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看完Notion CEO Ivan Zhao最新视频播客，我总结了他在播客中的精华内容，分享给大家。
01
关于自定义智能体（Custom Agents）的发布
目前一切准备得都很顺利。我们正在为下周全面上线的“自定义智能体”做最后冲刺。这件事我们内部已经测试了一段时间，实际上，在今天的全员会上我也提到，这个想法我们已经酝酿了将近一年。我们曾在去年底的“Make with Notion”大会上做过预演，有一批公司已经试用了一阵子，下周它终于要迎来真正的公开亮相了。
现在行业里大家都在从不同角度探索智能体。比如最近很火的 OpenClaw，很多人甚至跑去买 Mac mini，就为了能在后台跑一个异步的智能体帮自己干活。但这毕竟只是极客的玩法。我们想做的是一个“企业级的、支持多人协作的”环境——让你可以轻松创建一家 24 小时为你运转的“智能体工厂”，并且门槛足够低，让所有人都能用上。这正是我们新产品的核心精神。
其实大家心里都有一种“拼乐高”的冲动，虽然你想看到最终的成品，但最迷人的往往是动手制造那些“乐高模块”的旅程。当你做出了极棒的东西，自然会想展示给别人看，这种创造的渴望也是大家被 Notion 以及智能体吸引的重要原因。
02
从“搬砖人”到“模拟城市市长”
这其中包含两个维度的意义。首先，在产品层面上，我们希望所有的管理者、CEO，甚至公司里的每一个普通员工，都能感觉到自己正在带领一支由“数字实习生”和智能体组成的团队。
另一方面，就拿我自己管理 Notion 来说，我最近一直在用编程智能体（Coding Agents）把公司里的各种工具串联起来，这感觉简直像拥有了超能力。比如我们的智能体，一端连着后端 Snowflake 的数据库，另一端打通了 Notion 里的所有上下文，并且还能调动 Claude 去执行其他流程。现在，我能在公司里提出任何跨维度的问题，它都能给我极其精准、甚至是超人类水准的完美解答，还能帮我跑通许多重复性的流程。
在“编程智能体”革命到来之前，我们是从未拥有过这种力量的。这是一种极其新鲜的体验，感觉你真的在为你的公司玩一场《模拟城市》（SimCity）。
03
消灭“数字体力活”
通过这次发布，我们主要想彻底解决三个痛点： 第一是回答重复性问题——其实企业里很大一部分的所谓“知识流转”，只不过是在重复回答那些早就躺在知识库里的问题。 第二是分发工单和待办事项——比如在不同的 Slack 频道间流转信息，很多产品经理和研发主管每天都在干这种活。 第三是写各种状态更新和汇报——比如“我们上周干了什么”、“你昨天干了什么”。
这些事情，就是我们常说的“数字体力活”（Busy work）。知识工作者的大部分时间都被这些极其乏味的事情占据了。现在，智能体可以把这些活儿干得极其漂亮，甚至比人干得还好。所以，把这些全部剥离给智能体吧，人类应该把自己的位置往上提，去当那个规划系统的“市长”。
04
企业级软件的护城河：权限与规则
当涉及到企业和商业场景时，透明度、权限锁和安全护栏是绝对的刚需。团队协作必然存在商业机密，某些只有专家才能定义的审批流，绝不能被随便篡改。
大语言模型的强大之处在于它的“无边界”——任何人只要会说话，就能让模型去修改东西。但这在商业环境中恰恰是致命的弱点，你不希望系统变成法外之地。你需要权限控制，需要安全机制，这些听起来枯燥，却极其重要。这也是我们的智能体能提供的核心价值。你可以自己在 Mac mini 上跑开源模型来管理个人生活，但那套做法是没法直接搬到一家公司里去用的。
05
智能体带来的效率质变：以 Ramp 为例
我们之前邀请了 Ramp、Vercel、Cursor 等一批极具 AI 基因的公司进行内测。以 Ramp 为例，这是一家将近 3000 人的公司，去年他们把跨部门的六七个协作工具全部砍掉，全面迁移到了 Notion 上。第一步的集中化让他们省了钱、提了速；但更重要的是，信息统一后，AI 智能体就拥有了唯一的、全局的“上下文”。
