一點，你完全可以讓 Custom Agent 每天早上讀取前一天的所有郵件，然后生成一份郵件簡報給你。只要設定好你關注的信息類型，哪怕一天收到 100 封郵件也不需要你再親自閱讀了。

智能客服

案例三的 Agent 是一個盡職的記錄員，郵件來了它可以幫你寫入和歸檔，但最終還是需要你本人去閱讀和處理后續(xù)的流程。但如果 Agent 不僅能讀懂這封郵件，還能直接回復呢？那它干的就是智能客服的活了。

正好我希望的這些功能 Notion 都支持，Custom Agent 不僅可以讀郵件，還可以回復郵件。

基于這個能力我就可以構建這樣一個流程：

1. 持續(xù)監(jiān)控郵箱

2. 接收到用戶咨詢郵件時觸發(fā) Agent

3. 讀取郵件里的用戶問題

4. 根據(jù)問題檢索 Notion 知識庫

5. 根據(jù)知識庫和預設規(guī)則生成回答

6. 調用 Gmail 將答案回信給用戶

7. 如果用戶有追問，則重復上述過程

以下就是一次真實的智能客服案例，用戶來信咨詢問我，如果購買了 FLO.W 模板的「基礎版」后，能否付費升級為「進階版」，而 Agent 給出的回答完美符合我的預期，不僅回答了用戶問題，還用上了恰當?shù)脑捫g去促單。

如果你也想測試這個 Agent 的郵件問答效果，可以在我的網(wǎng)站右下角點擊綠色按鈕，就可以和我的 Agent 對話了。這件事在 Custom Agent 出現(xiàn)之前是做不到的，因為用戶郵件的格式五花八門，問題也千奇百怪，你沒法用 if-else 規(guī)則去窮舉所有情況。但大語言模型可以。

不過 Agent 的回復質量不僅取決于 AI 模型的能力，更取決于你的 Notion 知識庫的質量，如果知識庫組織清晰、覆蓋了常見問題，Agent 的回復就會準確且有幫助；如果知識庫稀疏或混亂，它就會給出模糊甚至錯誤的答案。

所以要想做好郵件智能客服得有一個前置條件，你需要先花時間維護一份結構化的知識庫，這件事其實比搭建 Custom Agent 本身更為困難。

郵件這個入口一旦被 Agent 接管，整個收件箱就變成了一條自動運轉的業(yè)務管線——識別、分類、響應，全都不用你親自動手。

例如它可以在回信之前先做一層智能分流，識別這是售前咨詢、售后問題、退款請求還是合作邀約；也可以把郵件當作一條「線索」來處理，提取客戶信息，然后自動安排日程、給負責人發(fā)提醒；甚至還能做風險兜底，當檢測到可能觸發(fā)合規(guī)的關鍵詞時，直接升級為人工接管，避免 AI 誤判造成事態(tài)升級。

另外，郵件只是這個智能客服的入口之一，它的本質是「接收問題 → 觸發(fā) Agent → 檢索知識庫 → 生成回答」，因此如果你在做產(chǎn)品、帶課程、或者是在管理一個團隊，只要你有「高頻、且有標準答案」的問答場景，這個模式都能用。

因為 Custom Agent 除了可以定時觸發(fā)或被動觸發(fā)，還支持主動觸發(fā)，也就是直接打開這個代理，然后和它對話，提交你的問題，它就會按照預設的流程和規(guī)則去生成符合知識庫的回答。因此某種程度上你也可以把 Custom Agent 當成類似Claude Skill一樣的東西去使用。

選題助手

很多創(chuàng)作者都會搭建自己的選題庫，我也不例外，刷到一個觀點，突然覺得這個可以寫，于是隨手丟進選題庫里，起名叫《聊聊 XXX》，然后就沒有然后了，90% 的選題都會被我擱置。

因為所有的選題都存在以下三個問題：

• 我有沒有積累過相關材料？

• 這個選題的核心切入點是啥？

• 第一段怎么寫？

于是選題庫會變成一個「靈感墓地」，條目越來越多，真正能寫出來的越來越少，積重難返，然后越來越不想打開。

所以我做了一個 Custom Agent 叫選題助手，當我的「選題數(shù)據(jù)庫」有新頁面被創(chuàng)建時，這個 Agent 就會被觸發(fā)，然后自動完成以下兩件事：

