Notion AI Agents — Every 公司四 Agent 实践

Every 是一家运营 6 个产品、一家媒体公司和一家咨询公司的 25 人团队，通过四个基于 Notion AI 构建的自定义 Agent 来自动化处理优先级排序、会议纪要、OKR 规划和增长追踪等核心运营任务。

核心数据

构建 Agent 的三大黄金法则

法则一：描述结果，而非步骤

告诉 AI 你想要达成什么目标，让它自己找出实现方法。

• ❌ 差："创建一个数据库，添加三个字段..."
• ✅ 好："帮我追踪项目进度，需要知道负责人、截止日期和当前状态"

法则二：Notion 就是 Agent 的大脑

当 Agent 能够查询相互关联的数据库时，它们才真正变得强大。Every 的数据架构：

• 日历数据库 ←→ 任务数据库（任务链接到发布）
• 任务数据库 ←→ 人员数据库（任务分配给具体人）
• 会议数据库 ←→ 日历数据库（会议关联到项目）
• OKR 数据库 ←→ 战略文档（目标对齐公司战略）

法则三：不要自己写 Agent 的指令

让 AI 为 AI 写指令：

1. 向 Notion AI 描述你想要 Agent 完成什么
2. 让它生成详细的指令
3. 测试并迭代
4. 或使用 Claude Code + Notion API 从终端构建

四大 Agent 详解

Agent 1: Anton —— 优先级排序 Agent

解决的问题：每周多个发布重叠时，确定 30 个任务中哪个最重要需要 mentally 权衡发布日期、公司战略和队友的阻塞情况。

数据来源：公司战略文档、OKR 数据库、统一日历、任务数据库、人员数据库

输出结果：

• 针对提问者的个性化优先级任务列表
• 能够回答团队级问题（如"Cora 本周的优先级是什么？"）
• 每日公司级优先级 Slack 广播

构建提示词：

I want a custom agent that helps my team prioritize their work. We have a calendar database where each entry is a launch or project with a date. We have a tasks database where each task is linked to a calendar entry and assigned to a person. We also have a strategy document that outlines our top priorities this quarter. The agent should: (1) Tell any team member their most important tasks today, based on upcoming launches and strategy alignment. (2) Post a daily summary to Slack with the company's priorities for the week. Build the databases if they don't exist, and create the agent with instructions.

Agent 2: Max —— 会议转任务 Agent

解决的问题：会议记录的保质期只有约 6 小时——之后所有人都会忘记他们同意做什么。

流程：

1. 会议结束后，Max 处理转录文本，提取行动项
2. 将行动项作为编号列表发布到 Slack 频道
3. 任何人可以回复哪些项目应该成为任务（"4, 5, and 7"）
4. Max 在任务数据库中创建这些任务，并链接到正确的发布

构建提示词：

I want a custom agent that processes meeting notes. When a meeting is recorded in our meetings database, the agent should: (1) Update the meeting title based on the transcript. (2) Tag attendees. (3) Extract action items. (4) Post them to [Slack channel], numbered. (5) When someone replies with numbers (e.g., "2, 4, 6"), create those as tasks in our tasks database, linked to the relevant project on our calendar. Mark the meeting as "processed" when done.

Agent 3: Strategy Interviewer —— 战略访谈 Agent

解决的问题：OKR 规划通常需要数周时间——有人发送模板，人们拖延，领导层审查与公司目标不一致的草稿，循环往复。

工作方式：

• 像优秀的幕僚长一样工作
• 知道公司的顶级目标，访谈每个团队成员以引出他们本季度的计划
• 推动具体和可衡量的结果
• 有些人粘贴已收集的笔记，约 10 分钟获得完善的 OKR
• 有些人将访谈作为思考工具，在 Agent 实时结构化时讨论优先级

Brian Levin 的优化建议：访谈后，问 Agent："完成这些目标最简单、最愚蠢的系统是什么？"重复这个问题可以剥离复杂性，直达本质。

构建提示词：

I want a custom agent that helps my team write quarterly OKRs. Here's our company strategy: [paste or link your strategy document]. The agent should interview each person about their goals, ask follow-up questions to make them specific and measurable, and write OKRs that align to the company strategy. Store results in an OKRs database with fields for objective, key results, owner, team, and quarter.

Agent 4: Campaign Reporter —— 活动报告 Agent

解决的问题：将数据组装成有用的报告比分析数据本身花费更多精力。

技术实现：

• 自定义 Notion Agent 每天早上向增长团队的 Slack 频道发布每日记分卡
• 底层数据库通过 Notion Workers 从外部源拉取数据

Notion Workers：

• 自定义脚本，将 Notion 连接到外部 API
• 使用 Claude Code 配合 Notion API 从终端构建整个系统
• 以前这种连接需要应用本身构建官方集成，Workers 让你可以连接任何已使用的工具

Austin 的开发流程：

1. 使用 Claude Code 终端和 Notion API 构建整个管道
2. 使用 Monologue（Every 的语音转文字工具）语音描述期望结果
3. 让 Claude Code 创建数据库和数据管道
4. 将生成的指令粘贴到 Notion 自定义 Agent 设置中
5. 当第一个输出有错误数字时，将 Slack 消息链接复制回 Claude Code 并说"这个数字看起来不对"，然后迭代

构建提示词：

I'm running a campaign for [product]. I need a daily scorecard posted to [Slack channel] showing: [list 3-5 key metrics]. The data lives in PostHog for traffic and Stripe for subscriptions. Set up a Notion database to store this data, create a custom agent that reads from it, and post a daily report showing whether we're ahead or behind pace. Here are our targets: [list targets].

通用构建模板

启动提示词：

Interview me to help me build a custom Notion agent. Here's what I'm trying to accomplish: [describe the outcome you want in plain language].

Ask me questions about how I currently do this work, what information I'd need the agent to access, where I want the output delivered (Notion, Slack, email), and how often it should run. Then build the databases, write the agent instructions, and set up any recurring schedules. Start simple—I'd rather have something working today that I can improve over time.

迭代建议：

• 第一个 Agent 创建的数据库成为后续 Agent 的基础
• Every 最终在三数据库上构建了四个 Agent
• 保持范围可控：访谈后，问 Agent"完成这些目标最简单、最愚蠢的系统是什么？"

落地执行建议

本周可执行

1. 选择痛点流程：优先级混乱、会议跟进、报告生成
2. 创建核心数据库：在 Notion 中创建支撑该流程的核心数据库
3. 构建第一个 Agent：使用通用模板提示词让 Notion AI 访谈你

关键成功因素

• 从单一数据源开始：不要试图一次性构建整个系统
• 建立数据库关联：Agent 的智能程度取决于数据的互联程度
• 集成 Slack：团队成员最自然的交互场所

Sources

• 2026-04-12 How We Run a 25-person Company on Four AI Agents — Every.to