Ramp 的产品发版速度极快，他们的销售团队以前很难跟上这种节奏，搞不清最新功能是什么、该怎么回答客户。于是他们做了一个自定义智能体，打通了 Slack 频道、内部文档和邮件。仅仅在过去的几周里，这个智能体就解答了销售团队的 4000 个问题。如果每个问题耗费人工半小时去沟通查阅，这就是整整 2000 个小时的人工时间。这是实打实的价值。
而在 Notion 内部，工程师和产品设计的每日站会已经全部由智能体接管了，大家再也不用去写什么会议摘要或上周总结。分发工单、管理 Bug 积压池，这些都不再需要产品经理亲自动手。它也许每次只为你省下了 5 分钟、10 分钟，但当它在全公司横向铺开时，这种累加效应是非常惊人的。
06
告别收件箱与传统的“按钮”时代
我现在每天早上都会收到我的智能体发来的一份极简简报。其实，我已经不再像个“正常人”那样去亲自查看收件箱了。我的邮箱完全由智能体来接管和对话，它知道我正在推进什么项目，了解我最关心什么。这就好比把一个精锐的数据科学团队直接装进了口袋里。
大家总觉得 Notion 入门门槛高，那是因为过去我们给了用户一堆“乐高积木”，而传统的 SaaS 软件是把工作流死死焊在代码里的（虽然死板但好上手）。但到了大模型时代，我们的弱点反而变成了最强的壁垒。因为大模型知道如何拼装这些乐高。现在，Notion 里超过 50% 的数据库，已经不再是人类从头一点点建立的，而是由智能体直接生成的。
为什么我们要把系统界面设计得更智能？因为我不希望用户为了归档邮件去点 50 下鼠标按钮，我只需要直接告诉智能体：“把今天不重要的邮件都归档。”
07
雇佣 16 岁的少年与 AI 时代的招聘
我们现在的招聘确实越来越倾向于更年轻、在职业生涯极早期的人。去年，我们招进了一个甚至连大学都没上的 16 岁高二学生。我们是在 YouTube 上看到他做的设计和 AI 视频的，他极具天赋。现在，这个年轻人正在负责编写我们下一代核心产品中很大的一部分代码。
为什么要找这么年轻的人？因为他们拥抱新工具的速度更快，更关键的是，他们脑子里“没有预设的边界”。
我们这代人，潜意识里总觉得“计算机做不到某些事”。但现在，这种边界每个月都在被重写。这些年轻人伴随着互联网和 ChatGPT 长大，他们的学习复利和迭代速度是完全不同的。在这个时代，传统的经验不再那么重要，更重要的是你是否足够渴望，是否懂得向机器提出正确的问题。
08
从“骑自行车”到“驾驶汽车”
如果回到 5 年或 10 年前，我大概依然不会一头扎进硬核的 AI 模型研究里。计算机领域一直有两派：一派是麻省理工那样的 AI 派，教机器下棋；另一派是做人机交互（HCI）的“增强人类智力”派。我始终被后者吸引——我关心界面、关心工具，关心如何创造出能够拿在手里、放大人类本质的东西。
现在 AI 变得如此强大，我们该如何利用这种力量去创造出全新形态的工具？这就是这个时代最大的命题。
乔布斯曾说，计算机是“思维的自行车”。但在过去的互联网时代，我们充其量只是在信息高速公路上费力地蹬着踏板。而 AI 的到来，终于让我们可以在这条公路上驾驶汽车了。
过去，我们在不同的“工作空间（Workspace）”里痛苦地搬运信息；现在，我们拥有了这些不知疲倦的数字心智去代劳。也就是我之前写过的，人类要成为“无限心智的管理者（Manager of Infinite Minds）”。未来的终极考验，不是你能不能干活，而是你能不能像玩《模拟城市》一样，同时管理好一千个工作空间。而突破这个瓶颈的关键，依然在于人机交互的终极形态。
01
关于自定义智能体（Custom Agents）的发布
目前一切准备得都很顺利。我们正在为下周全面上线的“自定义智能体”做最后冲刺。这件事我们内部已经测试了一段时间，实际上，在今天的全员会上我也提到，这个想法我们已经酝酿了将近一年。我们曾在去年底的“Make with Notion”大会上做过预演，有一批公司已经试用了一阵子，下周它终于要迎来真正的公开亮相了。
