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Notion聯(lián)合創(chuàng)始人:我從去年夏天起就沒寫過一行代碼了

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Simon Last 是 Notion 的聯(lián)合創(chuàng)始人,也是 Notion AI 背后的核心推動者。他和另一位聯(lián)合創(chuàng)始人 Ivan Zhao 在 2013 年創(chuàng)辦 Notion,目前平臺用戶超過 1 億。在這期訪談中,Simon 講了 Notion AI 從 2022 年墨西哥全員大會上的 GPT-4 初體驗(yàn)開始,經(jīng)歷寫作助手、語義搜索、通用 Agent 三四次失敗,到最近發(fā)布 Custom Agent 的完整歷程。他還分享了自己怎么用編碼 Agent 工作(個人紀(jì)錄:一個 Agent 連續(xù)跑了 13 天),以及 Notion 的使命如何從"幫人做事的工具"變成"幫人管理 Agent 來替你做事的工具"。

訪談來源:No Priors 播客第 153 期,2026 年 3 月 12 日,主持人 Sarah Guo

原始視頻:https://www.youtube.com/watch?v=1dYThQgOyZU

要點(diǎn)速覽

1. Notion 的 AI harness(圍繞大模型構(gòu)建的系統(tǒng)層)大約每六個月推倒重寫一次,很多公司做了一版就不動了,Simon 認(rèn)為這是常見錯誤。

2. Notion 嘗試了三到四次才做出能用的通用 Agent。2025 年 9 月發(fā)布 Personal Agent,2026 年 2 月發(fā)布可自主運(yùn)行的 Custom Agent。

3. 編碼 Agent 用得好,產(chǎn)出比人寫的更健壯;用得差,產(chǎn)出全是垃圾。關(guān)鍵在于驗(yàn)證循環(huán)的設(shè)計(jì),不是"憑感覺編程"。

4. Simon 的個人紀(jì)錄是一個編碼 Agent 連續(xù)運(yùn)行 13 天不停。他每天睡前安排任務(wù),目標(biāo)是第二天醒來 Agent 還沒做完。

5. Notion 為 Agent 專門設(shè)計(jì)了新 API:頁面用自定義 Markdown 方言,數(shù)據(jù)庫用 SQLite 語法,原有的 JSON 格式對 Agent 太冗余。

6. Notion 自稱"模型界的瑞士",不鎖定任何一家模型廠商,已開始上線中國開源模型。

7. Notion 的使命發(fā)生了根本轉(zhuǎn)變:從"為人類創(chuàng)造最好的直接做事的工具"變成"為人類創(chuàng)造最好的管理 Agent 來替你做事的工具"。


【1】墨西哥的 GPT-4 時刻

Sarah 問 Simon,聽說 Notion 第一次接觸 GPT-4 是在墨西哥的公司全員大會上?

Simon 說那是 2022 年。他一直在關(guān)注 AI 領(lǐng)域的進(jìn)展,但直到拿到 GPT-4 的測試權(quán)限,事情才變得"非常、非常真實(shí)"。當(dāng)時他和 Ivan 都拿到了一個類似 ChatGPT 的早期界面,兩人立刻發(fā)現(xiàn)了兩件事:一是這個模型夠聰明,能理解比較復(fù)雜的指令,能幫你寫東西、改東西;二是它的知識面極深極廣。

"當(dāng)我們試用之后,對我們倆來說立刻就很清楚:現(xiàn)在就是開始思考怎么應(yīng)用它的時候了。它只會越來越好。"

他們立刻形成了一個短期計(jì)劃和一個長期計(jì)劃。短期很明顯:文檔里的寫作助手,選中文本讓 AI 幫你改寫或生成。團(tuán)隊(duì)組了一個突擊小隊(duì),兩三個月后就發(fā)布了。長期計(jì)劃更大膽:做一個通用 Agent,給它 Notion 里所有人類能用的工具,讓它能自己創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫、寫文檔、做搜索,把這些串起來完成更長鏈條的任務(wù)。