• 素材檢索

• 大綱生成

比如我現(xiàn)在隨便起個無厘頭的選題叫做《我是怎么浪費時間的》：

然后這個 Agent 就會自動啟動，第一件事是檢索，它會拿著這個選題，在我的整個 Notion 系統(tǒng)里翻箱倒柜。

我本來只是隨手一試，結果它竟然從我的剪藏庫里翻出了一篇 TED 演講筆記，講的是拖延的心理學機制，然后又從讀書筆記里找到了《原子習慣》里關于打破壞習慣的方法論，甚至還挖出了一篇我早就忘了的 Newsletter 剪藏，里面有個博主分享自己如何在細節(jié)上過度投入而忽略大方向的經(jīng)歷，最后還有一篇反思效率文化的長文，討論「覺得自己在浪費時間」本身就是一種被建構的焦慮。

一個隨手起的無厘頭選題，居然在我的系統(tǒng)里找到了五條完整的素材線索，而且每一條都能獨立撐起一個段落。

第二件事是搭架子，它會基于檢索到的材料，自動生成一份腳本大綱，開場怎么引，主體分幾個要點，每個要點用哪條素材支撐，結尾怎么收，全部幫你排好。比如這個選題它就給出了四個遞進的要點，從「浪費時間不等于懶惰」到「我們對浪費時間的定義可能本身就有問題」，最后落在具體可執(zhí)行的改變方法上。

靈感的生成速度永遠快于整理和組織的速度，你能在 10 秒鐘內產(chǎn)生一個想法，但要把它變成可發(fā)布的內容，往往要付出半天、甚至更長的時間，并且絕大部分的時間都花在了「整理素材」這件事上，這種機械、枯燥的工作最讓人倦怠和拖延。

而 Agent 接管了檢索和搭架子之后，最爽的一點是，你每次新建一個選題，它都會自動去翻你的舊筆記找素材，然后搭好一份大綱等著你。你平時隨手記下的東西越多，選題助手能調用的材料就越豐富。

你也許會說，素材檢索這事哪個 AI 不能做？但 Notion Custom Agent 是全自動的、無人值守的，你只管寫靈感，剩下的全部交給 AI 自己干。

多么美妙的正循環(huán)，哈哈！

推特助手

在處理日常任務或項目的時候，我經(jīng)常會蹦出一些碎片化的思考，這個時候我就會打開 X 平臺，然后在輸入框里撰寫一條帖子并發(fā)出去。

但這時候就難免會遭遇注意力切換的問題，經(jīng)常一打開 X 就會被上面的信息流吸引，然后就忘了自己上一秒想干什么，或者本來就轉瞬即逝的靈感思路就會被破壞。

問題的解法也很簡單，既然切換場景會導致注意力喪失，那么我不要切換場景不就好了？所以我創(chuàng)建了一個 X 內容管理數(shù)據(jù)庫，每當我有什么想法要分享，我就在這個數(shù)據(jù)庫里新建頁面然后寫下要分享的內容即可。

而且寫完帖子后我不需要手動復制粘貼到 X，我只需要在看板中把頁面從「待辦」拖到「進行中」的分組里，也就是把 Status 改成 Ready，那么 Notion Custom Agent 就會幫我把頁面里的內容發(fā)送到 X 平臺上。

這一整套流程具體可以分為這幾個步驟：

1. Agent 持續(xù)監(jiān)控這個數(shù)據(jù)庫

2. 當 Status 被設置為 Ready 就觸發(fā)

3. 讀取頁面的 Body 字段或者正文內容

4. 使用 Notion Worker 將內容通過 X 的 API 發(fā)布出去

前三個步驟我們已經(jīng)很熟悉了，但第四步的 Worker 又是什么，它有什么作用？

Notion Worker 你可以理解為一種自定義代碼工具，它讓 Agent 擁有了「走出 Notion」的能力。如果說 MCP 更像是標準化的插頭，那么 Worker 就是你自己焊的電路板，后者更靈活但也相對更麻煩一些。

沒有 Worker 的時候，Custom Agent 只能操作 Notion 生態(tài)內部的信息，以及 Notion 官方已經(jīng)接入的少數(shù)第三方服務（比如 Stripe、GitHub 或者 Cursor）。超出這個范圍的話，Agent 的手就夠不著了。

