agency-os:将Notion作为AI代理的调度面板 - 开源、MIT许可、原生MCP支持、兼容Claude Code、Cursor、Cline或任何MCP接口

Reddit r/AI_Agents 工具

摘要

agency-os是一款开源工具,可将Notion转变为AI代理的编排层,允许用户规划任务、审批任务树,并通过MCP调度代理。它支持模型路由和依赖解析,兼容Claude Code、Cursor、Cline及其他支持MCP的代理。

如果你的Notion看板不仅能追踪工作,还能实际将工作分派给代理,那会怎样?agency-os正是为此而生。它是一个Claude Code插件(也兼容Cursor、Cline、Continue以及任何支持MCP的代理),能将Notion转变为编排层:在这里,你可以与代理一起规划,审批任务树,然后代理拾取标记为执行的行,按依赖顺序完成它们,并将结果链接写回看板。 实际工作流程:1. 你描述一个想法。代理提出澄清问题,将其分解为任务和子任务,在Notion行上设置依赖关系。2. 你进行审批。未经明确批准,什么也不会执行。3. 标记为Exec=Agent的任务被调度。代理在可能的情况下并行运行,在有依赖的情况下顺序运行。每个代理完成任务后,会关闭其行并附带结果链接。Notion看板始终是唯一真相来源。没有单独的数据库,无需同步配置文件,也无需保持UI打开。代理读取看板,写入看板,你在一个地方看到所有内容。 **为什么选择Notion作为调度层?** 以下几个原因使其优于YAML任务列表或聊天线程: * 看板人类可读且可编辑。你可以在Notion中通过打字添加任务,代理将在下一次运行时看到。 * 依赖关系是一等公民。代理在调度时解析DAG,对任务进行阶段划分,如果父任务未标记为“完成”,则阻塞子任务。 * 内置模型路由。机械性工作(如填写表单、记录并关闭任务、提交目录)由快速廉价的模型处理。实质性起草和推理则交给更大的模型。你可以在初始化时配置哪个层级处理哪种工作。在典型工作负载下,与将所有内容路由到旗舰模型相比,可将token消耗减少5-10倍。 **MCP角度** 整个系统通过MCP运行。Notion连接通过Notion MCP服务器实现。技能规范本身(`.claude/skills/agency-os/SKILL.md`)是纯文本可读的Markdown,任何支持MCP的接口都可以加载。Cursor、Cline和通用MCP代理都可以工作;README中提供了针对特定接口的设置指南。 **坦诚的依赖说明** 规划和执行层通过Anthropic API使用Claude。目前还没有本地模型路径。原则上,技能规范与模型无关——它只是指令——但当前的集成假设使用兼容Anthropic的端点。如果你是完全本地运行,那么目前还不适合你。特此说明,而非隐瞒。 基于MIT许可。无遥测,无回传。你的Notion数据在你的工作区内,使用你自己的API令牌。欢迎询问关于架构、依赖解析或模型路由配置的问题。
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