Cómo Notion lanza y escala agentes con los Agentes gestionados de Claude

Tres semanas después de lanzar External Agents, Notion, el espacio colaborativo con IA, ya tenía 18 000 agentes creados por clientes y el 90 % de su actividad con activadores automáticos en vez de chat. Notion creó la función sobre Agentes Gestionados de Claude, la suite de API componibles de Anthropic para crear y desplegar agentes a gran escala. Eric Liu, responsable de producto, habló con Anthropic de lo que resolvieron los Agentes Gestionados y lo que más le sorprendió tras el lanzamiento.

Anthropic: Hace poco se lanzó External Agents sobre Agentes Gestionados. ¿Cómo se usan en realidad?

Eric Liu, Notion: Queremos que Notion sea la mejor plataforma colaborativa para agentes y equipos. Una parte clave de esa misión es que los mejores agentes trabajen de forma nativa en Notion, y Claude lidera la lista: el agente externo que más querían usar las personas en Notion. Hasta ahora se han creado unos 18 000 agentes de Claude, que han ejecutado unos 140 000 pasos. Nos sorprendió gratamente la rapidez con la que despegó, con muy poco marketing. Un gran porcentaje de quienes crean agentes en Notion ya crea agentes de Claude. También vemos un uso muy intensivo. El 90 % de los turnos con Claude son automatizaciones en Notion, activadas por una página de Notion, un mensaje de Slack o ejecuciones programadas. No es el chat directo con Claude; lo que cala entre nuestros clientes es la capa que creamos sobre Claude para automatizaciones. Nuestros mejores espacios de trabajo lo usan para flujos de trabajo multijugador: uno tiene tres o cuatro agentes con decenas de hilos al día, sobre todo con automatizaciones.

Anthropic: ¿Cómo se explicaría lo creado con Agentes Gestionados?

Liu: Se crean estos bloques de software en Notion y se combinan para formar el flujo de trabajo que se quiera. Por ejemplo, creamos un panel de tareas que actúa como un orquestador. Creas una tarea, la mueves al estado "lista para empezar" y se invoca una sesión de Claude. Claude toma contexto de páginas conectadas, nuestro sistema de diseño, documentación de API y requisitos de producto. Es decir, se trabaja con Claude como con un colega.

Lo bueno es que no hay que limitarse a una sola tarea. Los clientes pueden lanzar 30 o 40 trabajos a la vez, y nuestra plataforma los dirige a la persona adecuada para su aprobación. La gente automatiza el trabajo rutinario: limpieza de flags de experimentos y muchas mini tareas de triaje.

Anthropic: ¿Por qué incorporasteis Agentes Gestionados en Notion?

Liu: Los usuarios nos pedían Claude. Nuestros clientes no quieren que un agente hable con otro y den mil volteretas para conectarlo todo. Solo quieren estar en Notion y decir: "Claude, ayúdame a crear esta web". Los Agentes Gestionados fueron una gran solución porque bastó con integrar la API y funcionó dentro del producto.

Nos centramos en lo nativo de Notion: el saber de tu empresa. Nuestro agente maneja bien Notion, pero no es el mejor en programación, y los modelos de Claude destacan mucho en eso. Hay todo un mundo de otros archivos que Claude genera muy bien. En el fondo, todos los agentes son básicamente agentes de programación. Y eso desbloquea muchos casos de uso ajenos a la programación. Si creas una presentación para marketing o ventas, conviertes el conocimiento en un artifact, sea un PDF, unas slides u otro formato. Esa síntesis de información en un artifact es más o menos el mismo flujo que funciona muy bien en programación. Estamos viendo esa transición al resto del trabajo intelectual.

Anthropic: Los equipos pueden implementar Agentes Gestionados de tres formas: como agentes con marca Claude en el producto, como motor sin marca tras su propio agente o como agentes internos. ¿Por qué Notion optó por llevar la marca de Claude?

Liu: Nuestra visión es convertir Notion en el centro de mando de los agentes, para que los equipos usen su agente favorito de forma nativa. Si eres un producto colaborativo, poder usar un agente dentro del producto es el recorrido central del usuario. La ventaja de incorporar a Claude es que se confía en la inteligencia del modelo y la experiencia.

La sesión fluye desde los Agentes Gestionados hasta el cliente de Notion. Pero el usuario no sabe nada de todo eso. Solo ve que Claude escribe archivos y páginas de Notion, actualiza cosas, comenta y hace lo mismo que los compañeros de equipo y otros agentes.

Anthropic: ¿Qué resolvieron los Agentes Gestionados que no tuvieron que construir ustedes?

Liu: Contar con una capa de infraestructura capaz de ejecutar tareas largas fue esencial. Esa capacidad de seguir ejecutando tareas, gestionar la memoria y mantener resultados de alta calidad en el tiempo es una capa muy crítica sobre el propio modelo.

