Gemini Spark是Google推出的AI代理功能,7月29日後陸續開放給台灣用戶。和一般Gemini有什麼不同?Task、排程、Skills怎麼分?《104職場力》小編實測排程、Gmail監控與跨Google服務工作,並整理官方應用案例!
文/《104職場力》
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【使用工具】Gemini Spark
網址:https://gemini.google.com/spark
步驟:前往Gemini,在側欄點擊「切換至Spark」圖示
訂閱:需使用個人Google帳號,台灣Google AI Pro或Ultra訂閱用戶可使用。Google於7月29日宣布Spark在台灣陸續開放,支援繁體中文。
主流生成式AI持續增加代理(AI Agent)能力。除了問問題、產生內容,使用者現在也能把一項較完整的工作交給AI,由它規劃步驟、使用不同工具,甚至在背景持續處理任務。
Google推出的Gemini Spark就是這類型個人AI代理,7月29日起在台灣陸續開放給Google AI Pro訂閱用戶。Spark可以處理多步驟工作、設定持續性任務,也能串接Gmail、雲端硬碟、文件、試算表、簡報、日曆等Google服務。由於運行於Google雲端,即使闔上筆電或鎖定手機螢幕,工作仍可在背景繼續。
如果平常已經在使用Gemini,可能會有疑問:Gemini本來就能串接Gmail、雲端硬碟、設定排程,Gemini Spark還多了什麼?哪些工作可以切換到Spark?
以下從功能、介面與實際工作情境來看差異。
延伸閱讀:Google AI代理Gemini Spark登台!免複雜設定 背景自動運作搞定雜事
Gemini Spark可以理解成Gemini裡用來執行與管理完整任務的工作模式。用戶交付目標後,建立工作、規劃執行步驟,再視需求使用Google服務、Connected Apps、Skills、檔案或網站完成工作。Google將Gemini Spark定位為可自動處理複雜工作流程、管理持續性任務的個人AI代理。
| 對照 | 一般Gemini | Gemini Spark |
|---|---|---|
| 主要用途 | 問答、摘要、寫作 | 多步驟、跨工具、持續任務 |
| 使用方式 | 開對話直接提問 | 設定目標、建立任務並執行 |
| 工作模式 | 單次回應為主 | 拆解多步驟工作、持續執行並回報進度 |
| 任務排程 | 固定時間為主 | 固定時間/Gmail觸發/事件觸發 |
| 重複工作 | 可透過Gem等方式預先設定指令 | 可建立Skills套用工作方式 |
| 執行狀態 | 需發問當下才執行 | 可在背景持續處理 |
快速理解Spark的差異,可以抓3個重點:
Gemini Spark會把一個完整目標建立成Task(工作)。使用者可以查看工作進度、追加或修改指令,任務也能在背景持續執行,適合包含多個步驟、需要一段時間處理的工作。
Gemini Spark可串聯使用Google Workspace,包括日曆、文件、雲端硬碟、Gmail、Keep、試算表、簡報和Tasks等;也能搭配Google搜尋、Youtube及部分第三方應用。同一個任務可以跨不同服務接續處理工作。
Google將Spark的基本邏輯整理為:工作(Task)-要做什麼;排程(Schedule)-什麼時候做;技能(Skills)-要怎麼做。
一般Gemini已有固定時間的「排程動作」,而Spark的「排程」是可以依固定時間、收到特定Gmail或特定事件啟動任務;「技能」則是一組可重複使用的指令與背景資訊,告訴Spark某類工作要如何完成。
依照Google說明,Gemini Spark使用者須年滿18歲,使用個人帳號訂閱Google AI Pro或Ultra,並開啟「保留活動記錄」。公司或學校Google帳號目前尚未支援。
裝置方面,Spark可在Gemini網頁版、行動App、Mac版Gemini App使用。
若要於工作情境使用,帳號限制尤其值得注意。本文雖然會以工作情境實測,但由於目前僅開放個人帳號使用,使用時務必注意資安問題,避免為了使用Gemini Spark而把公司郵件、客戶個資或內部文件搬進私人帳號。
進入Gemini後,在側欄切換至Spark,即可看到「工作」、「排程」、「技能」與「連結的應用程式」等功能選項。