但有了 Worker 之后，你可以自己寫一段代碼然后部署到 Notion 的服務器上，讓 Agent 通過這段代碼去調用外部平臺的 API。比如在這個案例里，我用 AI 寫了一個叫 postToX 的 Worker，它可以調用 X 平臺的官方付費 API，然后把我在 Notion 里寫的內容直接發(fā)布到我的 X 賬號上。

實際跑通之后，整個體驗就變成了：想到什么就寫進數(shù)據(jù)庫，拖一下狀態(tài)，帖子就發(fā)出去了。從頭到尾不需要打開 X，注意力始終留在 Notion 里。也就是說，Notion Worker 讓這個虛擬員工學會了「出差」。

它可以帶著你的指令走出 Notion 這間辦公室，去任何有 API 的地方辦事。今天是發(fā)推文，明天可以是往 GitHub 推消息、從數(shù)據(jù)平臺拉報表、調用 AI 接口做圖片處理，甚至是把 Notion 里的數(shù)據(jù)同步到你的財務系統(tǒng)里。

只要你能寫出（或者讓 AI 幫你寫出）對應的 Worker，Agent 的能力邊界就可以一直往外擴。

博客助手

上一個案例展示了 Worker 怎么讓 Agent 走出 Notion，但那只是一個單步操作：讀取內容，發(fā)到 X 然后結束，接下來這個案例要做的事情復雜得多。

我的網(wǎng)站是用 Next.js + Vercel 搭建的，文章以 MDX 格式存放在 GitHub 倉庫里。以前我得在代碼編輯器里（例如 Cursor）對著赤裸的 Markdown 寫長文，雖然不是不行，但閱讀效果實在太辣眼睛了。

現(xiàn)在我創(chuàng)建了一個博客發(fā)布 Agent，配合一個叫 publishBlogPost 的 Worker，我只需要在 Notion 里寫完文章，然后把狀態(tài)從「撰寫中」改為「待發(fā)布」，Agent 就會自動完成以下 11 個步驟：

1. 檢測文章狀態(tài)是否被改為「待發(fā)布」

2. Agent 自動喚醒，讀取頁面全文內容

3. 掃描其他已發(fā)布的文章，找出內容相關頁面

4. 在正文中為合適的關鍵詞插入站內互鏈

5. 按照 SEO 策略優(yōu)化標題和正文關鍵詞布局

6. 文末生成與文章匹配的個性化 CTA

7. 將文章按照策略翻譯成英文和繁體中文

8. 調用 API 將三語文章推送到 GitHub

9. Vercel 檢測到新提交后自動觸發(fā)部署

10. 將三篇文章的發(fā)布鏈接回填到數(shù)據(jù)庫

11. 數(shù)據(jù)庫文章的狀態(tài)更新為「已發(fā)布」

如果你仔細看這 11 步，會發(fā)現(xiàn)它其實把前面幾個案例里用到的能力全部串了起來：數(shù)據(jù)庫讀寫（案例一二三）、內容理解和生成（案例四五）、狀態(tài)觸發(fā)與調用外部 API（案例六），只不過這一次它們不是單獨工作，而是在一條流水線上依次協(xié)作，中間沒有任何人工介入。

在沒有這個 Agent 之前，我寫完文章只是完成了相對愉快的那部分，接下來我還得繼續(xù)檢查 SEO 關鍵詞、監(jiān)督 AI 完成翻譯工作、然后命令 AI 把文章推送到 GitHub 再等待 Vercel 的部署，然后把發(fā)布鏈接回填到數(shù)據(jù)庫。

最消耗人的是寫完文章后那種創(chuàng)作狀態(tài)已經(jīng)結束了，但你還得硬撐著做一個小時的機械勞動。但現(xiàn)在我在 Notion 里寫完文章，把狀態(tài)拖到「待發(fā)布」，然后去泡杯咖啡，等我回來的時候，三語文章已經(jīng)上線了，發(fā)布鏈接已經(jīng)回填到數(shù)據(jù)庫里，狀態(tài)也自動變成了「已發(fā)布」。

我的工作在「寫完」那一刻就結束了，但產(chǎn)出一直延續(xù)到了「三語文章上線」。

不是每個人都有博客，但「寫完之后還要做一串重復的事才算真正完成」這個痛點是通用的。做課程的人可能是：寫完課件 → 生成講義 → 上傳平臺 → 更新課程目錄；做產(chǎn)品文檔的人可能是：寫完文檔 → 多語言翻譯 → 推到文檔站 → 通知相關同事；哪怕只是做周報，也可能是：匯總本周數(shù)據(jù) → 生成報告 → 發(fā)給領導 → 歸檔到項目文檔。

