- Notion đang định vị mình là một nền tảng điều phối tác nhân AI, nơi con người và các tác nhân có thể cộng tác để tự động hóa và quản lý các quy trình làm việc phức tạp.
- Sự tích hợp các "tác nhân được quản lý" như Claude cho phép Notion đơn giản hóa việc triển khai AI mạnh mẽ, biến các tác vụ chạy dài và phức tạp thành "plug and play" cho người dùng.
- Cách tiếp cận này giúp tự động hóa hiệu quả các quy trình như tiếp nhận khách hàng mới, nơi AI sử dụng ngữ cảnh trong Notion để tạo nội dung, quản lý tác vụ và cho phép tương tác trực tiếp để liên tục cải thiện.
How Notion built with Claude Managed Agents
- Tận dụng AI cho Tự động hóa Quy trình: Sử dụng các tác nhân AI để tự động hóa các quy trình làm việc đa bước, phức tạp, giúp giảm thiểu nỗ lực thủ công và tăng hiệu quả (ví dụ: tạo nguyên mẫu, tiếp nhận khách hàng).
- Ưu tiên Điều phối Tác nhân: Thiết kế hệ thống có khả năng quản lý và điều phối hiệu quả nhiều tác nhân AI, đảm bảo chúng có đủ ngữ cảnh và dữ liệu để thực hiện nhiệm vụ một cách phối hợp.
- Sử dụng Giải pháp "Managed Agent": Lựa chọn các dịch vụ tác nhân được quản lý từ bên thứ ba (như tích hợp Claude của Notion) để đơn giản hóa việc xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng AI phức tạp, cho phép triển khai nhanh hơn.
- Hỗ trợ Tác vụ AI Chạy dài: Phát triển hoặc tích hợp các hệ thống có khả năng xử lý các tác vụ AI yêu cầu thời gian thực thi kéo dài (ví dụ: 20 phút đến một giờ), bao gồm quản lý bộ nhớ và đầu ra chất lượng cao ổn định.
- Tích hợp Dữ liệu theo Ngữ cảnh: Cung cấp cho các tác nhân AI các cơ sở dữ liệu và bảng tác vụ liên quan trong nền tảng (ví dụ: các trang Notion) để cung cấp ngữ cảnh phong phú, giúp tạo ra nội dung hoặc hành động chính xác.
- Kích hoạt Tương tác Trực tiếp Người dùng-Tác nhân: Triển khai giao diện cho phép người dùng giao tiếp trực tiếp với các tác nhân AI (ví dụ: các phiên làm việc với Claude trong Notion) để lặp lại, tinh chỉnh và giải quyết vấn đề theo thời gian thực.
- Triển khai Theo dõi Hiệu suất AI: Thiết lập các cơ chế để giám sát hoạt động và hiệu suất của tác nhân (ví dụ: dữ liệu theo dõi của nền tảng Claude) nhằm thu thập dữ liệu để cải tiến liên tục và gỡ lỗi quy trình làm việc của AI.
- Đơn giản hóa Triển khai AI cho Người dùng Không chuyên: Hướng tới tích hợp các khả năng AI theo kiểu "plug and play", giúp các công cụ tiên tiến dễ tiếp cận với một lượng lớn người dùng mà không yêu cầu kiến thức kỹ thuật sâu.
agent— tác nhân AIorchestration— điều phốiprototype— nguyên mẫumanaged agents— tác nhân được quản lýplug and play— sẵn sàng sử dụng / cắm và chạylong-running tasks— tác vụ chạy dàiharness— hệ thống hỗ trợagent threads— luồng tác nhânClaude session— phiên làm việc với Claudetraces— dữ liệu theo dõi
Giới thiệu về Notion và Eric
Xin chào, tôi là Eric, Quản lý sản phẩm tại Notion. Tôi phụ trách các agent và điều phối agent của chúng tôi.
Bước đột phá: Tự động hóa tạo nguyên mẫu
Tôi đã có 30 tác vụ để tạo một prototype. Tôi chỉ cần kéo tất cả chúng vào và bắt đầu, mọi thứ cứ như thể một Claude đang chạy một cách tự do. Tôi nghĩ, "Ồ, mình không cần phải theo dõi việc này." Thế là tôi đi ăn nhẹ. Khi quay lại, tất cả các prototype đã được tạo ra. Đó chính là một bước đột phá quan trọng.
Tầm nhìn của Notion: Nền tảng điều phối Agent
Chúng tôi mong muốn Notion trở thành nền tảng điều phối agent. Notion là một không gian tuyệt vời cho sự cộng tác giữa con người và agent. Bạn chỉ cần đưa đúng agent vào cho công việc, và chúng tôi sẽ giúp bạn quản lý tất cả các quy trình làm việc của mình.