短期計(jì)劃很快上線了。長期計(jì)劃那時候根本跑不通。


【2】從寫作助手到語義搜索

Notion AI 的第一個功能是 AI Writer,2023 年 2 月對所有用戶開放。這是最容易實(shí)現(xiàn)的:單步任務(wù),改寫和編輯文本,不需要檢索,直接調(diào)用模型。

緊接著團(tuán)隊(duì)開始做 Q&A 功能:對整個工作空間做語義索引(semantic index,即把文本轉(zhuǎn)化為向量以便按語義而非關(guān)鍵詞檢索),然后讓用戶提問,AI 給出基于來源的回答。這個功能 2023 年 10 月上線,但工程量大得多,因?yàn)椴皇呛唵谓尤氪竽P停且鲆粋€實(shí)時更新的索引系統(tǒng),還要認(rèn)真搭建評估體系來保證質(zhì)量。

Q&A 上線后,Simon 馬上意識到應(yīng)該把索引擴(kuò)展到 Notion 之外,于是開始接入 Slack、Google Drive 等外部數(shù)據(jù)源。

Sarah 追問:這些平臺自己的搜索也沒做好啊,你們憑什么覺得自己能做得更好?

Simon 笑了:對,我們也很困惑為什么大多數(shù)公司做索引做得這么差。他的判斷是,關(guān)鍵在于兩樣?xùn)|西。一是對 AI 有浸泡出來的直覺(他用的詞是 AI-pilled savviness),清楚模型能做什么、不能做什么。二是工匠精神和對細(xì)節(jié)的關(guān)注。每個數(shù)據(jù)源都不一樣,你不能用一套方案處理 Slack 和 Google Drive,它們是完全不同類型的信息。必須大量嘗試不同的查詢,每天使用,不斷迭代分塊策略和檢索流程。


【3】每六個月推倒重來

Sarah 說 Ivan 讓她一定要問一個問題:你們的 AI harness 重寫了多少次?

Simon 說這已經(jīng)成了內(nèi)部的一個梗了。大概每六個月重寫一次,而且重寫周期在縮短,因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步在加速。

他認(rèn)為這是很多公司犯的一個關(guān)鍵錯誤:做了一版就固定下來不動了。你必須時刻關(guān)注模型和技術(shù)的最新狀態(tài),然后圍繞當(dāng)前狀態(tài)深度設(shè)計(jì)整個系統(tǒng)和產(chǎn)品。這意味著每六個月就得重寫。

"我覺得這挺好玩的。這是流程的一部分。你可以重新開始,重新思考。"

他說他們馬上要發(fā)布新版 harness,同時已經(jīng)在想下一版了。


【4】編碼 Agent 改變了一切

Sarah 接著這個話題問:既然你們這么愿意推倒重來,編碼 Agent 是不是讓這件事變得更輕松了?

Simon 說完全正確。他 2025 年 4 月左右開始用 Claude Code,從此徹底改變了工作方式。

他把編碼 Agent 的演化分了幾個階段:先是 Tab 自動補(bǔ)全的時代,然后是能幫你插入和改寫一些代碼,但真正的轉(zhuǎn)折是 Agent 開始能端到端地實(shí)現(xiàn)、驗(yàn)證和維護(hù)代碼。

關(guān)鍵在于:你需要認(rèn)真思考架構(gòu)和驗(yàn)證循環(huán)。不是"憑感覺編程"(vibe coding),不是隨口說一句你想要什么就完事了。你得想清楚"我要做什么改動?怎么驗(yàn)證它是對的?怎么安全部署?"然后讓 Agent 幫你執(zhí)行這個過程。

用得好的話,你可以做比以前更雄心勃勃的事情,而且比人寫的更健壯。用得差的話,產(chǎn)出全是垃圾。

他還提到了 Notion 內(nèi)部的一個有趣變化。設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)做了一個叫 Design Playground 的 git 倉庫,就是一個簡化版的 Notion,里面有一堆 UI 基礎(chǔ)組件和一個內(nèi)置 Agent。所有設(shè)計(jì)師都可以快速搭建高保真、可部署的原型。以前討論設(shè)計(jì)方案是指著一張靜態(tài)圖說"這個會長什么樣?",現(xiàn)在設(shè)計(jì)師直接給你一個可以打開的 URL。

