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Minhas 5 principais conclusões sobre a construção de agentes de IA úteis da @akothari e @_ryannystrom (cofundador da Notion e líder de engenharia de IA):
1. Concentre a IA na automação do trabalho ocupado
O ponto de virada foi "quando decidimos parar de criar aplicativos de brinquedo que parecem lixo de IA e, em vez disso, nos concentramos em realmente ajudá-lo a realizar seu trabalho". Não persiga tendências brilhantes de IA - resolva as tarefas manuais irritantes que os usuários odeiam fazer.
2. Atribua trabalho a agentes de IA usando sua voz
De Akshay: "Eu me afastei completamente de escrever um documento ou preencher um banco de dados manualmente para apenas falar com o agente como 90% do tempo." Akshay permite que a IA lide com um trabalho tedioso apenas compartilhando o que ele quer com sua voz.
3. Estruture seus dados da maneira que os modelos de IA gostam de consumi-los
O avanço do agente de IA do Notion veio quando a equipe parou de tentar fazer com que o modelo de IA entendesse suas estruturas de página do Notion e, em vez disso, formatou tudo como markdown (um formato que a IA já entende).
4. Mostre a IA trabalhando em tempo real para criar confiança
Ryan projetou o agente do Notion para que "eu possa vê-lo escrever em tempo real. Eu posso vê-lo preencher um banco de dados em tempo real." Quando os usuários podem observar o agente trabalhar passo a passo em vez de esperar por um resultado de caixa preta, eles confiam mais nele e sabem quando intervir.
5. Torne mais fácil para os usuários avançados ensinarem outras pessoas
"De mil pessoas, pode haver uma pessoa que acabou de decifrar o código de como usar seu produto de IA. Agora essa pessoa pode impactar mil pessoas por causa de algo que construiu."

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