Erfahrungsbericht
Das „Get Stuff Done“-System bei Brainlabs: Mit Custom Agents erledigen Routineaufgaben sich quasi von selbst
Brainlabs hat in Notion ein System entwickelt, mit dem Meeting-Notizen zu Aufgaben werden und Aufgaben an Custom Agents weitergeleitet werden, die im Hintergrund weiterarbeiten. Worker sorgen für zuverlässige Aktionen und mit Cortex verbundene Tools können Erkenntnisse abrufen und Ergebnisse wieder in den Workspace zurückgeben.
Von API-Aufrufen bis zu Agenten, die rund um die Uhr arbeiten
Irgendwo in Glasgow sitzt Josh Reid wahrscheinlich gerade in einem Meeting.
Seine Meeting-Notizen werden generiert, ohne dass er ein Wort tippt. Diese Notizen werden dann in Aufgaben umgewandelt und an die jeweils zuständigen Agents weitergeleitet. Diese erledigen die Arbeit, noch bevor das Gespräch beendet ist.
„Wenn dieses Meeting zu Ende ist und ich mir einen Tee gemacht habe, sind alle Aufgaben im Hintergrund bereits erledigt,“ freut sich Josh Reid, Principal Engineer bei Brainlabs.
Bis zu diesem Punkt war es jedoch ein beschwerlicher Weg.
Brainlabs ist eine internationale Medienagentur, die Kampagnen für über 500 Kunden verwaltet. Unser Entwicklungsteam ist absichtlich klein: eine gut eingespielte Gruppe von Leuten, die zusammen erstklassige hauseigene Tools entwickeln, die es sonst nirgendwo gibt. Unter anderem eine interne Plattform namens Cortex, eine Suite aus proprietären Tools, die die Kunden-Teams verwenden, um Budgets zu optimieren, Konten zu prüfen und die Einrichtung von Kampagnen auf allen gängigen Anzeigenplattform zu verwalten.
Als LLMs auf den Markt kamen, integrierte Joshs Team sie zügig in Cortex. Dabei gab es eine Schwachstelle: Ein Tool, das eine Aufgabe übernimmt und nach einer Weile eine Antwort liefert, ist kein Agent im eigentlichen Sinne. „Ich sende eine Aufgabe, die dann im Hintergrund erledigt wird“, berichtet Josh. „Aber oft handelt es sich nur um eine sehr verzögerte Antwort auf einen API-Aufruf.“ Ein echter Agent macht sich eigenständig an die Arbeit, stellt Fragen, wartet auf Antworten und arbeitet weiter – und das alles, während du bereits zum nächstes Thema übergegangen bist.
Bei Brainlabs funktioniert das inzwischen. Aber erst, seit das Team mit Notion arbeitet.
Notion als oberste Schicht
Die interne Plattform ist leistungsstark, aber der Output war immer isoliert – lesbar für den, der das Tool ausgeführt hat, unsichtbar für alle anderen menschlichen und maschinellen Benutzer. Nachdem Notion sich als unternehmensweite Transparenzebene von Brainlabs bewährt hatte, erkannte Josh, dass es sich auch als Schnittstelle nutzen ließ, um die Daten und Ergebnisse aus Cortex über das Tool hinaus nutzbar zu machen.
Als erster Machbarkeitstest diente das Onboarding von Neukunden. Es ist der erste Baustein des Systems, das bei Brainlabs als „Get Stuff Done“ bezeichnet wird: ein System von Notion Custom Agents, das unternehmensweit Aufgaben erfasst und automatisch mit deren Bearbeitung beginnt.