整個工程團(tuán)隊(duì)都在經(jīng)歷這種變化。內(nèi)部感覺更混亂了一點(diǎn),但 Simon 說他喜歡這種混亂:更多原型、更多實(shí)驗(yàn)、每個 PR 都更有野心。


【5】100 倍工程師是真的

Sarah 問:AI 工具對團(tuán)隊(duì)規(guī)模和人才結(jié)構(gòu)有什么影響?

Simon 說核心變化是:每個人的產(chǎn)出上限都大幅提高了,而產(chǎn)出越來越取決于你使用工具的能力和意愿。

但團(tuán)隊(duì)規(guī)模沒有因此顯著縮小。Notion 一直喜歡用小規(guī)模的突擊小隊(duì),這在 AI 之前就是對的,AI 之后可能稍微更對一點(diǎn),但變化不大。

Sarah 追問:普通工程師和那些特別會用工具的工程師之間,差距會不會越來越大?

差距更大了。如果你現(xiàn)在會用這些工具,你可以成為 100 倍甚至 1000 倍工程師。最低門檻沒變,但上限極大地提高了。

【6】三四次失敗之后,Agent 終于上線了

Sarah 問:你之前說通用 Agent 那時候還跑不通,現(xiàn)在到什么程度了?

Simon 說他們掙扎了好幾年來做 Agent。每次做出來"差不多能用",但就是不夠有用。主要原因是時機(jī)太早。他們前后嘗試了三四次。

終于在 2025 年 8、9 月上線了。現(xiàn)在你在 Notion 里用的 AI 就是一個完整的 Agent,可以訪問 Notion 里幾乎所有東西:創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫、更新內(nèi)容、創(chuàng)建文檔、搜索網(wǎng)頁、做研究。每個用戶都有一個 Personal Agent,擁有和用戶相同的訪問權(quán)限。

然后在訪談的大約兩周前,Notion 發(fā)布了 Custom Agent。和 Personal Agent 不同,Custom Agent 默認(rèn)沒有任何權(quán)限,你需要手動授權(quán)它能訪問什么。但一旦授權(quán),它可以在后臺自主運(yùn)行。

比如你可以給它一個數(shù)據(jù)庫用來記錄任務(wù),然后把它接到一個 Slack 頻道,它就會自動回復(fù) Slack 上的消息并創(chuàng)建任務(wù)。或者你可以讓它定期搜索網(wǎng)頁和工作空間,然后自動填充周報(bào)數(shù)據(jù)庫。

【7】AGI 的內(nèi)核是編碼 Agent

Simon 說他最興奮的一個方向是讓 Agent 能從一個初始內(nèi)核出發(fā),自我引導(dǎo)(bootstrap)出新的能力。比如如果某個集成還不存在,Agent 可以自己寫代碼構(gòu)建這個集成,部署它,然后使用它。

Sarah 確認(rèn):所以 Notion 的 Agent 是那種更廣義的定義,寫代碼也是一種工具?

編碼 Agent 就是 AGI 的內(nèi)核。AGI 就會是一個編碼 Agent。代碼是表達(dá)確定性邏輯非常好的原語。

Simon 認(rèn)為這對知識工作 Agent 特別有意義:它可以自己"長出"新能力。集成不存在?自己建。需要連接新數(shù)據(jù)源?自己接。

【8】"模型界的瑞士"

Sarah 提出一個競爭格局的問題:Notion 面對的是規(guī)模更大的生產(chǎn)力平臺和 AI 實(shí)驗(yàn)室,它們也在試圖做跨數(shù)據(jù)源的集成和 Agent。Notion 憑什么贏?

