jixiaxue 知识库
blog / pm-conference-2026-04-blog · sessions / 2026-04-25-pm-startup-01-houyouyang-notion-ai-history

Notion AI 演化史：AI 产品、用户和组织心智的进化

0 个章节 · 0 条产出 · 0 条证据
2026-04-25

Notion AI 演化史：AI 产品、用户和组织心智的进化

会议: 产品力领航者大会 PM × AI · 2026 春季 | 讲者: 侯悠扬（Notion Lab 用户研究经理） | 时间: 2026-04-25 下午 · AI Native 创业分会场

一句话总结

Notion AI 四年演化的核心结论：AI 产品的成功来自产品、用户和组织心智三者同步进化——产品要从「写作型功能点」一路爬到「Custom Agents 系统能力」，用户心智要从「用工具」升级到「管系统」（Iterates & Refines 是 AI Fluency 中相关性最高的单一变量，占比 85.7%），组织要按 AI 转型四级模型（思维伙伴 → 助手 → 队友 → 系统）从试点走向规模化，Ramp / Brainlabs / Heidi 三家客户案例验证了这条路径。

速览

  1. 产品演化四阶段——2022-2023 AI Writer（写作加速器）→ 2023-2024 Q&A（组织记忆入口）→ 2025 产物 & 工作流（产物型同事）→ 2026 Custom Agents（可编排的团队和资产）
  2. AI Fluency 锁定关键变量——Anthropic Research：迭代并改进（Iterates & Refines）是所有 AI 熟练度行为中相关性最强的单一变量，占比 85.7%
  3. 用户心智四阶段——写作型「我来批准」→ 问答型「我来判断」→ 协作型「我来把关」→ 代理型「我来运营与治理」
  4. 每个阶段都有用户卡点——写作型卡在不会指定格式/风格/受众；问答型卡在不会指定上下文；协作型卡在不会定义评判标准、把关复杂 AI 产物；代理型卡在创建/迭代/优化 Agent，及评估 Agent ROI
  5. Notion AI 组织转型模型四级——AI 作为思维伙伴 → AI 作为助手 → AI 作为团队成员 → AI 作为系统，价值与自动化指数级增长
  6. 公司同时存在多个等级，等级叠加而非替代——工程可能在 Level 3 而市场还在 Level 2；上下文是基础；通常 10-20% 员工会创建代理服务全公司
  7. Ramp 案例：Level 1 缺工具 → Level 2 Notion 作 system of record → Level 3 Agent 在两次会议间几分钟内创建出来 → Level 4+ 跨系统编排即将爆发
  8. Brainlabs 案例：300 个 teamspace（每客户一个）→ MCP 把 Cortex AI 与 Notion agents 集成 → 用 factory manager 概念扩展到 10000+ Agent，新职位「系统经理」
  9. Heidi 案例：用 Notion AI 每月节省 260+ 小时；自定义代理每月节省 60+ 小时；活跃使用率达 90%；目标是让 Notion 成为 150+ 国家的公司操作系统
  10. AI 转型五大组织角色——C-Level 赞助人、AI 负责人（Head of Ops & AI）、运营与赋能、IT 与基础设施、AI 推广大使（Champions）
  11. 核心收尾——协同工作 AI 不仅取决于输出质量，更取决于 AI 产品系统设计（上下文、实际工具生态、具体工作流）；产品要辅助用户跳出心智卡点；组织成功靠「系统能力」而非「个人英雄主义」

核心内容

一、Notion AI 的产品演化：从功能点到系统能力

侯悠扬把 Notion AI 四年路径拆成四个清晰阶段，每阶段都有对应的「AI 能力」+「用户心智」+「典型产品 UI」。

2022-2023 · AI Writer：写作加速器

维度内容
AI 能力头脑风暴；续写、改写、总结、提炼要点、改语气；从空白页生成初稿
用户心智「AI 是写作加速器」；更像一个更强的编辑器，需要人给方向与做最终判断
代表 UINotion AI Writer（AI 写作）；Brainstorm（头脑风暴：Give me 5 ideas for ice breakers to kick off a team meeting）