只要你的流程里有這種「后半段」，它就是 Agent 可以替你接管的部分。

回頭來看這七個案例，從最簡單的定時簡報到最復雜的跨平臺發(fā)布流水線，Custom Agent 的能力邊界其實不在于某個單一功能有多強，而在于這些能力可以自由組合。單個觸發(fā)器、單次數(shù)據(jù)庫讀寫并不稀奇，但當它們串聯(lián)起來，你搭出來的就是一套完整的自動化系統(tǒng)。

但光是「能力可以組合」這一點，跟市面上其他自動化工具也沒什么本質區(qū)別。真正讓我興奮的是，過去那些積累終于能被用起來了。

我在 Notion 里記了八年的筆記，整理了上百個數(shù)據(jù)庫，寫了幾十篇文章和視頻腳本，剪藏了數(shù)不清的鏈接。這些東西過去就是靜靜躺在那里，偶爾被我翻出來看一眼，大部分時候連我自己都忘了它們的存在。它們是沉沒成本，是你曾經(jīng)花了時間但不確定什么時候能用上的積累。

但 Custom Agent 讓這些沉睡的積累突然變成了可以被自動調用的資源。選題助手會翻我的舊筆記找素材，早晨簡報會匯總散落在各處的任務數(shù)據(jù)，智能客服會檢索我親手寫的知識庫來回復用戶。

每一個 Agent 都在消費我過去的積累，而我每一次新的記錄又在為所有 Agent 提供更多燃料。這才是我覺得 Notion Custom Agent 真正厲害的地方：它長在你現(xiàn)有的系統(tǒng)里面，你過去積累得越多，它能干的事就越多。

你過去在 Notion 里花的每一分鐘，都在變得更值錢。

▍一些經(jīng)驗

聊完了幾個案例，接下來分享一些我在實踐過程中總結出的經(jīng)驗，有些是關于架構設計的，有些是關于心態(tài)調整的，但它們的共同點是，如果我早一點知道，可以減少浪費許多的時間和積分。

郵件路由模式

當你擁有的 Agent 越來越多，一個問題就會開始浮現(xiàn)：每個 Agent 都需要一個觸發(fā)器，而每次觸發(fā)都會不同程度地消耗 Credits。

假設你有三個郵件 Agent 分別處理訂單、客服和 Newsletter，每收到一封郵件，三個 Agent 同時被喚醒、各自解析，最后只有一個真正對口，另外兩個白忙一場。我的解決方案是只用一個 Agent 做入口，負責識別和分流。

首先，如果你訂閱了 Notion AI，那么 Notion 官方推出的 Mail 應用可以用 AI 給你收到的郵件打標簽，這一步是不需要消耗 Custom Agent 的 Credits 的。

然后回到 Custom Agent，將郵箱的觸發(fā)器改為「當標簽已應用于郵件」：

那么當郵件進來時，只有符合我需求的郵件才會被分別打上Stripe 訂單、OpenWidget、Newsletter等標簽，在這之后郵箱 Agent 才會被喚醒，然后再按照不同的標簽去觸發(fā)不同的子場景文檔，如下圖所示：

每個子場景的具體執(zhí)行規(guī)則，都寫在獨立的子頁面里，然后主指令通過 @ 的方式引用這些子頁面，Agent 只有在命中對應路由時才會去加載那份子頁面的內容。這意味著處理 Stripe 訂單時，Agent 不會讀取 Newsletter 歸檔的規(guī)則，每次執(zhí)行只加載必要的上下文，既省 Credit 又減少干擾。

這個分流的思路在上一篇文章（Notion Agent 完整解析）就有介紹，在 Custom Agent 里同樣適用。場景路由讓不該醒的 Agent 別醒，郵件標簽在 Agent 啟動之前就把垃圾郵件擋掉了，指令拆成子頁面按需加載而不是一股腦全塞進去。

所以每次建新 Agent 之前，除了想「它要干嘛」，也值得想想它什么時候不該被叫醒。

先有問題，再找答案

在剛用上 Custom Agent 的時候，我的第一直覺是過去沉積的那些筆記和任務有救了。這些內容我自己都快忘了，但總覺得它們有價值，只是缺一個契機去重新激活。

于是我立刻做了兩個 Agent，一個叫「隨機任務」，每天隨機撈一條舊任務，然后給我一份重啟建議；另一個叫「隨機筆記」，每天隨機撈一條舊筆記，問我「這個想法你現(xiàn)在怎么看」，試圖幫我重新審視過去的思考。