Simon 把市場分成三層:實(shí)驗(yàn)室(模型商)、軟件平臺、基礎(chǔ)設(shè)施。

在模型層面,Notion 把自己定位為"模型界的瑞士":不綁定任何一家模型廠商,客戶不想被鎖定,不同月份不同模型各有優(yōu)勢,Notion 要讓用戶隨時能用到最好的模型,而且能方便地切換。

Sarah 追問:開源模型呢?

Simon 說開源模型確實(shí)變得很好了。有四家中國模型現(xiàn)在都"相當(dāng)不錯",他們剛在 Agent 中上線了其中一款,計(jì)劃全部接入。這些模型比前沿模型便宜很多,很多場景用它們更合適。

Notion 的定位是:把最好的模型都接進(jìn)來,做高質(zhì)量的 Agent 實(shí)現(xiàn),然后提供一個真正適合人和 Agent 協(xié)作的工作空間。

【9】為 Agent 重新設(shè)計(jì) API

Sarah 問:Notion 現(xiàn)有的結(jié)構(gòu),比如 blocks、數(shù)據(jù)庫,對 Agent 有用嗎?

Simon 說非常有用。但有一個新挑戰(zhàn):要讓 Agent 用起來方便。以前 Notion 的 API 是為人類開發(fā)者設(shè)計(jì)的,現(xiàn)在多了一個"新客戶",就是 Agent 本身。

最初這確實(shí)是個問題。Notion 的 API 用一種非常冗余的 JSON 格式來表示 blocks,對 Agent 來說又啰嗦又難處理。

他們接受了這個挑戰(zhàn),做了兩件事:第一,為頁面的讀寫設(shè)計(jì)了一種 Markdown 方言,看起來像標(biāo)準(zhǔn) Markdown,但擴(kuò)展了對所有 Notion block 類型的支持,模型對這種格式非常擅長。第二,數(shù)據(jù)庫交互用 SQLite 語法,模型也天然擅長 SQL。

Sarah 問怎么搞清楚什么對 Agent 更好?

Simon 說兩條路。一是經(jīng)驗(yàn)主義:不斷嘗試,發(fā)現(xiàn)"哦,它不擅長這個""哦,這個 Token 太多了,怎么壓縮?"二是第一性原理:模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)里有什么?它的先驗(yàn)知識是什么?它天然擅長什么格式?Agent 循環(huán)的高效模式是什么?

Sarah 總結(jié):所以你們在做用戶研究,只不過用戶是 Agent。

Simon 笑著說:對,而且這個"用戶"隨時可以聊天,你有無限的訪問權(quán)限,還能寫腳本批量測試。

【10】13 天不間斷

Sarah 問到 Simon 個人的 Agent 工作流。

Simon 說他正在做一個新原型,同時跑著好幾個 Agent。他的日常工具是 Claude Code 或 Codex 的命令行版本,他喜歡命令行工具,簡單好用。

他現(xiàn)在的目標(biāo)就是盡可能多地同時運(yùn)行 Agent,全天候不間斷。每天晚上睡覺前,他會確保給 Agent 安排了足夠多的任務(wù),保證第二天早上醒來時它還沒做完。

Sarah 說:那就是勝利。

對,那就是勝利。我的個人紀(jì)錄是,我有一個編碼 Agent 連續(xù)跑了 13 天沒停過,一直在按任務(wù)列表工作。

Sarah 承認(rèn)自己這周也多次半夜醒來檢查 Agent 是不是還在跑。Simon 說他也是,每天睡前都要最后確認(rèn)一遍它還在轉(zhuǎn)。

Simon 的 Personal Agent 也是他的日常工具,因?yàn)樗茉L問公司工作空間的所有內(nèi)容。比如訪談前一天晚上,他讓 Agent 幫他看 Custom Agent 發(fā)布后的用戶反饋。

