别再把Notion当数字花瓶：第二大脑的正确打开方式_服务软件

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2. 当智力变成白菜价，百亿美金创始人揭秘普通人未来3年最大出路 Notion 创始人 Ivan 赵的这篇万字长文，让我看透了 AI 时代的三个真相：智力正在“基建化”：当脑力劳动变成自来水一样廉价，你的“努力”可能正在贬值；人类不是“胶水”：别再把生命浪费在标签页的切换和粘贴上，真正的变革是重构，而不是效率；品味是最后的护城河：技术是油门，品味才是方向盘 #ai #科技 #马斯克 #Notion #创业思维

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16. 抽时间看了一期播客，Access Podcast 请到了 Notion 的 CEO Ivan Zhao，聊了将近一个小时。话题从 Notion 即将发布的自定义 Agent 功能出发，一路聊到了招聘、商业模式、软件行业的未来，信息量非常大。Ivan 这个人说话很松弛，但观点极其锐利，很多判断放在当下的 AI 浪潮里，都值得反复咀嚼。我挑几个有意思的观点在这里分享给大家吧。1、Notion 的 CEO Ivan Zhao 说：AI 时间节省的形状是「横向」的，还没有「纵向」替代任何人。什么意思呢？就是说，Agent 帮每个人省了五分钟、十分钟，每个人的日子都好过了一点，但还没有出现某个岗位被 Agent 整体替代的情况。如果你问 Notion 内部的员工，要不要把 Agent 拿走，他们肯定不愿意。但如果你问，Agent 到底替代了谁的工作？目前还指不出一个具体的人。这个观察非常诚实。很多公司在宣传 AI 的时候喜欢说「解放生产力」「让你专注于真正重要的事」，但 Ivan 直接承认，目前还没看到结构性的变化。模型能力还需要提升，权限和安全的基础设施也没跟上。换个角度想，这其实也意味着一个窗口期。AI 目前还在「让每个人轻松一点」的阶段，还没到「让某些人没事做」的阶段。在这个窗口期里，谁能学会用 Agent 把那些横向的碎片时间攒起来，谁就能比别人多出一大截可支配的精力。2、他把自己从「信息的消费者」变成了「信息的审阅者」。以前你得自己去翻邮件、翻日历、翻各种工具，现在 Agent 把所有信息汇总好，你只需要做判断。3、招人越来越年轻，因为经验正在贬值。Notion 招了一个 16 岁的工程师。故事是这样的。去年年中他们先招了一个 18 岁的，觉得已经是公司史上最年轻的员工了。结果没过多久，有人在 YouTube 上发现了一个少年，做的设计和 AI 相关的视频非常有水平，就邀请他来公司参观。Ivan 在电梯里碰到这个人，问他在哪上大学，对方说我没上大学，我还在读高中十年级。但这个孩子现在正在参与 Notion 下一个新产品的核心开发。Ivan 解释了为什么倾向于招更年轻的人。第一，年轻人对 AI 工具的接受速度更快，没有那么多「这个做不到」的预设。第二，很多传统经验在 AI 时代正在失效，模型的能力每两个月就跃升一次，上一轮的经验到下一轮可能就不适用了。第三，从小在互联网环境里长大的人，学习速度本身就在以不同的速率复利增长，再叠加上 ChatGPT 这样的工具，差距会越来越大。这段话听完其实挺让人感慨的。它意味着在 AI 时代，「会问问题」可能比「知道答案」更重要。一个 16 岁的孩子之所以能参与核心产品开发，大概率不是因为他比资深工程师懂得多，而是因为他更擅长跟 AI 协作，更愿意尝试，更少被过去的方法论束缚。4、主持人提到有人说九十年代的即时战略游戏可能是管理 Agent 的好形态，Ivan 接过话说，我们折腾了一两年用 IDE 来管理 Agent，现在发现最好的方式可能还是看板。