Für jeden neuen Kunden musste eine lange Liste von Aufgabe abgearbeitet werden: Konten konfigurieren, Plattformen verbinden, Budgets zuordnen. Zuvor waren diese Aufgaben über die verschiedenen in Cortex integrierten Tools verteilt, sodass immer noch jemand den Prozess verwalten musste. Stattdessen baute Josh einen Agent, der sich darum kümmert. Sobald nun in Notion ein Kunde angelegt wird, liest der Agent die Seite, richtet eine Datenbank mit Aufgaben ein und beginnt, diese zu erledigen – und das alles, noch bevor das Account-Team überhaupt etwas unternommen hat.
Ein „Pull-Request“-Workflow für Nicht-Entwickler
Notion ist zur Schnittstelle geworden, die komplexe Systeme zugänglich macht – und genau diese Logik stand auch hinter der Skills-Infrastruktur, die Josh für Claude aufgebaut hat.
Brainlabs wollte, dass Mitarbeitende in allen Funktionen und Regionen Claude-Skills entwickeln und teilen können, ohne dass jemand ein Terminal bedienen muss. Also baute Josh ein Selfservice-System in Notion. Die Mitarbeitenden übermitteln ihre Skills, ein Agent formatiert und kategorisiert diese, die Prüfung und Freigabe erfolgt in Notion, und anschließend wird alles automatisch an GitHub und zurück an Claude übertragen.
Agents sind von Natur aus probabilistisch, aber genau das wird zum Problem, wenn eine Aufgabe wirklich exakt ausgeführt werden muss. Worker schafften hier Abhilfe. Jetzt kann Josh eine JavaScript-Funktion schreiben, die genau festlegt, wie eine Aktion – beispielsweise das Versenden einer Slack-Nachricht oder der Aufruf einer Bild-API – ausgeführt werden soll, und diese einem Agent zur Verfügung stellen. Der Agent liefert die Logik; die Funktion behandelt die Ausführung deterministisch.
Der Bildgenerationsagent veranschaulicht das Zusammenspiel des gesamten Systems. Eine Aufgabe kommt rein: Erstelle eine LinkedIn-Grafik für eine bevorstehende Kampagne. Der Agent nimmt die Anfrage am, generiert über einen Worker zwei oder drei Optionen über die Bild-API und legt diese in einer Notion-Seite zur Überprüfung ab. Markenfarben, Logo und Typografie von Brainlabs kennt der Agent bereits, weil er direkt auf die Markenrichtlinien in Notion zugreifen kann.
Mit Workern wird alles „zum Kinderspiel“, wie Josh sagt. Und er kann sie erstellen, ohne selbst Code schreiben zu müssen – er sagt Claude einfach, was er benötigt.
Routineaufgaben abnehmen statt Arbeitsplätze abbauen
Josh hat ein klares Ziel vor Augen. Ihm geht es nicht etwa darum, Personal einzusparen. Sondern er will Routineaufgaben beseitigen, um sich stattdessen auf strategische Ziele zu konzentrieren.
„Grob geschätzt ist man nur etwa 30 % des Tages mit seiner eigentlichen Arbeit beschäftigt“, sagt er. „In den restlichen 70 % erledigt man Aufgaben, die eigentlich Nebenprodukte dieser Arbeit sind.“ Das Ziel ist, dass diese 70 % – die sich wiederholenden, zeitaufwendigen Routineaufgaben – von Agents erledigt werden, damit das Brainlabs-Team sich voll auf die 30 % konzentrieren können.
Die Architektur, die Josh um Notion gebaut hat, macht das möglich. Skills, Wissensdatenbanken, Aufgabenverläufe: Der gesamte Kontext, den ein Agent benötigt, steht in Notion bereit, egal welches Modell oder welche Plattform darunter ausgeführt wird.
„Wenn wir uns entscheiden, auf ein anderes LLM umzusteigen“, erläutert Josh, „verbinden sich alle unsere Quellen trotzdem weiterhin mit derselben Umgebung: Notion.“
So kann Josh sich darauf verlassen, dass die Arbeit bereits irgendwo im Hintergrund erledigt wird, wenn er sich nach dem Meeting den wohlverdienten Tee kocht.