现在行业里大家都在从不同角度探索智能体。比如最近很火的 OpenClaw，很多人甚至跑去买 Mac mini，就为了能在后台跑一个异步的智能体帮自己干活。但这毕竟只是极客的玩法。我们想做的是一个“企业级的、支持多人协作的”环境——让你可以轻松创建一家 24 小时为你运转的“智能体工厂”，并且门槛足够低，让所有人都能用上。这正是我们新产品的核心精神。
其实大家心里都有一种“拼乐高”的冲动，虽然你想看到最终的成品，但最迷人的往往是动手制造那些“乐高模块”的旅程。当你做出了极棒的东西，自然会想展示给别人看，这种创造的渴望也是大家被 Notion 以及智能体吸引的重要原因。
02
从“搬砖人”到“模拟城市市长”
这其中包含两个维度的意义。首先，在产品层面上，我们希望所有的管理者、CEO，甚至公司里的每一个普通员工，都能感觉到自己正在带领一支由“数字实习生”和智能体组成的团队。
另一方面，就拿我自己管理 Notion 来说，我最近一直在用编程智能体（Coding Agents）把公司里的各种工具串联起来，这感觉简直像拥有了超能力。比如我们的智能体，一端连着后端 Snowflake 的数据库，另一端打通了 Notion 里的所有上下文，并且还能调动 Claude 去执行其他流程。现在，我能在公司里提出任何跨维度的问题，它都能给我极其精准、甚至是超人类水准的完美解答，还能帮我跑通许多重复性的流程。
在“编程智能体”革命到来之前，我们是从未拥有过这种力量的。这是一种极其新鲜的体验，感觉你真的在为你的公司玩一场《模拟城市》（SimCity）。
03
消灭“数字体力活”
通过这次发布，我们主要想彻底解决三个痛点： 第一是回答重复性问题——其实企业里很大一部分的所谓“知识流转”，只不过是在重复回答那些早就躺在知识库里的问题。 第二是分发工单和待办事项——比如在不同的 Slack 频道间流转信息，很多产品经理和研发主管每天都在干这种活。 第三是写各种状态更新和汇报——比如“我们上周干了什么”、“你昨天干了什么”。
这些事情，就是我们常说的“数字体力活”（Busy work）。知识工作者的大部分时间都被这些极其乏味的事情占据了。现在，智能体可以把这些活儿干得极其漂亮，甚至比人干得还好。所以，把这些全部剥离给智能体吧，人类应该把自己的位置往上提，去当那个规划系统的“市长”。
04
企业级软件的护城河：权限与规则
当涉及到企业和商业场景时，透明度、权限锁和安全护栏是绝对的刚需。团队协作必然存在商业机密，某些只有专家才能定义的审批流，绝不能被随便篡改。
大语言模型的强大之处在于它的“无边界”——任何人只要会说话，就能让模型去修改东西。但这在商业环境中恰恰是致命的弱点，你不希望系统变成法外之地。你需要权限控制，需要安全机制，这些听起来枯燥，却极其重要。这也是我们的智能体能提供的核心价值。你可以自己在 Mac mini 上跑开源模型来管理个人生活，但那套做法是没法直接搬到一家公司里去用的。
05
智能体带来的效率质变：以 Ramp 为例
我们之前邀请了 Ramp、Vercel、Cursor 等一批极具 AI 基因的公司进行内测。以 Ramp 为例，这是一家将近 3000 人的公司，去年他们把跨部门的六七个协作工具全部砍掉，全面迁移到了 Notion 上。第一步的集中化让他们省了钱、提了速；但更重要的是，信息统一后，AI 智能体就拥有了唯一的、全局的“上下文”。
Ramp 的产品发版速度极快，他们的销售团队以前很难跟上这种节奏，搞不清最新功能是什么、该怎么回答客户。于是他们做了一个自定义智能体，打通了 Slack 频道、内部文档和邮件。仅仅在过去的几周里，这个智能体就解答了销售团队的 4000 个问题。如果每个问题耗费人工半小时去沟通查阅，这就是整整 2000 个小时的人工时间。这是实打实的价值。
而在 Notion 内部，工程师和产品设计的每日站会已经全部由智能体接管了，大家再也不用去写什么会议摘要或上周总结。分发工单、管理 Bug 积压池，这些都不再需要产品经理亲自动手。它也许每次只为你省下了 5 分钟、10 分钟，但当它在全公司横向铺开时，这种累加效应是非常惊人的。
06
告别收件箱与传统的“按钮”时代
我现在每天早上都会收到我的智能体发来的一份极简简报。其实，我已经不再像个“正常人”那样去亲自查看收件箱了。我的邮箱完全由智能体来接管和对话，它知道我正在推进什么项目，了解我最关心什么。这就好比把一个精锐的数据科学团队直接装进了口袋里。