但他最得意的是一個郵件分揀 Agent。這個 Agent 連接了他所有的工作和個人郵箱,每天自動把不需要看的郵件歸檔。搭建過程很簡單:創(chuàng)建一個 Custom Agent,給它郵件訪問權(quán)限,再給它一個空白 Notion 頁面當(dāng)"記憶"。然后讓它去看郵件,反過來"采訪"Simon:提出它認(rèn)為應(yīng)該歸檔的郵件,Simon 進(jìn)行糾正。Agent 用這些反饋?zhàn)詣由梢惶滓?guī)則。頭幾天 Simon 還在糾正它,幾周后他完全取消了審批環(huán)節(jié),Agent 就全自動運(yùn)行了。

Simon 說這徹底解決了他郵件問題。他工作主要在 Slack 上,95% 的個人郵件和工作郵件他根本不需要看?,F(xiàn)在他打開收件箱,里面只有真正需要他處理的內(nèi)容。

他還有一個反饋路由 Agent。Notion 內(nèi)部有一個 Slack 頻道,同事們會在里面隨手發(fā)產(chǎn)品反饋和 bug 報(bào)告。以前這些反饋有時候有人回應(yīng),有時候就被忽略了,因?yàn)樯婕疤鄨F(tuán)隊(duì)。這個 Agent 的全部工作就是把反饋路由到正確的地方。它用類似的"記憶"模式,在實(shí)際運(yùn)行中學(xué)習(xí)路由規(guī)則,久而久之積累了數(shù)百條規(guī)則。比如如果是移動端的 bug,它知道要路由給移動團(tuán)隊(duì),然后在他們的數(shù)據(jù)庫里創(chuàng)建任務(wù)。

Simon 說他在最初會檢查 Agent 學(xué)到的規(guī)則是否合理,但一旦信任它在正常運(yùn)作,就不再看了。偶爾會出問題,他再去修。

他的通用模式是:先做原型,放在審批模式下密切觀察,跑幾輪之后確認(rèn)它在正常工作,然后完全放手。

【11】從"做事的工具"變成"管 Agent 的工具"

Sarah 提到 Simon 和 Ivan 最初是在 Tools for Thought 社區(qū)認(rèn)識的。經(jīng)過這幾年的 AI 變革,Notion 的核心定位變了嗎?

Simon 說變化相當(dāng)大。

AI 之前,Notion 的目標(biāo)是為人類創(chuàng)造最好的直接執(zhí)行工作的工具。

現(xiàn)在的目標(biāo)是為人類創(chuàng)造最好的管理 Agent 來替你工作的工具。

之前的目標(biāo)是創(chuàng)造最好的工具讓人直接做事?,F(xiàn)在的目標(biāo)是創(chuàng)造最好的工具讓人管理 Agent 替你做事。這是一個很大的轉(zhuǎn)變。

但他接著說了一個重要的發(fā)現(xiàn):Notion 之前構(gòu)建的所有原語,在 Agent 時代依然非常有用。文檔依然需要,Agent 很喜歡寫 Markdown。數(shù)據(jù)庫依然需要,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依然是剛需。如果你有 100 個后臺編碼 Agent 在同時工作,你不會想要 100 個聊天窗口,你會想要一個看板。跟以前一樣。

Notion 只需要增加一些新原語:Agent 是什么?它怎么跟頁面和數(shù)據(jù)庫交互?

Sarah 最后問:過去六個月,你個人的工作方式有什么變化?

Simon 說完全變了。他從 2025 年夏天起就不再手寫代碼了。

經(jīng)歷了幾個階段:人手動寫所有代碼→Tab 補(bǔ)全→跟 Agent 對話讓它做小任務(wù),但人還在外層循環(huán)→現(xiàn)在他設(shè)計(jì)一個端到端的任務(wù),包括改動和驗(yàn)證,他只負(fù)責(zé)最外層的確認(rèn)。如果 Agent 跑偏了,他去糾正。

他現(xiàn)在是 Agent 管理者,不是程序員。

【12】讓非技術(shù)團(tuán)隊(duì)也能造 Agent

Sarah 問 Notion 內(nèi)部是怎么幫非技術(shù)團(tuán)隊(duì)建立用 Agent 的直覺的。

Simon 說他們定期做內(nèi)部 workshop 和 hackathon。一個月前他剛跟人力資源團(tuán)隊(duì)(People Team)做了一次。這個團(tuán)隊(duì)反而成了 Custom Agent 最積極的使用者,因?yàn)樗麄內(nèi)粘>陀写罅吭?Slack 和 Notion 之間來回搬運(yùn)信息的重復(fù)工作。