Chúng tôi thực sự hào hứng khi đưa các managed agents vào Notion, bởi vì Claude rất giỏi trong các tác vụ phức tạp, chạy dài. Nếu bạn tự xây dựng một hệ thống như vậy, đó sẽ là một nỗ lực kỹ thuật khổng lồ. Bạn cần phải có bằng tiến sĩ trong lĩnh vực này để làm cho nó hoạt động. Vì vậy, sản phẩm managed agent rất tuyệt vời vì nó giúp việc tích hợp Claude trở nên plug and play (sẵn sàng sử dụng). Nó chạy các phiên làm việc trên đám mây. Chúng tôi chỉ cần kéo API vào và nó hoạt động cho khách hàng của chúng tôi.
Điều đó có nghĩa là khách hàng có thể khởi chạy rất nhiều công việc trong Notion.
Trường hợp sử dụng: Quy trình tiếp nhận khách hàng
Tôi muốn trình bày một trường hợp sử dụng về cách chúng tôi sử dụng các managed agents để xây dựng hệ thống điều phối agent trong Notion. Ví dụ này là điều mà nhiều người dùng không chuyên về kỹ thuật của chúng tôi thường làm: tiếp nhận khách hàng mới.
Hãy lấy một khách hàng giả định tên là Harbor and Pine. Họ là một thương hiệu phong cách sống và đây là tất cả các mục hành động cần thiết. Chúng tôi có một custom agent trong Notion và về cơ bản, chúng tôi đã cung cấp cho nó tất cả các cơ sở dữ liệu khách hàng và bảng tác vụ. Vì vậy, nó có toàn bộ ngữ cảnh để tiếp nhận, và nó giúp chúng tôi trong các quy trình làm việc tiếp nhận khách hàng đằng sau hậu trường. Agent này cũng có Claude bên trong. Nó đang kéo tất cả các ngữ cảnh trong Notion để tạo ra nội dung này.
Vì vậy, điều tôi muốn làm là gọi đến người quản lý tiếp nhận khách hàng, sau đó lấy các mục hành động này, biến chúng thành các tác vụ để bạn có thể thấy. Tất cả chúng đều nằm trong bảng tác vụ này. Và đây là điều tôi thích: tôi có thể lấy tất cả những điều này và chỉ cần thả vào đây. Bạn có thể thấy ở phía bên rằng nó khởi chạy một loạt các luồng agent (agent threads). Và tất cả những điều đó về cơ bản đều được đưa vào Claude. Sau đó, Claude sẽ khởi chạy một phiên làm việc với Claude (Claude session) dựa trên đó. Và bây giờ bạn có thể nói chuyện với phiên làm việc với Claude đó trong Notion ở đây, điều này phản ánh phiên làm việc thực tế đã được khởi chạy.
Theo dõi và cải thiện Agent
Nếu chúng ta truy cập vào nền tảng Claude, bạn có thể thấy rằng phiên làm việc này đang chạy cho các managed agents của Claude. Nó mang lại một cái nhìn khác về những gì đang diễn ra. Và điều này hữu ích cho chúng tôi về phía phát triển, để xem điều gì đang xảy ra, nhưng cũng để cung cấp tất cả các dữ liệu theo dõi (traces) này nhằm cải thiện agent của chúng tôi.
Tầm quan trọng của hệ thống hỗ trợ Long-Running Tasks
Việc có một hệ thống hỗ trợ (harness) có thể thực hiện các tác vụ chạy dài thực sự cần thiết. Bạn có thể cần chạy nó trong 20 phút hoặc một giờ. Khả năng tiếp tục chạy nó, quản lý bộ nhớ, và có các đầu ra chất lượng cao theo thời gian, là một lớp siêu quan trọng nằm trên chính mô hình.
Tương tác và Cải tiến
Rất nhiều tác vụ đã được hoàn thành. Đây là giao diện của một trang chủ mẫu có thể trông như thế nào, và nó đang kéo tất cả các ngữ cảnh trong Notion để tạo ra điều này. Nếu chúng tôi muốn lặp lại (iterate) và cải tiến, chúng tôi có thể nói chuyện trực tiếp với Claude ở đây. Đó là cách chúng tôi sử dụng các managed agents trong Notion để giúp đỡ chính chúng tôi và khách hàng của chúng tôi.
Kết luận: Sân chơi cho sự đổi mới
Vì vậy, sản phẩm managed agent giống như một sân chơi đối với tôi. Và thật tuyệt vời khi có thể khởi chạy tất cả những công việc này cùng một lúc. Tôi chỉ thích xây dựng những điều tuyệt vời.
