No Priors 播客第 153 期（2026 年 3 月 12 日），主持人 Sarah Guo 与 Notion 联合创始人 Simon Last 的对话。两人从 2022 年 GPT-4 初体验聊起，一路谈到 Agent 时代下 Notion 的使命转变，以及 Simon 本人如何从写代码的程序员变成 Agent 的管理者。
GPT-4 改变了一切的那个时刻
2022 年，Simon 和联合创始人 Ivan Zhao 在墨西哥全员大会上拿到了 GPT-4 的早期访问权限。两件事立刻变得清晰：模型够聪明，能理解复杂指令；知识面极深极广。Simon 的原话是：
When we played with it, it became just instantly clear to both of us — the time is now to start thinking about how to apply this. It’s only going to get better.
他们当场形成了两条计划。短期：写作助手，选中文本让 AI 改写或生成，两三个月内上线。长期：通用 Agent，给它 Notion 里所有人类可用的工具，自主创建数据库、编辑文档、串联任务。Notion AI Writer 在 2023 年 2 月正式发布。长期计划则花了整整三年，经历三四次失败，直到 2025 年秋才算真正跑通。
语义索引：工作区组织方式不再重要
AI Writer 之后，Notion 立刻开始做 Q&A：对整个工作区做语义索引（即把文本转成向量，按语义而非关键词检索），让用户提问并给出有来源支撑的回答。2023 年 10 月上线，工程量远大于 AI Writer——不是直接接模型，而是要搭建实时更新的索引系统并建立严肃的评估体系。
Q&A 上线后，索引立刻延伸到 Notion 之外，接入 Slack、Google Drive 等外部数据源。Simon 对做检索的关键判断是：大多数公司做索引做得差，因为缺乏两样东西——对 AI 浸泡出来的直觉，以及对每个数据源的工匠式关注。Slack 和 Google Drive 是完全不同类型的信息，不能套同一套处理方式。
有意思的反直觉：在 embedding 时代，工作区的文件夹组织结构其实不那么重要了。AI 不关心树状结构，只关心某个文本片段里有没有你需要的信息。Simon 现在反而建议用户”不要纠结组织方式，把东西扔进去就行”。
AI Harness 每六个月推倒重写
Notion 的 AI harness（即围绕模型搭建的整套系统层：prompt 管理、工具调用、上下文拼装、输出处理）大约每六个月重写一次，而且重写周期在缩短。Ivan 专门让 Sarah 问这个问题，已经成了内部的一个梗。
Simon 认为这是很多公司犯的关键错误——做完一版就固定下来不动。模型和技术进步太快，系统必须紧贴当前状态设计。他们采访时正在准备发布新版 harness，同时已经在想下一版。
I find it pretty fun. It’s part of the process. You get to restart and rethink it.
编码 Agent：用得好比人写的更健壮
Simon 2025 年 4 月开始使用 Claude Code，从此工作方式彻底改变。他把编码 Agent 的演化分成几个阶段：Tab 补全 → 插入改写局部代码 → Agent 端到端实现、验证、维护。
关键转变在于：不是”凭感觉编程”，而是在让 Agent 动手前，先想清楚”要做什么改动、怎么验证、怎么安全部署”，再让 Agent 执行整个过程。
If you do it well, you can be much more ambitious about what you’re building and also make it much more robust than you could have done with humans writing it. And then the flip side is, if you do it badly, it’s all slop.
PR 越来越大、越来越复杂，但测试覆盖率大幅提高。Simon 不再提交任何没有完整单元测试的 PR。设计团队建了一个 git 仓库叫”Design Playground”——一个简化版 Notion 加一堆 UI 基础组件——所有设计师都能快速搭出可部署的高保真原型。讨论方案不再指着静态图，而是直接给你一个可以打开的 URL。
个人产出上限大幅提高，但团队规模没有显著缩小。“如果能让团队小，几乎总是更好的，AI 之前是这样，AI 之后也还是。“差距在于愿不愿意用工具：
You can be a 100 or 1,000x engineer if you’re using the tools right now. The minimum bar has not changed, but the maximum bar has extremely increased.
