1000 人團隊之外，再養 700 個 Agent：Notion 創始人講透 AI 怎么改組織

全文 2,000字 | 閱讀約 6 分鐘

（Notion 創始人 Ivan Zhao 訪談精彩片段）

2025 年 12 月 23 日，Notion 聯合創始人兼 CEO Ivan Zhao 發表文章《Steam, Steel, and Infinite Minds》（蒸汽、鋼鐵與無限心智），劈頭就問了一句：

如果公司里突然多了幾百個永不休息的員工，會發生什么？

他沒講概念，直接給出一組硬數字：

Notion 目前約 1000 名員工，同時已有 700 多個 AI Agent 在處理實際工作。這些 Agent 不是功能欄里的助手，而是像團隊成員一樣推進工作、接手任務、反饋結果。

那它們在干什么？

為什么能落地？

組織會因此變成什么樣？

Notion 在用實際行動回答：當 AI 真的變成員工，公司該怎么運轉？

第一節｜AI 落地靠的不是模型，是地基

在過去一兩年，AI Agent 多到讓人眼花，但多數用了幾周就被放棄。功能看起來強大，實際能持續運轉的卻寥寥無幾。

Ivan Zhao 認為：不是誰接入了大模型，誰就領先。

Notion 之所以能讓 700 個Agent 接手具體工作，不靠模型，而是靠早期就打好了底座。

早在 AI 之前，Notion 就把自己做成了一座可以自由搭建的建筑。每個功能就像一塊樂高積木，頁面、表格、數據庫，不是單獨存在，而是能彼此連接、共享信息。這些看起來不那么驚艷的設計，現在成了AI發揮能力的關鍵支點。

用 Ivan 的話說：別人是事后才考慮上下文，我們一開始就在構建上下文。

什么意思？

其他很多公司是先做出一個聊天機器人，再想辦法接上公司資料。Notion 是先把所有信息（會議紀要、客戶反饋、項目進度）沉淀在一個地方，再讓 Agent讀懂它、用它。

AI 能不能幫上忙，不只在模型多強，更在于你有沒有給它一個能讀懂全貌的環境。

Notion 的樂高式結構，恰好就是這個環境。

這本質上不是在堆功能，而是在建平臺。

這個區別帶來的結果是：一旦 AI 到來，Agent 不再只是點一下生成總結這種小幫手，而能真正參與任務流，處理復雜操作，減少組織摩擦。

Notion 沒有大張旗鼓搞 AI 戰略發布。它只是一直在做自己的事，走到今天才發現：

原來不是為 AI 做準備，而是 AI 最終來到了它準備好的地方。

第二節｜為什么大多數公司做不到？

第一節說了 Notion 提前打好了底座。

但為什么有底座，AI Agent 就能真正工作？

Ivan 給出的答案是：AI Agent 要落地，必須滿足三個條件。而 Notion 的底座，恰恰提前滿足了這三個條件。

1、信息集中，不跳來跳去

現實里，大多數知識工作都像是在翻抽屜找東西：聊天記錄看一半，文檔翻一半，表格打不開，郵件還沒看完。

AI 在這種場景下，就像被扔進一堆散落的碎片里，連任務從哪開始都摸不清，更別說幫你做完。

Notion 的優勢，是把這些信息本來就匯聚在一個地方。AI Agent 不用東翻西找，就能看到會議記錄、項目進度、數據庫、反饋表、用戶評論，像是已經坐在辦公室中心的一個新同事。