他的觀察是,大家其實(shí)都很興奮想試,只是需要一點(diǎn)推動幫他們起步。一旦跨過"什么是 prompt"、"Agent 怎么被觸發(fā)和喚醒"這些最初的技術(shù)門檻,Agent 的交互方式其實(shí)非常符合直覺,因?yàn)槟憔褪窃诟f話。

最大的障礙可能不是能力問題,而是信心問題:讓人們相信這東西真的能用。

Q&A

Notion 的 AI harness 多久重寫一次?為什么?
大約每六個月一次。因?yàn)槟P秃图夹g(shù)進(jìn)步太快,系統(tǒng)必須緊貼當(dāng)前狀態(tài)設(shè)計(jì),做完一版就不動是常見錯誤。

編碼 Agent 對團(tuán)隊(duì)規(guī)模有影響嗎?
個人產(chǎn)出上限大幅提高,但 Notion 的團(tuán)隊(duì)規(guī)模沒有顯著縮小。小團(tuán)隊(duì)一直更好,這一點(diǎn)在 AI 前后沒有本質(zhì)變化。

Notion 怎么為 Agent 設(shè)計(jì) API?
頁面讀寫用 Markdown 方言,數(shù)據(jù)庫用 SQLite。設(shè)計(jì)方法是經(jīng)驗(yàn)主義試錯加第一性原理推演:既看 Agent 實(shí)際表現(xiàn),也想模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識。

Custom Agent 和 Personal Agent 有什么區(qū)別?
Personal Agent 跟用戶有相同權(quán)限,被動響應(yīng)用戶請求。Custom Agent 默認(rèn)無權(quán)限需要授權(quán),可以按計(jì)劃或觸發(fā)器在后臺自主運(yùn)行。

Simon 認(rèn)為 AGI 會長什么樣?
AGI 就是一個編碼 Agent。代碼是表達(dá)確定性邏輯的最好原語,而能寫代碼的 Agent 可以不斷自我擴(kuò)展能力。

Simon 在這次對話里反復(fù)傳遞的核心信息有三個:第一,AI 系統(tǒng)必須跟著模型能力持續(xù)重寫,不能做一版就停;第二,編碼 Agent 不只是開發(fā)者的效率工具,它是 Agent 自我進(jìn)化的關(guān)鍵能力;第三,生產(chǎn)力軟件的定義正在從"人用的工具"變成"人用來管理 Agent 的工具"。

一個值得追問的問題是:Custom Agent 自主運(yùn)行帶來的 prompt injection 安全風(fēng)險(xiǎn),Simon 在訪談中沒有提及,但 Notion 官方文檔里已經(jīng)寫了這是他們正在投入的領(lǐng)域。當(dāng)你的 Agent 數(shù)量超過員工數(shù)量時,安全和控制的問題只會越來越大。

另一個懸而未決的點(diǎn):如果 AGI 真的是編碼 Agent,那模型廠商自己做的 Agent 跟 Notion 的 Agent 會是什么關(guān)系?"模型的瑞士"這個定位,在模型廠商也想做平臺的時代,能維持多久?不過 Simon 自己給出了一個方向:管理 100 個 Agent 的人需要什么?不是 100 個聊天窗口,是一個看板。如果這個判斷成立,Notion 十多年積累的協(xié)作基礎(chǔ)設(shè)施就不是包袱,而是壁壘。

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郭茂辰海峽傳真
2026-04-25 22:00:35
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至死不渝的愛情
2026-04-26 18:41:13
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知鑒明史
2026-04-25 21:05:03
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南萬說娛26
2026-04-26 10:54:10
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證券時報(bào)e公司
2026-04-26 17:29:23
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觸摸史跡
2026-04-26 15:15:42
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