三四次失败之后，Agent 终于上线
通用 Agent 的长期愿景在 2022 年就有了，但”总是差不多能用，就是不够有用”，根本原因是时机太早。Notion 前后尝试了三到四次。
2025 年 9 月，Personal Agent 上线（即 Notion 3.0）：每个用户有一个 Agent，拥有和用户相同的访问权限，能创建数据库、更新内容、搜索网页、做研究。2026 年 2 月，Custom Agent 发布：默认无权限，授权后可在后台自主运行——接入 Slack 频道自动回复并创建任务、定期搜索网页填充周报数据库等。
Simon 最兴奋的方向是让 Agent 从初始内核自我引导出新能力：某个集成不存在？自己写代码构建，部署，然后使用。
I think of coding agents as the kernel of AGI. AGI will be a coding agent. Code is just a really useful primitive for representing deterministic logic.
为 Agent 重新设计 API
Notion 原有的 API 用一种极度冗余的 JSON 格式表示 blocks，对 Agent 既啰嗦又难处理。Notion 重新设计了两套接口：
- 页面读写：自定义 Markdown 方言，外观像标准 Markdown，但扩展支持所有 Notion block 类型——模型天然擅长这种格式
- 数据库交互：SQLite 语法——模型对 SQL 有很强的先验
方法论是经验主义加第一性原理：一边试，发现”它不擅长这个”或”token 太多了”；一边问，模型训练数据里有什么，它天然擅长什么格式，Agent 循环的高效模式是什么。Sarah 总结得准：你在做用户研究，只不过用户是 Agent。
13 天不间断，Agent 管理者的日常
Simon 的日常工具是 Claude Code 或 Codex 的命令行版本，偏好简单的 CLI。目标是同时跑尽可能多的 Agent，全天候不停。每晚睡前确认 Agent 还在运转，目标是第二天早上醒来时任务还没做完。
My personal record is that I’ve had a coding agent running for 13 days straight, without stopping, just basically working through tasks.
个人最喜欢的 Custom Agent 是邮件分拣 Agent：接入所有工作和个人邮箱，每天自动归档不需要看的邮件。搭建方式：给 Agent 一个空白 Notion 页面当”记忆”，让它提出认为应该归档的邮件，用户纠正，Agent 自动生成规则。头几天还在纠正，几周后完全取消审批，全自动运行。现在收件箱里只剩真正需要处理的内容。
另一个是反馈路由 Agent：监听 Notion 内部的 Slack 反馈频道，把产品反馈和 bug 路由到正确的团队和数据库。积累了数百条规则，知道移动端 bug 要路由给移动团队。
通用模式：先做原型，放在审批模式下密切观察，跑几轮确认正常后完全放手。
使命转变：管理 Agent 的工具
AI 之前，Notion 的目标是为人类创造最好的直接执行工作的工具。现在的目标是：
Create the best tool for humans to manage agents to do the work for them. That’s a big shift.
但 Notion 之前构建的所有原语在 Agent 时代依然有用。文档依然需要，Agent 喜欢写 Markdown。数据库依然需要。如果有 100 个后台编码 Agent 在同时工作，你不会想要 100 个聊天窗口，你会想要一个看板——跟以前一样。Notion 只需要增加新原语：Agent 是什么、怎么跟页面和数据库交互。
在模型选择上，Notion 把自己定位为”模型界的瑞士”——不锁定任何一家模型厂商，随时让用户访问最好的模型。开源模型也在接入，四家中国模型”相当不错”，已上线其中一款，计划全部接入。
Simon 从 2025 年夏天起不再手写代码。从”设计端到端任务让 Agent 执行，自己只做最外层验证”，他现在是 Agent 管理者，不是程序员。
关于非技术团队的 Agent 推广，Simon 的观察值得单独记录：最大的障碍不是能力问题，而是信心问题——让人们相信这东西真的能用。Notion 定期为内部非技术团队做 workshop 和 hackathon，People Team 反而成了 Custom Agent 最积极的使用者，因为他们日常就有大量在 Slack 和 Notion 之间来回搬运信息的重复工作。一旦跨过”什么是 prompt""Agent 怎么被触发”这些最初的门槛，后续的交互方式非常符合直觉，因为就是在跟它说话。