建立Task時,可直接描述工作,也可以上傳檔案、雲端硬碟資料、Notebook,或指定Skill、連結應用程式。Gemini Spark會規劃執行步驟,並可背景處理任務,使用者可於工作面板查看進度。此外,Spark也能使用遠端瀏覽器等工具處理部分網頁任務。
可以直接用自然語言建立排程任務,例如「每週一早上執行」,也可以設定收到特定郵件或偵測到某項事件後開始工作。也可以手動建立排程。
不過Google提醒,Gemini監控仍不適合追蹤快速變動的資料,或執行「門票開賣時立即通知我購買」等時間緊迫的工作。
技能(Skills)目前僅在Gemini Spark提供,和Gemini原有的「Gem」是不同功能。使用Skill可以保存自訂指令、參考資訊與工作規則,之後重複套用在不同Task中。Gemini Spark也可以依照任務內容自動判斷是否使用相關Skills。如果有一套工作每次都要重新解釋格式、規則與處理方式,就適合整理成Skill。

延伸閱讀:「Skill」和「提示詞」差在哪?6大差異與SKILL.md寫法一次看
參考Google官方部落格說明範例,實際應用可以延伸到:
這些例子共同的特色,是一項工作通常包含「找到資料、判斷、採取後續行動」等數個步驟。
首先以常見的工作需求測試,要求每天早上整理重要行程和待辦事項:
「每天早上8點,查看我的Google Calendar和Gmail,整理當天重要行程、需要完成的待辦,以及需要回覆的郵件。最後列出優先處理的3件事。」
實測結果:一般Gemini或Gemini Spark都能建立定時排程。


接著以「客訴信回覆」為例,測試Spark的Gmail監控排程。
職場力小編先在Google Drive建立一份「測試用客服規範」,並在Gemini Spark輸入:
當收到主旨包含「客服」的新郵件時:
1. 整理客戶反映的問題與訂單資訊。
2. 查找Google Drive中的客服處理規範。
3. 根據規範整理建議處理方式。
4. 在Gmail建立回覆草稿。
5. 不要自行寄出郵件。
建立後的流程會是:收到客訴 → 啟動Task → 雲端文件查規範 → 整理處理方式 → Gmail建立草稿。這裡的差異比較明顯:不必先看到郵件再下指令,符合條件的新信就會成為工作流程的起點。

實測結果:收到模擬客訴信後,就能在信箱看見回信草稿。

再來測試專案管理情境:開過幾次會、文件也改過幾版,最新資訊散落在Gmail、雲端文件、日曆,想知道最新進度,Spark能整理好嗎?
職場力小編分別在雲端文件、Gmail建立了一組「新品上市」資料,包括會議記錄文件、專案討論信件等,並刻意放入上線日、產品負責人、價格等幾個資訊異動。
接著在Gemini Spark輸入:
查看最近兩週與「秋季新品上市」相關的Gmail、Google Drive和Google Calendar資料,整理目前已確認的決策、待辦事項、負責人、截止日期與尚待確認事項。
如果不同資料有衝突,請以較新的資訊為優先,並指出原本內容和後續變更。找不到明確期限時標示「尚未確認」,不要自行推測。
最後建立一份Google Docs「秋季新品上市|專案進度與待辦整理」。
實測結果:本次實測中,Spark能正確辨識資訊變更,並標記未確認事項,最後建立Google文件。不過,若整理涉及重要專案決策資訊,仍建議再次查核確認整理內容。

可以先從任務的複雜度與觸發方式判斷:
| 需求 | 比較適合 |
| 問問題、寫文案、摘要單一資料 | 一般Gemini即可 |
| 固定每天/每週取得資訊 | Gemini或Spark排程皆可 |
| 一項工作包含多個連續步驟 | Gemini Spark |
| 需要跨Gmail、Drive、Docs、Sheets等服務接續處理 | Gemini Spark |
| 收到特定Gmail後才開始處理 | Gemini Spark |
| 某個事件發生後再執行工作 | Gemini Spark |
| 想保存重複使用的工作規則 | Gemini Spark Skills |
使用Spark時仍要保留人工檢查。Google將Spark標示為仍在早期開發階段,提醒AI可能出錯,也可能從郵件、文件或網站讀到誤導內容;涉及傳送訊息、修改資料、購物或其他重要操作時,部分流程會要求使用者確認。登入資訊、付款資料等敏感內容也不應直接輸入Task對話。
整體來看,Gemini Spark將Task任務管理、背景執行、Google服務間的跨工具操作,以及排程、技能放進同一套工作模式。對只需要查資料、寫內容或固定取得摘要的使用者,一般Gemini已能處理不少需求;當工作包含多個後續步驟、需要跨Google服務接續處理,或必須等待某個條件成立後再開始,Spark更容易展現它的用途。