2023-2024 · AI Q&A：组织记忆入口

维度内容
AI 能力用自然语言提问并从工作空间内容中回答；提供引用；纳入更多「组织记忆」（Slack、Google Docs、GitHub）；@mention 人/日期/页面/teamspace 指定范围
用户心智「AI 是工作空间的搜索升级版」；「AI 是我的 onboarding buddy」；开始在意可追溯、可信度与覆盖范围；「AI 是跨来源的组织记忆入口」
代表 UINotion Enterprise Search「Any updates on the mobile improvements project?」+「Scanning Notion …」；Verified/Archived Content 认证与归档信息（含 Expiration: 7/30/90 days/Indefinitely 设置）；Q&A Agent

2025 · 产物 & 工作流：产物型同事

维度内容
AI 能力拆解任务、起草文档，以「单人难以手工完成」的规模批量创建/更新页面；把 AI 答案落实到页面、数据库、任务等产物上；AI 会议记录；AI 深度研究
用户心智「AI 是能把信息变成产物的同事」；期待 AI 遵循规范、保持一致性；AI 能在关键节点让我确认
代表 UIAI Create Customer Feedback Report（AI 生成用户反馈报告）；AI Bug Tracker（AI 问题追踪）「Create a bug tracker with the latest customer feedback」

2026 · Custom Agents：可编排的团队和资产

维度内容
AI 能力自主运行（触发器/日程，后台 24/7）；端到端工作流自动化（任务分拣、内部 Q&A、周报/站会更新、Inbox zero）；团队化共享与权限控制；支持多工具集成（Email、Calendar、Slack、GitHub、Figma）
用户心智「AI 从功能变成同事」；在 Notion 自动完成跨平台工作流；「AI 是可被配置与治理的团队资产」；从「我来用 AI」变成「我来运营一个 Agent」
代表 UINotion Custom Agents（+ Create your agent；Add connection: Calendar/Mail/Slack/Linear/HubSpot/Figma/GitHub/Intercom；Add custom MCP）

二、用户 AI 心智的演化：从「Using Tools」到「Operating Systems」

AI 熟练度（Anthropic Research 数据）

Anthropic Research 的 AI Fluency Index 显示，所有 AI 熟练度行为中相关性最强的单一变量是「Iterates & Refines（迭代并改进）」，占比 85.7%。

完整行为榜（Description / Delegate / Discernment 三类）：

占比行为类别
85.7%Iterates & Refines 迭代并改进Description
51.1%在寻求帮助前先澄清目标Delegate
41.1%给出「什么是好结果」的示例Description
30%明确所需的格式与结构Description
30%设定交互模式Description
22.7%说明语气与风格偏好Description
20.3%指出 AI 可能缺少上下文的情况Discernment
17.6%明确输出面向的受众Description
15.8%当 AI 推理站不住脚时提出质疑Discernment
10.1%执行前先向 AI 咨询方法/方案Delegate
8.7%核查关键事实与重要主张Discernment

来源：https://www.anthropic.com/research/AI-fluency-index

用户 AI 心智的四个演化阶段

阶段名称核心心智卡点
01写作型 WriterAI 生成内容（我来批准）不知道如何提供优秀范例、所需格式、沟通偏好与明确受众
02问答型 Q&AAI 帮我找信息（我来判断）不知道从关键词搜索转向自然语言提问，不知道如何指定相关上下文
03协作型 CollaborativeAI 帮我把信息变成结构化产物（我来把关）不知道如何定义、把关，与采纳复杂 AI 产物
04代理型 AgenticAI 自动跑流程（我来运营与治理）不知道如何创建/迭代/完善自动化 Agent，不知道如何评估 Agent ROI

每阶段对应的产品助力：

  • 写作型 → AI Writer · Packaged Actions · Personalization · Skills
  • 问答型 → Clickable Source · Enterprise Search · Verified Content
  • 协作型 → Agent Diff · Answer / Edit / Plan Mode（含「Notion AI Agent Diff 跟踪 AI 编辑内容」、Claude Code Plan Mode 计划模式案例）
  • 代理型 → AI Setup Flow · Plan Mode · Analytics（含 Notion AI Slack Triage Agent、Notion AI Status Update Agent、Notion Custom Agent Setup Chat、Notion Custom Agent Dashboard）

