ShipSF Workshops - Workshop de mini-trabalhadores com o Notion

Highlights

• Os workers do Notion utilizam o Vercel Sandbox para executar código arbitrário de forma isolada, impedindo o comprometimento de dados e o uso malicioso de recursos.

• O proxy de credenciais intermediadas da Vercel injeta tokens em requisições de saída sem revelar credenciais diretamente ao ambiente de execução.

• A extração automática de ferramentas converte exportações de módulos TypeScript em metadados JSON na saída padrão para consumo direto por agentes.

• O tempo limite de execução em produção para cada sandbox é de cinco minutos para evitar consumo excessivo de computação.

• A interface de linha de comando ntmcli permite que agentes listem apenas os nomes e descrições das ferramentas para evitar a sobrecarga da janela de contexto.

Timeline

1. 00:00 - 04:31

   Capacidades e segurança arquitetural dos workers

   Os workers fornecem uma interface simplificada para agentes de IA executarem tarefas complexas sem depender de ferramentas MCP predefinidas ou scripts locais inseguros. Para mitigar riscos associados a código gerado por agentes sem supervisão rigorosa, a infraestrutura da Vercel impede que o sandbox armazene ou acesse diretamente as chaves de API, injetando-as apenas no momento das chamadas de rede externas.

   • Os workers estendem o Notion com código personalizado dividido em ferramentas de agentes, sincronizações externas e automações determinísticas.
   • A execução de código arbitrário exige barreiras rígidas contra mineração de criptomoedas, ataques de negação de serviço e vazamento de credenciais.
   • O sistema de credenciais intermediadas da Vercel injeta tokens diretamente nos cabeçalhos de saída, mantendo o sandbox isolado de segredos.
2. 04:31 - 08:34

   Automação de pedidos de refeições com agentes

   A demonstração prática ilustra um agente programado para gerenciar o agendamento de almoços semanais utilizando ferramentas personalizadas criadas pelo próprio modelo. O sistema valida pedidos existentes para evitar duplicidade, interage com a API do Forkable e atualiza os bancos de dados do Notion para manter a memória de preferências atualizada para ciclos futuros.

   • Um agente autônomo executa rotinas semanais para selecionar e solicitar refeições na plataforma Forkable sem intervenção manual.
   • O agente consulta histórico de pedidos anteriores e opções disponíveis no dia para tomar decisões personalizadas.
   • A plataforma atualiza automaticamente registros internos no Notion para rastrear o histórico de escolhas alimentares.
3. 08:34 - 14:00

   Desenvolvimento e testes de workers do zero

   A construção de um worker envolve a definição de parâmetros estruturados em Zod convertidos para JSON. Através de exemplos práticos com um modelo leve, o sistema demonstra como instruções algoritmizadas processam dados geográficos e horários de transporte em minutos, superando limitações de agentes sem recursos avançados de raciocínio.

   • Um modelo de IA com recursos limitados executa tarefas complexas de planejamento de rotas combinando dados de transporte público e mapas.
   • A estrutura do código do usuário exige um módulo exportado contendo o nome da ferramenta, descrição, esquema de entrada e função de execução.
   • O código determinístico reduz o consumo de tokens de raciocínio em comparação com buscas dinâmicas na web.
4. 14:00 - 22:22

   Implantação e extração de metadados em sandboxes

   O processo de deploy compila o TypeScript localmente e gera pacotes executáveis testados em ambientes isolados. A extração de metadados converte exportações de código em descrições legíveis para o agente, enquanto a captura de snapshots acelera a inicialização de instâncias futuras sem comprometer o isolamento de estado entre chamadas.

   • O código fonte compactado em tarball é enviado para o armazenamento de blob e processado dentro de um sandbox isolado.
   • A extração de ferramentas utiliza a serialização JSON na saída padrão para validar esquemas sem expor funções de execução.
   • O uso de snapshots reduz o tempo de inicialização de novas invocações mantendo um estado limpo em cada execução.
5. 22:22 - 28:43

   Casos de uso, segurança e tratamento de erros

   A sessão de debates aborda aplicações práticas no setor corporativo, como envio automatizado de sinistros para seguradoras via APIs protegidas. O gerenciamento de contexto restringe o carregamento de esquemas completos até que o agente solicite detalhes específicos, enquanto mecanismos de tratamento de erros permitem a autocorreção baseada no histórico de mensagens.

   • A listagem progressiva de ferramentas pelo CLI evita a sobrecarga da janela de contexto do agente.
   • O encerramento automático de sandboxes após cinco minutos impede o consumo excessivo de recursos computacionais.
   • Os agentes utilizam o histórico de sessões para se recuperarem automaticamente de falhas em chamadas de ferramentas.