想法很美好，但跑了一段時間后我發(fā)現(xiàn)，這兩個 Agent 的推送信息我?guī)缀醵疾豢矗蛘呖赐旰笠矝]有什么下一步的動作，因為每次都覺得閱讀的負擔太大。后來我把這兩個 Agent 和前文案例五的選題助手放在一起對比，才想明白問題出在哪。

選題助手同樣也是在翻找舊數(shù)據(jù)，不論是從幾個月前的剪藏資料庫、還是從去年的讀書筆記里找，但它之所以讓我覺得有用，是因為我剛剛創(chuàng)建了一個新選題，這個選題就是一個天然的目標過濾器，然后 Agent 帶著「這個選題需要什么」的問題去檢索，找回來的東西自然是相關的、或者我感興趣的。

而隨機任務和隨機筆記沒有這個過濾器，它們的觸發(fā)器是定時機制，不是你當下的任何需求，因此沒有預設目標的問題檢索只會帶回一堆與你此刻無關的信息，最終變成噪音。

所以問題不在于數(shù)據(jù)是新的還是舊的，而在于 Agent 動手的那一刻，有沒有一個明確的「當下需求」在驅動它。

這意味著你應該把觸發(fā)器設計成「當下事件」，例如一封新郵件到了、一個新選題被創(chuàng)建了、一個任務狀態(tài)變了、一天開始了需要看簡報。在這些事件的驅動下，舊數(shù)據(jù)作為被調用的資源自然會發(fā)揮價值。但如果沒有事件驅動，單純讓 Agent 去主動推送歷史信息，你大概率只會覺得它們很煩。

建好只是開始

建一個 Agent 可能一句話十分鐘就搞定了，真正費勁的是后面那段漫長的養(yǎng)成期。這個過程很像帶一個新員工，入職第一天你并不能指望它什么都做好。

因此，第一版指令千萬別追求完美，只寫最核心的步驟，讓它先跑起來就行，跑完再看看哪里不對，因為你總會漏掉一些自己沒想到的邊界情況。并且就算它成功跑起來了，我也建議你經(jīng)常性地復盤和反思，去驗證 Agent 的執(zhí)行結果，去認真評估這個 Agent 存在的必要性，如果覺得它可有可無，那就不要猶豫將它刪掉，否則時間一長你就會對一堆 Agent 的推送通知感到麻木，到最后什么是有用的、什么是噪音，你自己都分不清了。

如果有必要的話，還可以給這個 Agent 專門創(chuàng)建一個記憶頁面，讓它每次執(zhí)行前先讀一遍、執(zhí)行完再把關鍵信息寫回去，相當于拿 Notion 頁面充當它的外部記憶。內容不用寫得好看，真實準確就行。這樣你才能在一次次的小調整里，慢慢把一個粗糙的 Agent 磨成真正靠譜的虛擬員工。

▍不少缺點

聊了那么多用法和優(yōu)點，接下來也該誠實聊聊這個新功能目前還存在的一些不足。

積分壓力

首先是積分制帶來的心理壓力比我預想的大，因為 Notion 的 Custom Agent 是按積分計費的，并且暫定的價格是 1000 Credits/10$，當前在測試階段免除積分費用，5 月 4 號后就要開始正式收費了，真的貴到我邊用邊罵。

當然下圖的 5 萬積分不是正常情況，排除掉測試用例，我一個月下來的實際開銷應該得在 3 萬積分左右，但也要 300 美元，這已經(jīng)能同時訂閱 ChatGPT Pro + Claude Max 5X 了，我覺得光這一點就能把你剛才閱讀本文的所有熱情澆滅。

更讓我覺得可惜的是，Notion 目前沒有提供 BYOK（Bring Your Own Key）選項，你不能接入自己的 API Key 來降低成本。

好消息是現(xiàn)在還在測試階段，一切都還有轉機。

Notion 顯然也知道這樣的積分消耗根本無法拓展市場，所以很快就加入了國產(chǎn)模型 MiniMax 2.5，這也是 Notion 第一次有國產(chǎn)模型的加入，雖然智能程度有所下降，但積分消耗至少能降低三分之二，用來執(zhí)行簡單的定時循環(huán)任務也足夠了。