用户卡点的具体表现

写作型卡点（围绕 Find the right words, right now）：迭代并改进、明确所需的格式与结构、说明语气与风格、指出 AI 可能缺少上下文的情况、明确输出面向的受众。三个产品对应：Notion AI Prompt Iteration（迭代与改进）、Generate in your style（指定风格）、Notion AI Personalization（个性化）。

问答型卡点（围绕 Get the answer in seconds）：指出 AI 可能缺少上下文的情况、核查关键事实与重要主张、当 AI 推理站不住脚时提出质疑、从关键词搜索到自然语言搜索。

协作型卡点：「不会评判框架/给出标准（rubric）」、「不知道这种复杂事实、逻辑、约束、口径的需求」、「产物风格与结构不稳定：没有清晰模板/规范，预算需求每次结构、长度、调性都不一致，难复用」、「结构化标签不可控：字段、分类、标签、优先级、owner、时效混乱」、「证据缺漏：链问/数字／判断少可追溯只用，用户无法快速核验」、「上下文边界混乱：跨来源/跨时间的信息被堆在一起，版本不同步」、「微妙编辑成本高」、「责任与风险集成」。

代理型卡点：迭代并改进；在寻求帮助前先澄清目标；执行前先向 AI 咨询方法/方案；不知道可以利用 AI 创建/迭代/优化 AI 代理；组织层面的 AI 代理治理与优化；AI 代理产出是否可观测、可管理、可回溯。

三、组织 AI 心智的演化：From Pilot to Scale

Notion AI 组织转型模型（四级）

价值与自动化指数级上升曲线：

Level名称内涵
Level 1AI 作为思维伙伴帮助人们探索想法，改善决策
Level 2AI 作为助手更快完成个人任务，节省员工时间
Level 3AI 作为团队成员自动化重复性工作，提高团队效率
Level 4AI 作为系统运行关键工作流程，扩展组织能力

关键准则（覆盖在模型上的五条经验）：

  • 公司会同时处在多个等级。不同团队与工作流会以各自速度成熟：工程可能在 Level 3，而市场还在 Level 2
  • 等级彼此叠加，而不是替代。成功的公司会继续使用早期阶段的工具，同时叠加新能力
  • 上下文是基础。统一工具与连接数据源能解锁 Level 1 以上每一层的价值；上下文越丰富，AI 价值越大
  • 不是每个人都需要成为 AI 构建者。通常 10-20% 的员工会创建代理，服务全公司；多数人只需使用与审批
  • 用这个模型来对齐与评估。它会成为你们共同语言，用来判断当前所在与未来方向

Level 1 · AI 作为思维伙伴（详解）

维度内容
How AI works独立的 AI 应用；通用模型与记忆；由用户驱动（以提示为主）
Common solutionsAI Chatbox、代码问答、回复改写、客户/潜在客户调研、内容创作与润色、信息分析、翻译
How work changes个人使用 AI 更快地思考、写作与分析；通过临时提问获取草稿与建议
Business impact更快产出与更好决策（通常难以稳定量化）

代表产品：Notion AI Chat、Perplexity。

Level 2 · AI 作为助手（详解）

维度内容
How AI works面向任务的工具；访问公司上下文；内嵌式与按需使用；数据权限控制
Common solutionsIDE 自动补全与重构；客服/支持辅助回复；线索评分与信息补全；AI 会议纪要；跨应用搜索；处理一次性任务；收件箱与日历分流/整理
How work changes个人用具备上下文的 AI 工具完成日常常规任务；用户把 AI 融入每日工作；管理员负责连接数据与权限
Business impact每位员工每周节省的小时数；质量与速度提升（减少返工、更快上手）；员工满意度；减少工具花费（会议纪要，企业搜索，不同代理）

代表产品：AI Create Customer Feedback Report、Notion AI Meeting Notes。

Level 3 · AI 作为队友（详解）

维度内容
How AI works可配置的 Agent；自动化运行；跨工具执行；监控与版本管理
Common solutions自主编程 Agent；工单/票据处理 Agent；AI SDR（销售开发）；项目管理 Agent；内部问答 Agent；数据库自动填充与代理；MCP 跨工具执行 — 读写 Jira、GitHub、Salesforce、Slack 等；Agent 分析与控制
How work changes团队部署可处理重复工作流的 AI Agent；工作流负责人配置 Agent，并内置关键的人工确认节点
Business impact团队产能回收（重复性工作 10-40%）；缩短流程周期（分流、路由、汇报）；在不按比例增加人力的前提下扩大运营；可量化 ROI（小时数、解决工单、自动化流程等）