TL;DR
- Notion đang định vị mình là một nền tảng điều phối tác nhân AI, nơi con người và các tác nhân có thể cộng tác để tự động hóa và quản lý các quy trình làm việc phức tạp.
- Sự tích hợp các "tác nhân được quản lý" như Claude cho phép Notion đơn giản hóa việc triển khai AI mạnh mẽ, biến các tác vụ chạy dài và phức tạp thành "plug and play" cho người dùng.
- Cách tiếp cận này giúp tự động hóa hiệu quả các quy trình như tiếp nhận khách hàng mới, nơi AI sử dụng ngữ cảnh trong Notion để tạo nội dung, quản lý tác vụ và cho phép tương tác trực tiếp để liên tục cải thiện.
Điểm chính
- Tận dụng AI cho Tự động hóa Quy trình: Sử dụng các tác nhân AI để tự động hóa các quy trình làm việc đa bước, phức tạp, giúp giảm thiểu nỗ lực thủ công và tăng hiệu quả (ví dụ: tạo nguyên mẫu, tiếp nhận khách hàng).
- Ưu tiên Điều phối Tác nhân: Thiết kế hệ thống có khả năng quản lý và điều phối hiệu quả nhiều tác nhân AI, đảm bảo chúng có đủ ngữ cảnh và dữ liệu để thực hiện nhiệm vụ một cách phối hợp.
- Sử dụng Giải pháp "Managed Agent": Lựa chọn các dịch vụ tác nhân được quản lý từ bên thứ ba (như tích hợp Claude của Notion) để đơn giản hóa việc xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng AI phức tạp, cho phép triển khai nhanh hơn.
- Hỗ trợ Tác vụ AI Chạy dài: Phát triển hoặc tích hợp các hệ thống có khả năng xử lý các tác vụ AI yêu cầu thời gian thực thi kéo dài (ví dụ: 20 phút đến một giờ), bao gồm quản lý bộ nhớ và đầu ra chất lượng cao ổn định.
- Tích hợp Dữ liệu theo Ngữ cảnh: Cung cấp cho các tác nhân AI các cơ sở dữ liệu và bảng tác vụ liên quan trong nền tảng (ví dụ: các trang Notion) để cung cấp ngữ cảnh phong phú, giúp tạo ra nội dung hoặc hành động chính xác.
- Kích hoạt Tương tác Trực tiếp Người dùng-Tác nhân: Triển khai giao diện cho phép người dùng giao tiếp trực tiếp với các tác nhân AI (ví dụ: các phiên làm việc với Claude trong Notion) để lặp lại, tinh chỉnh và giải quyết vấn đề theo thời gian thực.
- Triển khai Theo dõi Hiệu suất AI: Thiết lập các cơ chế để giám sát hoạt động và hiệu suất của tác nhân (ví dụ: dữ liệu theo dõi của nền tảng Claude) nhằm thu thập dữ liệu để cải tiến liên tục và gỡ lỗi quy trình làm việc của AI.
- Đơn giản hóa Triển khai AI cho Người dùng Không chuyên: Hướng tới tích hợp các khả năng AI theo kiểu "plug and play", giúp các công cụ tiên tiến dễ tiếp cận với một lượng lớn người dùng mà không yêu cầu kiến thức kỹ thuật sâu.
Từ vựng
agent— tác nhân AIorchestration— điều phốiprototype— nguyên mẫumanaged agents— tác nhân được quản lýplug and play— sẵn sàng sử dụng / cắm và chạylong-running tasks— tác vụ chạy dàiharness— hệ thống hỗ trợagent threads— luồng tác nhânClaude session— phiên làm việc với Claudetraces— dữ liệu theo dõi
Nội dung chi tiết
Giới thiệu về Notion và Eric
Xin chào, tôi là Eric, Quản lý sản phẩm tại Notion. Tôi phụ trách các agent và điều phối agent của chúng tôi.
Bước đột phá: Tự động hóa tạo nguyên mẫu
Tôi đã có 30 tác vụ để tạo một prototype. Tôi chỉ cần kéo tất cả chúng vào và bắt đầu, mọi thứ cứ như thể một Claude đang chạy một cách tự do. Tôi nghĩ, "Ồ, mình không cần phải theo dõi việc này." Thế là tôi đi ăn nhẹ. Khi quay lại, tất cả các prototype đã được tạo ra. Đó chính là một bước đột phá quan trọng.
Tầm nhìn của Notion: Nền tảng điều phối Agent
Chúng tôi mong muốn Notion trở thành nền tảng điều phối agent. Notion là một không gian tuyệt vời cho sự cộng tác giữa con người và agent. Bạn chỉ cần đưa đúng agent vào cho công việc, và chúng tôi sẽ giúp bạn quản lý tất cả các quy trình làm việc của mình.
