从 Notion 工作区管理 18 个智能体
Notion MCP 挑战赛参赛作品——使用 Notion 作为人类在环（human-in-the-loop）指挥中心，管理 OpenClaw AI 智能体。任务：作者构建了 AgentOps，这是一个以 Notion 作为唯一数据库的控制平面，用于管理 18 个 OpenClaw AI 智能体。系统使用四个 Notion 数据库（智能体注册表、任务队列、运行日志、警报）来跟踪智能体状态、分发任务并记录执行过程。人类通过编辑 Notion 页面来暂停智能体、更改优先级或确认警报，而 Node.js 服务器每 10 秒轮询一次 Notion，以将状态与 OpenClaw 运行时同步。；工具：OpenClaw。人工角色：原始帖子没有说明人如何参与。；局限：该架构依赖于 10 秒的轮询循环，如果多个智能体并发写入，可能会引入延迟或竞争条件，尽管作者声称时间隔离防止了这种情况。未详细说明 Notion API 的速率限制和成本。该系统被描述为黑客马拉松项目，暗示可能缺乏生产级的安全性或可扩展性。人类控制完全依赖于 Notion 的界面和 API 可用性。。
工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
Notion MCP 挑战赛参赛作品——使用 Notion 作为人类在环（human-in-the-loop）指挥中心，管理 OpenClaw AI 智能体。
工作流程
作者构建了 AgentOps，这是一个以 Notion 作为唯一数据库的控制平面，用于管理 18 个 OpenClaw AI 智能体。系统使用四个 Notion 数据库（智能体注册表、任务队列、运行日志、警报）来跟踪智能体状态、分发任务并记录执行过程。人类通过编辑 Notion 页面来暂停智能体、更改优先级或确认警报，而 Node.js 服务器每 10 秒轮询一次 Notion，以将状态与 OpenClaw 运行时同步。
原文报告的结果
作者报告管理了 18 个智能体，记录了 78 次运行并跟踪了超过 128K 个 Token。具体的运营成果包括通过退订智能体清理了 47 个供应商列表，以及接收实时火车通知。该系统支持在 Raspberry Pi、Lightsail 和无服务器环境之间进行可移植的智能体迁移。源材料中未提供对这些指标或长期稳定性的独立验证。
人工角色
原始帖子没有说明人如何参与。
局限
该架构依赖于 10 秒的轮询循环，如果多个智能体并发写入，可能会引入延迟或竞争条件，尽管作者声称时间隔离防止了这种情况。未详细说明 Notion API 的速率限制和成本。该系统被描述为黑客马拉松项目，暗示可能缺乏生产级的安全性或可扩展性。人类控制完全依赖于 Notion 的界面和 API 可用性。
试一试
我想建立一个基于 Notion 的控制平面来管理 AI 智能体。首先，创建一个包含四个数据库的 Notion 工作区：“智能体注册表”（字段：名称、状态、计划、配置）、“任务队列”（字段：优先级、状态、分配智能体）、“运行日志”（字段：输入、输出、持续时间、Token）和“警报”（字段：消息、已确认）。接下来，配置一个 Node.js 脚本，每 10 秒轮询这些数据库。当“智能体注册表”中的状态变为“暂停”时，脚本必须停止向该智能体分发任务。当“任务队列”中新增一行时，脚本应将其分配给一个活跃智能体并将状态更新为“运行中”。将所有执行记录在“运行日志”中。在将此系统应用于真实智能体之前，使用三个虚拟智能体和五个示例任务进行试运行。验证在 Notion 中暂停智能体是否能立即停止任务分配。确认任务完成能准确更新“运行日志”。只有在使用虚拟数据验证此逻辑后，才继续连接真实的 OpenClaw 智能体。确保不在 Notion 页面中以纯文本形式存储敏感的 API 密钥。
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