Последний прорыв Notion в области ИИ, настраиваемые ИИ-агенты, произошел из неожиданного источника: упрощения. Выпущенная в сентябре в рамках V3 его программного обеспечения для повышения производительности, функция обязана своим успехом изменению стратегии разработки ИИ компании.

Первоначально инженеры Notion AI экспериментировали с расширенной генерацией кода, сложными схемами и интенсивным инструктированием при работе с большими языковыми моделями (LLM) и агентным ИИ. Однако, по словам Райана Нистрома, ведущего инженера Notion AI, метод проб и ошибок показал, что устранение сложного моделирования данных значительно улучшило производительность модели. Нистром и его команда перешли к простым подсказкам, удобочитаемым представлениям, минимальной абстракции и знакомым форматам markdown.

Этот пересмотренный подход привел к созданию настраиваемых ИИ-агентов, которые стали самым успешным инструментом ИИ Notion на сегодняшний день. Нистром описал улучшение как "ступенчатую функцию", основываясь на моделях использования по сравнению с предыдущими версиями. "Это ощущение, когда продукт вытягивают из тебя, а не ты пытаешься его протолкнуть", - объяснил Нистром в подкасте VB Beyond the Pilot. "Мы знали с этого момента, очень рано, что у нас что-то есть. Теперь вопрос в том, как я вообще мог использовать Notion без этой функции?"

Разработка подчеркивает важный урок в эволюции ИИ: иногда меньше значит больше. Первоначальный инстинкт в разработке ИИ часто склоняется к сложности, предполагая, что более сложные модели и инструкции дадут лучшие результаты. Однако опыт Notion показывает, что сосредоточение внимания на простоте и удобочитаемости может раскрыть больший потенциал. Этот подход согласуется с растущим пониманием того, что LLM, хотя и мощные, могут быть чувствительны к нюансам входных данных. Четкие, лаконичные подсказки и структуры данных могут минимизировать неоднозначность и повысить точность и эффективность моделей ИИ.

Последствия этого подхода выходят за рамки Notion. Поскольку ИИ все больше интегрируется в различные аспекты общества, способность создавать доступные и удобные инструменты ИИ становится первостепенной. Упрощение процессов разработки ИИ может дать возможность более широкому кругу людей и организаций использовать эту технологию, стимулируя инновации и удовлетворяя разнообразные потребности. Более того, сосредоточение внимания на удобочитаемых представлениях может повысить прозрачность и доверие к системам ИИ, делая их более понятными и подотчетными.

Успех ИИ-агентов Notion подчеркивает важность итеративного экспериментирования и готовности адаптировать стратегии разработки на основе реальной обратной связи. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, компании должны оставаться гибкими и открытыми для новых подходов, даже если они бросают вызов общепринятым представлениям. Следующий этап для Notion включает в себя дальнейшее совершенствование своих ИИ-агентов на основе отзывов пользователей и изучение новых применений этой технологии в рамках своей платформы для повышения производительности.