代表产品：Notion Custom Agents Slack 问答代理、Slack 用户反馈分发代理。

Level 4 · AI 作为系统（详解）

维度内容
How AI works多 Agent 编排；主动执行与自我改进；可完全自定义的工具；策略、事件与冲突处理
Common solutions面向编程的多 Agent；客服自动化；收入管道编排；Agent 开发平台；Agent 驱动应用；Agent 编排；高级治理能力
How work changesAgent 执行高影响、高复杂度的工作流，并持续迭代优化；内部的 AI Builder 负责设计与管理 Agent，并设置护栏
Business impact更高的运营杠杆（人均收入/产出）；将自动化扩展到关键业务流程；更快的产品/业务上市速度；更快推进跨职能项目；随着代理改进与协同带来复利收益

代表案例：@JREakin 构建的 16 个 Notion custom agents OS；Notion x Claude Tasks Management。

转型路径精简版

等级名称一句话
Level 1-2个人效率工具价值快，但分散。全员 AI chat，把工作连接到 Notion 里，打造 system of record
Level 3团队流程自动化Agent 端到端执行可重复多步骤工作流：内部支持机器人、反馈整理 Agent 等
Level 4+治理与系统化跨团队/跨系统编排 Agent，员工更多配置 AI。可持续、可控、可审计

四、Notion AI 组织转型客户案例（三家）

案例一：Ramp 的逐级升级

公司画像：Ramp，AI fintech，估值 32B，1k 员工。

Level状态
Level 1知道 AI 重要，但缺工具。先给全员采购并开通 AI 聊天工具（如 ChatGPT）。当时工作仍分散在 10+ 个应用里，AI 工具缺少上下文。Ramp 开始把工作连接到 Notion 里：合并一部分应用、集成另一部分，打造一个让团队与 AI 都能使用的「系统记录」（system of record）。成本下降，协作更顺畅
Level 2Notion 作为 system of record。为员工配齐用于工作的 Notion AI 工具，如：会议记录、搜索、写作与编辑器，以及一个能处理手动任务的 Notion「超级用户」。随着大家看到价值并分享最佳实践，AI 能力快速提升。个人效率显著提高，知识也能持续积累而不再碎片化
Level 3Agent 自动化团队流程。Agent 端到端执行可重复的多步骤工作流，比如内部支持机器人、分拣与整理销售反馈的 Agent、自动写月报告等。当新挑战出现时，Agent 可以「在两次会议之间的几分钟内」创建出来。大量原本需要人工处理的运营性工作小时数随之消失
Level 4+跨系统编排与爆发。他们开始规划如何在全公司范围、跨团队与跨系统地编排 Agent。员工将更多地配置 AI，并在 AI 生成的基础上进行把关与提升。Ramp 作为组织也会随之演进。「我们已经蓄势待发，明年会在 Custom Agents 上彻底爆发」

案例二：Brainlabs 打造中心化的编排平台

公司画像：Brainlabs，估值 320m，1k 员工。

Level状态
Level 1分散的 AI 工具。员工同时使用一系列独立 AI 工具（ChatGPT、Copilot）和碎片化的协作栈（Google Sites、Monday.com、Google Drive、Slack）。知识分散，入职培训主要依赖静态幻灯片，员工每天要 15-20 次「找答案」
Level 2Notion 作为 system of record。开始把工具逐步连接并整合进 Notion 工作空间。用一个「活的知识系统」替代旧的内部 Wiki。上线 Enterprise Search，成为查找客户上下文、SOP 与内部知识的首选入口。在尝试过独立会议记录应用后，最终选择 Notion AI 会议纪要，从而可以把会议内容立刻转成可追踪的任务（Meeting note → 询问 Notion Agent → 将 action items 写入公司任务看板并自动分配）
Level 3Agent 自动化客户流程。Brainlabs 管理着约 300 个 teamspace（每个客户一个），每个空间都有专属流程。Agent 已经开始用于 IT 分流、People Ops 请求处理，以及营销执行。他们还通过 MCP 将自研的 Cortex AI 平台与 Notion agents 集成，用于自动化投放审计（campaign audits）、任务创建，以及新客户的 Slack 频道搭建
Level 4+跨系统编排与爆发。Brainlabs 计划扩展到 10000+ 个 Agent，跨越千上万客户协同工作。受到「工厂经理（factory manager）」Agent 概念启发，他们在构建多 Agent 编排：由 AI 负责执行层（自动审计、投放优化、跨客户报告），人类专注在策略层。新入职毕业生也会被训练成「系统经理」（system managers），负责监督与运营 Agent 编排，在不同比例扩张人力的情况下提升吞吐。「把 Notion 变成我们的操作系统」