并且 Notion CEO 表示還會有更多的可選模型加入，值得期待一下。

邊界與穩(wěn)定性

成本之外，能力邊界也是一個繞不開的限制。Worker 確實讓 Agent 可以派一個外勤去「出差」，但它出差的方式有點像是被關在一個只有 Wi-Fi 的酒店房間里，只能通過公網(wǎng) HTTP 請求和外面通信，不能碰你的內網(wǎng)資源，也不能調用本地服務。

而且 Worker 是按需執(zhí)行的，干完活就走，沒辦法保持長連接，所以如果你想讓 Notion Agent 操作本地文件、調用本地跑著的模型、或者和局域網(wǎng)里的設備打交道，這些需求暫時都還做不到。Worker 更像是一扇剛打開的窗戶，你能看到外面的風景，但想自由地走得更遠還需要再給它一些時間。

還有個問題是頁面權限的穩(wěn)定性，因為它不是「出了錯你能看到」的那種顯性問題。我偶爾遇到過幾次這樣的情況是，Agent 被賦予的頁面訪問權限莫名其妙地丟了，表面上工作流還好好地掛在那里，實際上它已經(jīng)因為權限問題停擺了很久，而我根本沒收到任何提示，這種「靜默失敗」比直接報錯恐怖得多，雖然遇到的頻率并不高，但一旦出現(xiàn)還是挺麻煩的。

通用性

以上這些都還是技術層面可以迭代的，最核心的問題在于，Custom Agent 的價值，和你在 Notion 里扎根的深度幾乎是一比一綁定的。

前面那七個案例之所以能跑通，之所以讓我這么興奮，是因為我在 Notion 里記錄了八年，有上百個數(shù)據(jù)庫、無數(shù)條筆記和結構化信息供 Agent 調用。但如果你不是 Notion 用戶，或者你的 Notion 里只有零零散散的幾頁東西，那 Custom Agent 對你來說意義就沒有那么大。

它所有的感知、思考和行動都以你的 Notion 工作區(qū)為圓心，離開這個圓心它的價值就會迅速下降。相比之下，Claude Code 或者 OpenClaw 不挑場地，你的本地文件系統(tǒng)、任意第三方 API、任何開發(fā)環(huán)境都是它們的工作臺，靈活性和可覆蓋的范圍確實要寬得多。

所以如果你問我「要不要入坑 Notion Custom Agent」，我的回答是：先問問自己在不在 Notion 里。 如果你已經(jīng)在這里并且積累夠深，它能幫你把過去的積累全部激活；但如果你還沒進來，那現(xiàn)階段可能有比它更通用的選擇。

不過話說回來，如果你看到了這篇文章的這個位置，你大概率已經(jīng)是 Notion 用戶了吧。

▍寫在最后

寫到這里我唯一確定的一件事是，Custom Agent 真正帶來的變化，發(fā)生在你和系統(tǒng)的關系上。

以前很多整理和記錄需要你不斷推動才會往前走，現(xiàn)在你只要把規(guī)則講清楚，系統(tǒng)就會自己繼續(xù)運轉。你多年積累的筆記、字段、文檔，會在你不盯著的時間里被讀取、被調用、被轉化成下一步的行動與產(chǎn)出。

我也不想把它寫成一件輕松的事。積分帶來的焦慮、Worker 的限制、權限偶發(fā)的靜默失效、生態(tài)綁定的硬邊界，都是真實存在的麻煩。有些問題短期內可能不會消失，但我仍然愿意繼續(xù)用下去，因為方向足夠明確，收益也足夠具體。

因此如果你想開始，建議從一個最小的場景入手。做一個早晨簡報，或做一個自動補字段的小工具，讓它先跑起來。你會很快體驗到那種醒來發(fā)現(xiàn)事情已經(jīng)被處理過的感覺。

等你嘗到第一口甜頭，后面的流程自然會一點點長出來。

最后，文中的 7 個 Agent 案例，全部運行在我所搭建的 FLO.W 思流之上。這是一套專為知識工作者設計的 Notion 效率系統(tǒng)，預設的數(shù)據(jù)庫結構、字段設計和關聯(lián)關系，讓 Agent 可以直接識別和調用，無需從零搭建。

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作者：二一的筆記

責編：克萊德