这听起来有点好笑，但仔细想想很有道理。当你同时运行多个 Agent，每个 Agent 有不同的状态、不同的任务、不同的进度，你需要一个一目了然的界面来掌握全局。看板这种东西存在了几十年，恰恰就是为这种场景设计的。Ivan 还引用了一个比喻：人要留在循环里，但要往上走。你不想停留在做琐事的那个层级，你想升到管理一座城市的层级。就像玩模拟城市一样，你是市长，你做的是系统层面的决策，具体的执行交给下面的单元去完成。这个比喻其实暗示了一种新的工作方式。未来的知识工作者，核心能力可能不再是「把一件事做好」，而是「同时调度很多件事」。你的价值取决于你能管理多大规模的 Agent 团队，能在多高的抽象层级上做决策。5、如果你的产品不能被 Agent 使用，未来就很危险。这可能是整期节目里最核心的一个判断。主持人问 Ivan，很多人说 SaaS 要死了，软件公司的未来在哪里？Ivan 的回答很直接：如果你的产品不能被 Agent 使用，未来确实不太乐观。但如果你能重新架构产品，让 Agent 能够操作你的工具，你就能进入一个科技行业从未触及过的全新市场。他的逻辑是这样的：过去十五年，科技公司卖的是工具，按人头收费，这是一个确定的市场。但更大的市场是卖工作本身、卖服务、卖结果，这个市场大概是工具市场的十倍。AI Agent 的出现，让软件公司第一次有机会从「卖工具」跨越到「卖工作」。他还提到一个很具体的判断标准：如果一个软件产品界面上有一千个按钮，那种九十年代、两千年代风格的复杂界面，Agent 根本理解不了怎么用。而如果未来大部分知识工作都由 Agent 来完成，那些 Agent 用不了的产品就会丢失市场份额。就这么简单。6、面对 OpenAI、Anthropic 这些大模型公司可能吞噬一切的威胁，Ivan 给 Notion 找的定位很清晰：做瑞士。他的意思是，现在有三四家头部模型公司在互相追赶，今天这家领先，明天那家反超，没有人想被锁定在某一家模型上。Notion 要做的是保持中立，不管哪家发布了新模型，Notion 当天或者第二天就能接入。客户要的就是这种灵活性。同时，Notion 已经有了文档、看板、待办、权限管理这些企业级的基础设施，再加上多人协作的能力，这些东西加在一起，构成了一个独特的位置：一个模型中立的、多人协作的、企业级的 Agent 管理平台。Ivan 特别强调了「多人协作」这个点。他说 Open Claw 很酷，但本质上是单人使用的。Claude 的 Co-work 产品处理文件很强，律师和金融团队很喜欢，但也偏单人场景。Notion 从第一天起就是为团队协作设计的，这个基因在 Agent 时代反而变成了核心优势。7、当主持人问到很多 SaaS 公司在关闭 API、收紧数据接口的时候，Ivan 的态度很明确：别人关门的时候，恰恰是你应该开门的时候。他说 Notion 历史上并不是一个特别面向开发者的公司，但这个情况即将改变。接下来几周和几个月，Notion 会发布大量面向开发者的功能，拥抱平台的开放性。他的逻辑是，当整个市场都在收缩、都在保护自己的数据护城河的时候，选择开放反而能赢得信任，吸引更多的 Agent 生态接入。这个策略其实跟很多商业直觉是相反的。大部分公司在面对不确定性的时候，本能反应是收紧、防守。但 Ivan 认为，在 Agent 时代，封闭等于慢性死亡。你的产品必须对 Agent 友好，必须让外部的编程 Agent、数据 Agent 能够进来读写你的数据。谁先做到这一点，谁就能在新的生态里占据有利位置。8、Ivan 在节目里确认，Notion 正在从按席位收费转向按使用量收费。自定义 Agent 是他们第一个按使用量定价的产品。他说得很坦率：目前整个知识工作领域，还没有一家公司真正跑通了这种转型。开发者工具领域有一些先例，但在更广泛的知识工作市场里，没有人做到过。