2、結果能被看出來

做軟件，代碼能不能跑通是結果；發票有沒有出錯是結果。

但很多知識工作沒有那么明確：一個匯報寫得好不好？一個運營策略有沒有用？都很難量化。

Ivan 提出的做法，是讓 Agent 接手那些有反饋閉環的任務：比如會議總結、客戶答疑、項目狀態報告。用戶有沒有點滿意、有沒有繼續往下用，都是直接信號。

只有這樣，AI 才有進步空間，才能真正變強。

3、人給方向，AI 負責執行

這是 Ivan 強調最多的點。

AI Agent 不是自動運轉的工具，而是需要人類來設定目標、驗證結果、判斷好壞。

Notion 的 Agent 體系里，每個任務都有明確的反饋機制：

• Agent 生成會議紀要，PM 確認重點有沒有遺漏

• Agent 整理客戶反饋，產品經理判斷優先級

• Agent 起草文檔，負責人決定是否發出

人不再是執行者，而是質量把關人。

這也是為什么 Notion 的 Agent 能真正落地：不是讓 AI 自主決策，而是讓人類始終掌握方向。

第三節｜700 個 Agent 接管了什么？

很多人以為，AI Agent 是用來寫文案、畫圖、腦暴創意的。

在 Notion，Agent 做的是這些：新人入職答疑、客戶問題匹配、項目進度同步、跨團隊協調、文檔變更通知。

都不是核心業務，卻最消耗組織精力。不是因為任務難，而是需要反復溝通、跟進、協調。

這正是 Agent 最該接手的工作。

1、反復溝通和跟進，才是最大的內耗

開會沒結論、每周寫周報更新、客服轉來轉去、對接不上信息……

這些在公司里天天發生，但沒人覺得值錢。

而正是這些場景，Notion 讓 Agent 來接手了。

不是因為這些事情技術含量低，而是因為它們需要大量人工溝通、整理、協調、提醒、重復確認。

Ivan 的思路很清楚：不是為了做 AI 而做 AI，而是從組織最痛的地方開始。

2、Agent 不只是工具，是同事

更關鍵的是，這些 Agent 不止在執行任務，而是開始參與協作流程。

它們有記憶，知道上次誰說過什么。有關聯，能從多個頁面中提取信息。 有表達，可以自動把結果反饋成頁面、評論、文檔，供人確認。

Ivan 打了個比方：未來團隊，就像你和 AI 共同組建一個小型戰隊，每個 Agent都能負責一塊職能。

你甚至可以像設定日程一樣，設定一個同事，幫你盯進度、寫文檔、發通知、跟反饋。

不是在用工具，而是在設計團隊角色。

3、員工從“執行者”變成“流程設計師”

Agent 接管了執行工作后，員工的角色也在改變：

• 過去是自己寫報告，現在是讓 Agent 生成初稿，然后判斷哪些重點沒抓住。

• 過去是自己查每個報錯，現在是看 Agent 的診斷結果，決定哪一步需要優化。

• 過去是自己搬運信息，現在是設計 Agent 的工作流程，讓它自動同步。

會寫文檔的能力，沒以前重要了。判斷文檔好壞、設計工作流程的能力，變得更稀缺。

這是組織分工方式的根本改變。

第四節｜組織不是劇組，是城市

700 個 Agent 分擔了具體工作。

但這只是表面。

真正在改變的，是組織本身的運作方式。過去幾十年，組織是怎么搭起來的？

加人，設崗，開會，審批。一層層疊上去，靠流程和會議維持秩序。

當團隊超過幾十人時，信息開始堵塞；上百人，就要靠制度防止出錯；到了幾千人，組織的形態已經像老樓加蓋到第十層，每上去一層，都要加固一次。

Ivan Zhao 認為，AI 帶來的最大變化，不是哪件事做得更快，而是組織本身可以被重新設計了。

1、從木頭磚塊，到鋼鐵蒸汽

他說：我們從用木頭、磚塊建城市，進入了鋼鐵和蒸汽的時代。

什么意思？

• 木頭建筑只能蓋三層，鋼鐵結構才能撐起摩天樓；

• 水車要靠河流，蒸汽機讓工廠離開水源；

• 人管人效率有限，Agent 可以全天候運轉。

AI 就是這個時代的新“建筑材料”。

它不只讓原來那棟樓裝修得更好，而是可以重新規劃城市格局。

2、Notion 在讓組織像建筑一樣被設計出來

Ivan 曾說，他想把公司當作一件有商業模式的藝術品來構建。

從 Notion 的做法就能看出：

• 原來用人來對接的事，開始交給 Agent；

• 原來靠會議同步的環節，變成 Agent 異步匯總；

• 原來靠記憶維持的職責，交給上下文統一的文檔接力。

組織像什么？

過去組織像劇組：人一多，溝通成本暴漲。

現在組織像城市：只要規劃得好，道路暢通，信息流、任務流、反饋流，都能自然流轉。

Notion 已經不只是一個工具公司了。

他們在回答一個更大的問題：AI 時代，組織能不能被重新設計？

結語｜Notion 正在做的事

Notion 不是用 AI 裝點工具欄，而是在重搭組織架構。

1000 人團隊之外，700 多個 Agent 已經接管了組織最耗人的事務。

Ivan Zhao 在意的不是 AI 會取代誰，而是：

一個人加一個 Agent，到底能做多少人的事？

Notion 給出的答案是：像建城市一樣，重新設計組織。

這不是演示。

這就是 Notion 正在做的事。

識自AI

本文由AI深度研究員出品，內容整理自Ivan Zhao文章《Steam, Steel, and Infinite Minds》及相關公開訪談等網上公開素材,屬評論分析性質。內容為觀點提煉與合理引述，未逐字復制原材料。未經授權，不得轉載。

星標公眾號， 點這里 1. 點擊右上角 2. 點擊"設為星標" ← AI深度研究員 ? ← 設為星標

參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=GkEhuPCmAtU&t=744s

https://x.com/ivanhzhao/status/2003192654545539400

https://www.notion.com/releases

https://releasebot.io/updates/notion

https://x.com/NotionHQ/status/2003887924237025638?referrer=grok-com

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