Chúng tôi thực sự hào hứng khi đưa các managed agents vào Notion, bởi vì Claude rất giỏi trong các tác vụ phức tạp, chạy dài. Nếu bạn tự xây dựng một hệ thống như vậy, đó sẽ là một nỗ lực kỹ thuật khổng lồ. Bạn cần phải có bằng tiến sĩ trong lĩnh vực này để làm cho nó hoạt động. Vì vậy, sản phẩm managed agent rất tuyệt vời vì nó giúp việc tích hợp Claude trở nên plug and play (sẵn sàng sử dụng). Nó chạy các phiên làm việc trên đám mây. Chúng tôi chỉ cần kéo API vào và nó hoạt động cho khách hàng của chúng tôi.
Điều đó có nghĩa là khách hàng có thể khởi chạy rất nhiều công việc trong Notion.
Trường hợp sử dụng: Quy trình tiếp nhận khách hàng
Tôi muốn trình bày một trường hợp sử dụng về cách chúng tôi sử dụng các managed agents để xây dựng hệ thống điều phối agent trong Notion. Ví dụ này là điều mà nhiều người dùng không chuyên về kỹ thuật của chúng tôi thường làm: tiếp nhận khách hàng mới.
Hãy lấy một khách hàng giả định tên là Harbor and Pine. Họ là một thương hiệu phong cách sống và đây là tất cả các mục hành động cần thiết. Chúng tôi có một custom agent trong Notion và về cơ bản, chúng tôi đã cung cấp cho nó tất cả các cơ sở dữ liệu khách hàng và bảng tác vụ. Vì vậy, nó có toàn bộ ngữ cảnh để tiếp nhận, và nó giúp chúng tôi trong các quy trình làm việc tiếp nhận khách hàng đằng sau hậu trường. Agent này cũng có Claude bên trong. Nó đang kéo tất cả các ngữ cảnh trong Notion để tạo ra nội dung này.
Vì vậy, điều tôi muốn làm là gọi đến người quản lý tiếp nhận khách hàng, sau đó lấy các mục hành động này, biến chúng thành các tác vụ để bạn có thể thấy. Tất cả chúng đều nằm trong bảng tác vụ này. Và đây là điều tôi thích: tôi có thể lấy tất cả những điều này và chỉ cần thả vào đây. Bạn có thể thấy ở phía bên rằng nó khởi chạy một loạt các luồng agent (agent threads). Và tất cả những điều đó về cơ bản đều được đưa vào Claude. Sau đó, Claude sẽ khởi chạy một phiên làm việc với Claude (Claude session) dựa trên đó. Và bây giờ bạn có thể nói chuyện với phiên làm việc với Claude đó trong Notion ở đây, điều này phản ánh phiên làm việc thực tế đã được khởi chạy.
Theo dõi và cải thiện Agent
Nếu chúng ta truy cập vào nền tảng Claude, bạn có thể thấy rằng phiên làm việc này đang chạy cho các managed agents của Claude. Nó mang lại một cái nhìn khác về những gì đang diễn ra. Và điều này hữu ích cho chúng tôi về phía phát triển, để xem điều gì đang xảy ra, nhưng cũng để cung cấp tất cả các dữ liệu theo dõi (traces) này nhằm cải thiện agent của chúng tôi.
Tầm quan trọng của hệ thống hỗ trợ Long-Running Tasks
Việc có một hệ thống hỗ trợ (harness) có thể thực hiện các tác vụ chạy dài thực sự cần thiết. Bạn có thể cần chạy nó trong 20 phút hoặc một giờ. Khả năng tiếp tục chạy nó, quản lý bộ nhớ, và có các đầu ra chất lượng cao theo thời gian, là một lớp siêu quan trọng nằm trên chính mô hình.
Tương tác và Cải tiến
Rất nhiều tác vụ đã được hoàn thành. Đây là giao diện của một trang chủ mẫu có thể trông như thế nào, và nó đang kéo tất cả các ngữ cảnh trong Notion để tạo ra điều này. Nếu chúng tôi muốn lặp lại (iterate) và cải tiến, chúng tôi có thể nói chuyện trực tiếp với Claude ở đây. Đó là cách chúng tôi sử dụng các managed agents trong Notion để giúp đỡ chính chúng tôi và khách hàng của chúng tôi.
Kết luận: Sân chơi cho sự đổi mới
Vì vậy, sản phẩm managed agent giống như một sân chơi đối với tôi. Và thật tuyệt vời khi có thể khởi chạy tất cả những công việc này cùng một lúc. Tôi chỉ thích xây dựng những điều tuyệt vời.