这也是他想在 Notion 还是私有公司的时候就把这件事搞定的原因，因为私有公司可以承受更大的风险，可以快速试错，不用每个季度跟华尔街解释。主持人提到 Sierra 的 CEO Brett Taylor 也在说类似的话：如果你能按结果收费，为什么还要按人头收费呢？Ivan 接过来说，按人头卖工具，你还是在科技行业里打转。但如果你能按工作量、按结果来收费，你就进入了知识经济的大盘子，那是一个大十倍的市场。这个转变对整个软件行业的影响可能是深远的。以前 SaaS 的商业模式本质上跟健身房会员卡差不多，很多收入来自那些买了但不怎么用的席位。AI 时代如果转向按使用量收费，意味着产品必须真的好用、真的能产出价值，否则客户不会为它付钱。这对软件公司的产品能力是一个更高的要求。9、Ivan 提到了乔布斯那句经典的话：计算机是人类思维的自行车。然后他说，我们有了互联网之后，这些年一直在信息高速公路上骑自行车。AI 的到来，意味着我们终于可以在信息高速公路上开汽车了。这个比喻很精准地概括了他对 AI 的理解。AI 不是要取代人，而是要升级人的工具。从自行车到汽车，你还是那个驾驶者，但你能到达的地方、你能覆盖的范围、你做事的效率，完全不在一个量级上了。而 Notion 想做的，就是造那辆车。10、Notion 的弱点，在 AI 时代变成了优势。Ivan 坦率地承认，Notion 的上手门槛一直是个问题。产品太灵活了，给你一堆乐高积木，但很多人不知道从哪里开始拼。他提到《华尔街日报》的记者 Joanna Stern 最近发了一条推文说「我终于理解 Notion 了，多亏了 AI」，Ivan 说这句话既说明我们的新手引导做得不够好，也说明 AI 确实很神奇。但他话锋一转，说了一个很有洞察力的观点：传统 SaaS 把工作流硬编码到软件逻辑里，界面是固定的，功能是预设的。Notion 一直给用户乐高积木，让你自己搭，这在过去是劣势，因为学习成本太高。但在 AI 时代，语言模型可以帮你搭这些积木。所以 Notion 的灵活性，从弱点变成了强项。这个逆转很有意思。它说明在技术范式转换的时候，过去的劣势有可能突然变成优势。那些看起来「太复杂」「太灵活」「太难上手」的产品，如果底层架构足够开放，反而可能在 AI 时代获得第二春。#科技先锋官##How I AI#

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33. 网页链接langchain发了篇官博，探讨了智能体如何利用文件系统进行上下文工程，以提升其性能和可靠性。智能体失败的主要原因并非模型能力不足，而是缺乏正确的上下文信息。上下文工程的目标是精准地将必要信息填入模型的上下文窗口，避免信息缺失、冗余或不相关。常见的上下文工程挑战包括：信息过多（检索内容远超所需）：如网络搜索返回大量无用内容，浪费token并增加成本。信息过少或超出上下文窗口：复杂任务需大量信息，单次无法加载全部。难以定位小众信息：所需信息埋藏在大量文件中，语义搜索效果有限。缺乏持续学习能力：无法从交互中积累新知识。文件系统是解决这些问题的关键工具，其优势体现在：作为“草稿板”：将大体积工具输出（如网页内容）存入文件系统，按需通过grep等工具提取关键信息，减少上下文占用。动态管理上下文：存储长期计划、子任务结果或复杂指令，按需调用，避免系统提示过载。精准搜索：利用ls、glob、grep等命令在结构化目录中快速定位特定文件、行甚至字符，尤其适合代码或技术文档。持续学习与自我更新：智能体可通过用户反馈更新自身“技能文件”，将新知识写入文件系统，实现长期记忆与能力进化。#科技先锋官#

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