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。現(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。現(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，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。