Ateliers ShipSF - Atelier Mini-workers avec Notion

하이라이트

• Les workers Notion constituent un kit de développement et un runtime permettant d'étendre Notion avec du code personnalisé exécuté par des agents d'intelligence artificielle.

• L'infrastructure utilise Vercel Sandbox pour exécuter du code arbitraire de manière sécurisée en isolant les ressources et en évitant les activités malveillantes comme le minage de cryptomonnaie.

• Le proxy de Vercel injecte les identifiants au dernier moment dans l'en-tête de la requête sortante, ce qui empêche le bac à sable et l'agent d'y accéder directement ou de les journaliser.

• Le code utilisateur se décrit lui-même en exportant un nom d'outil, une description, un schéma d'entrée et une fonction d'exécution.

• La CLI NTM permet de lister les outils disponibles sous forme de noms et de descriptions simples pour éviter de saturer la fenêtre de contexte de l'agent.

타임라인

1. 00:00 - 04:42

   Introduction aux workers Notion et cas d'usage

   Cette section présente les workers Notion comme un SDK et un runtime permettant de connecter des agents à des systèmes externes, des maisons intelligentes ou des bases de données protégées. Les utilisateurs et les agents peuvent ainsi créer des outils sans passer par le protocole MCP. La collaboration avec Vercel Sandbox garantit la sécurité en empêchant le minage de cryptomonnaie, les attaques par déni de service et l'exposition des identifiants d'API.

   • Les workers étendent Notion grâce à du code personnalisé écrit par des agents ou des développeurs.
   • Ils remplissent trois fonctions principales : outils d'agent, synchronisations de données et automatisations déterministes.
   • Vercel Sandbox résout les problèmes critiques de sécurité liés à l'exécution de code arbitraire non vérifié.
2. 04:42 - 08:34

   Démonstration d'un agent de commande de repas

   Une démonstration concrète illustre un agent configuré pour commander des déjeuners de manière autonome selon un planning hebdomadaire. L'agent accède à des outils spécifiques pour récupérer les commandes passées, analyser les restaurants disponibles et valider la commande finale sur Forkable sans intervention humaine.

   • L'agent utilise des outils personnalisés pour automatiser la commande hebdomadaire de repas via la plateforme Forkable.
   • L'agent évalue l'historique des commandes et valide les choix alimentaires de manière autonome.
   • Le journal de bord est mis à jour en temps réel pour permettre à l'agent de s'améliorer au fil du temps.
3. 08:34 - 19:49

   Conception, compilation et déploiement des workers

   L'atelier montre la création d'un agent simple basé sur GPT-5 pour Nano capable de planifier des sorties à l'aide de données locales et d'itinéraires. Le processus technique détaille la conversion du code utilisateur en schémas d'outils sérialisables, l'utilisation de balises XML pour filtrer la sortie standard et la limitation de la durée d'exécution à cinq minutes en production.

   • Le code source écrit en TypeScript est compilé et transformé en archive tarball dans un bac à sable sécurisé.
   • Le module exporte le nom de l'outil, une description textuelle, un schéma d'entrée Zod et une fonction d'exécution.
   • La sortie standard capture les données JSON pour valider la structure des outils avant de les exposer à l'agent.
4. 19:49 - 28:43

   Questions et réponses sur la sécurité et l'évolutivité

   La session de questions-réponses aborde des cas pratiques comme l'assurance vision, la comparaison avec les fonctions Lambda, la gestion du contexte lorsque de nombreux outils sont créés, et la récupération automatique suite à des échecs d'appels d'outils instables.

   • La CLI NTM divulgue progressivement les outils pour préserver la fenêtre de contexte de l'agent.
   • Le partage d'agents entre coéquipiers intègre les identifiants prédéfinis attachés aux outils worker.
   • La gestion des erreurs s'appuie sur le retour des messages d'échec pour permettre l'auto-correction de l'agent.