案例三：Heidi 利用 Notion AI 每月节省 260+ 小时

公司画像：Heidi，AI powered medical scribe，估值 465m，400 员工。

Level状态
Level 1工具被整合。员工用独立 AI 聊天工具来起草与头脑风暴。但工作分散在 ClickUp、Slack 与文档中，AI 缺乏上下文。于是他们把一切整合进 Notion，建立单一事实来源
Level 2Notion 作为 system of record。在全公司铺开 Notion AI。AI 会议记录变得不可或缺——跨时区捕捉决策，避免遗漏。企业级搜索连接 Notion、Slack 等多源知识。Notion Agent 处理一次性任务。「Notion AI 是 Heidi 的核心搜索功能」
Level 3更多工作由 AI 处理。部署自定义代理，端到端自动化团队工作流。他们的 #Help-prod 回复代理自动回答产品问题，信心不足时才升级给负责人。每次未能回答的问题都成为补齐知识的信号，系统随之变得更聪明。自定义代理已节省每月 60+ 小时，全部 AI 工具合计每月 260+ 小时
Level 4+全公司采纳加深。从工程到运营，以及全球分布式团队，活跃使用率达 90%。探索下一步：随着更多流程被自动化，Heidi 在思考如何跨团队与系统规模化编排代理——让 Notion 成为支撑 150+ 国家增长的公司操作系统

五、AI 转型的组织关键角色（五种）

角色名称职责Ramp 案例
C-Level 赞助人高管赞助人将 AI 设为公司级优先事项；确保预算与资源投入；向董事会沟通进展；提供可见、持续的支持与背书联合创始人兼 CEO + CPO；董事会层面要求成为「世界上最高效的公司」，将 AI 采用作为顶级优先级并配置专门资源
AI 负责人AI Leader负责整体战略与推广（rollout）计划；管理 Champion 项目；跟踪采用率与关键指标；与 C-Level 保持直接汇报链路运营与 AI 负责人（Head of Ops & AI）；牵头跨职能 AI 转型，能在「会议间 3 分钟」搭建 Agents；也是 Ramp AI 之路的对外发声者
运营与赋能Operations & Enablement设计工作流与流程机制；负责赋能与培训；管理变更与推动团队采用；作为跨组织的推动者与赋能者；通常来自运营/产品等实干部门从运营与赋能团队中涌现；构建销售反馈 Agent、Q&A Agent、产出文档的 Agent；把每个人变成「构建者，而不是按按钮的人」
IT 与基础设施IT & Infrastructure负责 SSO、安全与各类集成；确保平台符合公司标准；为 Agents 配置所需数据/工具访问权限；建立员工对系统的信任与信心IT 运营负责人、信息系统与安全团队、IT 系统工程师。将 8 个工具整合到 Notion；接入 Salesforce、Zendesk、Gong 等数据；负责平台安全
AI 推广大使AI Champions构建高级用例；帮助团队采用与实验；作为跨组织的推动者与赋能者；通常来自运营/产品等实干部门多从运营与赋能团队中涌现；构建销售反馈 Agent、Q&A Agents、产出文档的 Agents；把每个人变成「构建者，而不是按按钮的人」