La mejor sorpresa fue que no tuvimos que configurar nada de esto. Todas las Skills y todos los paquetes que necesitamos fueron muy fáciles de poner en marcha.

El sandbox es muy importante si quieres casos de uso de programación. Parte del flujo para los usuarios es poder conectar su GitHub, importar sus repositorios y ejecutar el código. El endpoint de GitHub en Agentes Gestionados fue muy útil.

Anthropic: Han dicho que la mayoría de herramientas de agentes están pensadas para una persona que trabaja con un solo agente. ¿Qué falla cuando las organizaciones intentan escalar esto?

Liu: El reto de desplegar agentes a gran escala es, en realidad, la colaboración. Ahora mismo, los agentes se sienten muy uno a uno. Eres tú y un agente en una interfaz. Pero ¿cómo se ve esto para todo el equipo, con todos los procesos de aprobación y lo necesario para usar agentes a gran escala de verdad? Es, en esencia, el mismo problema que ya resolvimos antes en Notion: la colaboración humana. Ahora es colaboración entre agentes y personas, y patrones como las ediciones sugeridas, el historial de versiones o las bases de conocimiento compartidas resultan clave.

Anthropic: Tú mismo lo has estado usando. ¿Cómo ha sido eso?

Liu: Para mí, el producto de los Agentes Gestionados es como un espacio de pruebas. Incluso con el primer prototipo, 12 horas de trabajo de prototipado se redujeron a unos 20 minutos. Después, todo el equipo puede sumarse y refinarlo en conjunto.

Cuando prototipaba nuevas funciones para Notion con el flujo de tablero de tareas, tenía unas 30 tareas. Las cogí todas y simplemente las arrastré para empezar. Fui a por algo de picar, volví y los prototipos ya estaban hechos. Luego mencioné con @ a alguien de mi equipo y trabajamos juntos sobre el mismo resultado directamente en Notion. Hemos convertido el trabajo individual con IA en un momento colaborativo. Ahí pensé que todo el mundo debería estar haciendo esto.

Ahora la gente ve a Claude aparecer en su tarea de Notion haciendo trabajo, y da un pulgar hacia arriba o hacia abajo. Es una interfaz que ya entienden.

Anthropic: Has descrito equipos que despliegan un ejército de agentes: un Claude independiente para cada etapa del trabajo, la mayoría con activadores. ¿Cómo te aseguras de que actúen de forma segura?

Liu: Hemos creado un agente de Claude para cada etapa: uno que investiga, otro que planifica y otro que crea. Lo útil de esto es que cada agente puede tener sus propios permisos, contextos y automatizaciones. El agente de revisión lo gestionan unas pocas personas, pero muchas pueden gestionar el agente investigador.

Cada agente que creas viene bloqueado por defecto en cuanto a permisos, es decir, empieza siendo privado. Tienes que compartirlo de forma explícita. Luego hay distintos permisos de acceso: algunas personas solo podrán chatear con él, otras podrán activarlo y otras, editarlo. Cuando hay 20 o 30 personas trabajando en el mismo tablero de tareas compartido, ¿cómo te aseguras de que, en el momento justo, entre la persona adecuada? La forma en que abordamos el flujo de trabajo automatizado también resuelve los problemas de permisos y colaboración. Ambas cosas van de la mano.

Anthropic: Precargas las Skills públicas de Claude, ejecutas un mercado de Skills y permites que los agentes mantengan su propia base de datos de Skills. ¿Por qué las Skills son tan importantes en esto?

Liu: Claude tiene muchas Skills geniales, así que precargamos las que están disponibles públicamente para crear PowerPoints, PDF y documentos. Dentro de Notion tenemos un mercado completo de Skills, y permitimos que la gente incorpore sus propias Skills a su propio agente de Claude.

Con las Skills importa más cómo se hace algo que si el agente puede hacerlo. No se trata de saber crear un PowerPoint, sino de decir: "Oye, esta es nuestra versión de PowerPoint. Así es como nos gusta que se escriba".

Muchas de estas Skills se mantienen automáticamente. Cuando hay una solicitud de cambios fusionada o una tarea completada, Claude detecta lecciones que el agente puede aprender y las incorpora a las Skills. Cada vez que dices "este prototipo es genial" o "este PDF es genial", eso se incorpora a las Skills. La calidad sigue mejorando sin que nadie actualice manualmente la base de conocimiento.

Anthropic: ¿Cómo crees que cambiará Notion en los próximos seis meses como resultado de esto?

Liu: La interfaz se centra cada vez más en que las personas revisen el trabajo de los agentes. Somos la capa de traducción para los agentes. Mantendremos las mismas primitivas en la página y la base de datos, pero construiremos mucho más en torno al control de versiones y a las personas implicadas.

La pregunta pasa a ser: ¿cómo pueden las personas convertirse en revisoras del trabajo agéntico en lugar de ejecutarlo directamente? Creo que ese paradigma se aplica a gran parte de la IA.