大家总觉得 Notion 入门门槛高，那是因为过去我们给了用户一堆“乐高积木”，而传统的 SaaS 软件是把工作流死死焊在代码里的（虽然死板但好上手）。但到了大模型时代，我们的弱点反而变成了最强的壁垒。因为大模型知道如何拼装这些乐高。现在，Notion 里超过 50% 的数据库，已经不再是人类从头一点点建立的，而是由智能体直接生成的。
为什么我们要把系统界面设计得更智能？因为我不希望用户为了归档邮件去点 50 下鼠标按钮，我只需要直接告诉智能体：“把今天不重要的邮件都归档。”
07
雇佣 16 岁的少年与 AI 时代的招聘
我们现在的招聘确实越来越倾向于更年轻、在职业生涯极早期的人。去年，我们招进了一个甚至连大学都没上的 16 岁高二学生。我们是在 YouTube 上看到他做的设计和 AI 视频的，他极具天赋。现在，这个年轻人正在负责编写我们下一代核心产品中很大的一部分代码。
为什么要找这么年轻的人？因为他们拥抱新工具的速度更快，更关键的是，他们脑子里“没有预设的边界”。
我们这代人，潜意识里总觉得“计算机做不到某些事”。但现在，这种边界每个月都在被重写。这些年轻人伴随着互联网和 ChatGPT 长大，他们的学习复利和迭代速度是完全不同的。在这个时代，传统的经验不再那么重要，更重要的是你是否足够渴望，是否懂得向机器提出正确的问题。
08
从“骑自行车”到“驾驶汽车”
如果回到 5 年或 10 年前，我大概依然不会一头扎进硬核的 AI 模型研究里。计算机领域一直有两派：一派是麻省理工那样的 AI 派，教机器下棋；另一派是做人机交互（HCI）的“增强人类智力”派。我始终被后者吸引——我关心界面、关心工具，关心如何创造出能够拿在手里、放大人类本质的东西。
现在 AI 变得如此强大，我们该如何利用这种力量去创造出全新形态的工具？这就是这个时代最大的命题。
乔布斯曾说，计算机是“思维的自行车”。但在过去的互联网时代，我们充其量只是在信息高速公路上费力地蹬着踏板。而 AI 的到来，终于让我们可以在这条公路上驾驶汽车了。
过去，我们在不同的“工作空间（Workspace）”里痛苦地搬运信息；现在，我们拥有了这些不知疲倦的数字心智去代劳。也就是我之前写过的，人类要成为“无限心智的管理者（Manager of Infinite Minds）”。未来的终极考验，不是你能不能干活，而是你能不能像玩《模拟城市》一样，同时管理好一千个工作空间。而突破这个瓶颈的关键，依然在于人机交互的终极形态。
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Gemini 3.1 Pro发布
是 Gemini 3 系列的迭代版本，也是现在Google 用于复杂任务的最先进模型之一。
它基于 Gemini 3 Pro，并面向更强的推理与可靠性做了增强：
原生多模态理解：可理解文本、图像、音频、视频、PDF，甚至“整个代码仓库”的上下文。
超长上下文：最高 1M tokens输入上下文窗口。
更强的复杂问题求解与多步骤执行：面向 agentic workflow（智能体式工作流）与软件工程行为做了优化。
是 Gemini 3 系列的迭代版本，也是现在Google 用于复杂任务的最先进模型之一。
它基于 Gemini 3 Pro，并面向更强的推理与可靠性做了增强：
原生多模态理解：可理解文本、图像、音频、视频、PDF，甚至“整个代码仓库”的上下文。
超长上下文：最高 1M tokens输入上下文窗口。
更强的复杂问题求解与多步骤执行：面向 agentic workflow（智能体式工作流）与软件工程行为做了优化。
最新发布｜Gemini 3.1 Pro 全面解读：更会思考的多模态模型
3 00
NotebookLM新增功能：可以直接下载为PPT（.PPTX）格式。
NotebookLM终于可以下载PPT格式了！
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