六、总结：三层进化的对齐

侯悠扬最终把全场内容收敛成三句话：

维度论断推论
01 AI 从功能点进化为系统能力AI 写作 → AI 问答 → 产物与工作流落地 → Agent 作为可配置的执行单元协同工作 AI 不仅取决于输出质量，更取决于 AI 产品系统设计（上下文，实际工具生态，具体工作流）
02 用户心智与熟练度（Fluency）用户与组织需要从「用工具」升级到「管系统」产品辅助用户跳出心智卡点，围绕用户熟练度设计体验；从为个体设计，到为组织设计的 AI 系统
03 组织转型模型从试点到规模化，从「功能」变成「治理编排与运营」组织的成功 AI 转型取决于「系统能力」而非「个人英雄主义」；组织需要把 AI 当作团队资产来运营：明确用例，适当审批与管理，建立各职能操作系统，建立转型团队

关键金句

「AI 产品的成功，来源于产品、用户和组织的系统功能进化与迭代。」——侯悠扬 「Notion 如何与用户和组织共同进化，从笔记软件蜕变为 AI 原生工作空间。」——侯悠扬 「Iterates & Refines 是所有 AI 熟练度行为中相关性最强的单一变量。」——Anthropic Research（侯悠扬引用） 「公司会同时处在多个等级，等级彼此叠加而非替代。」——侯悠扬 「把每个人变成『构建者，而不是按按钮的人』。」——Ramp（侯悠扬引用）

可行建议

  • 以「AI 转型四级模型」为团队对齐语言，先盘点不同业务线当前所处等级
  • 把统一上下文（Notion 这种 system of record）作为基础——上下文越丰富，AI 价值越大
  • 不要追求 100% 员工成为 AI 构建者，识别 10-20% 高潜员工创建代理服务全公司
  • 围绕「Iterates & Refines」（85.7% 相关性）训练员工：核心不是一次性 prompt，而是持续迭代
  • 用 Anthropic AI Fluency Index 11 项行为列表做培训抓手（澄清目标、给好结果示例、明确格式、设交互模式、说明语气、指出上下文缺失等）
  • 按「写作型 → 问答型 → 协作型 → 代理型」四阶段为用户卡点设计产品助力（Packaged Actions、Verified Content、Agent Diff、AI Setup Flow + Analytics）
  • 配置五个组织角色：C-Level 赞助人、AI 负责人（Head of Ops & AI）、运营与赋能、IT 与基础设施、AI Champions

关键数据/案例索引

  • 数据点：Iterates & Refines 在 AI Fluency 中相关性 85.7%；通常 10-20% 员工成为 AI 构建者；Ramp 估值 32B、1k 员工；Brainlabs 估值 320m、1k 员工、300 teamspace、规划 10000+ Agent；Heidi 估值 465m、400 员工、自定义代理每月节省 60+ 小时、全部 AI 工具节省 260+ 小时、活跃率 90%、覆盖 150+ 国家
  • 核心模型：产品演化四阶段（AI Writer 2022-2023 → Q&A 2023-2024 → 产物 & 工作流 2025 → Custom Agents 2026）；用户 AI 心智四阶段（写作型/问答型/协作型/代理型）；Notion AI 组织转型模型四级（思维伙伴 → 助手 → 团队成员 → 系统）；AI 转型五大组织角色
  • Notion 产品：Notion AI Writer、Brainstorm、Notion Enterprise Search、Verified/Archived Content、Q&A Agent、AI Create Customer Feedback Report、AI Bug Tracker、Notion AI Meeting Notes、Notion AI Personalization、Notion Custom Agents、Notion AI Slack Triage Agent、Notion AI Status Update Agent、Notion Custom Agent Setup Chat、Notion Custom Agent Dashboard、Notion x Claude Tasks Management
  • 集成接入：Email、Calendar、Slack、Linear、HubSpot、Figma、GitHub、Intercom；Salesforce、Zendesk、Gong；MCP；Brainlabs Cortex AI
  • 客户案例：Ramp（AI fintech）、Brainlabs（营销）、Heidi（AI medical scribe）；@JREakin 16 个 Notion custom agents OS
  • 来源引用：Anthropic Research AI Fluency Index（https://www.anthropic.com/research/AI-fluency-index）
  • 概念：system of record；factory manager Agent；system managers；Iterates & Refines / Description / Delegate / Discernment 三类
  • 讲者背景：侯悠扬 · Notion Lab 用户研究经理 · 前 Google/Lyft/Facebook UX Researcher · University of Michigan 人机交互博士 · 北京大学心理学学士