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利用 Notion Custom Agents 在 48 小时内构建《办公室》模拟系统
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TL;DR · AI 摘要
Notion Custom Agents 可用于构建复杂的 AI 多智能体模拟系统，如 Brian Zhang 在 48 小时内实现的《办公室》模拟，其核心涉及空间推理、反思循环和上下文管理。
核心要点
- Notion Custom Agents 支持在 48 小时内快速构建出具有复杂交互的 AI 模拟系统。
- 通过引入“反思循环（reflection loops）”机制，可以有效维持 AI 角色在模拟中的人设一致性。
- 智能体架构需要平衡“计划模式（plan mode）”与“反应式决策（reactive decision-making）”以实现自然交互。
结构提纲
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- §项目概览
Brian Zhang 利用 Notion Custom Agents 在 48 小时内构建了一个完整的《办公室》剧集模拟系统并获得第一名。
该系统采用了基于距离的推理（Proximity based reasoning）来驱动智能体交互，并重点解决了长短期上下文窗口的管理问题。
通过实施反思循环（reflection loops），系统能够确保 AI 角色在长时间模拟中始终保持其特定的人设特征。
智能体的行为由预设的计划模式与实时的反应式决策之间的动态平衡驱动。
思维导图
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- The Office Simulation (Notion Agents)
- Technical Mechanisms
- Proximity-based Reasoning
- Reflection Loops
- Context Window Management
- Decision Logic
- Plan Mode
- Reactive Decision-making
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
使用 Notion Custom Agents 在 48 小时内构建了一个完整的《办公室》模拟系统。
通过反思循环（reflection loops）让角色保持“人设”。
计划模式与反应式决策之间的拉锯与平衡。
#Notion#AI Agents#LLM#Simulation
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在不到 48 小时内使用 Notion Custom Agents 完成了《办公室》完整模拟。他夺得第一名，获得 10k+ 积分，然后与我们坐下来解释整个过程。我们讨论了：
代理的基于接近度的推理
长期上下文窗口管理
通过反思循环保持角色“保持角色”
计划模式与反应决策之间的推拉
令他最惊讶的是，迈克尔会为此感到自豪
