不管是今年年初竄紅的OpenClaw，還是Claude Code、Claude Cowork、Codex與Gemini Spark，開發者與科技大廠都在搶推AI Agent（AI代理）。然而，對多數人而言，最直接的疑問仍是：它和平常使用的ChatGPT、Gemini，到底有什麼不同？《遠見》以Google推出的Gemini Spark為例，解析AI Agent的運作方式與使用情境。透過6個實測案例，帶你了解它能接手哪些工作，以及如何提升工作效率。
一、Gemini Spark是什麼？
平常打開ChatGPT或Gemini，通常是問一個問題、得到回答，再自己接著處理後續工作。
雖然查資料、發想創意或整理寫作效率很高，但如果想讓它「定時自動開工」，像是每天追蹤網站流量、監看社群貼文，甚至是關電腦後繼續跑，很難單靠聊天視窗做到。
Gemini Spark最大的不同，是能直接在Google Cloud背景長期運作。只要交代好任務與時間，例如「每天凌晨1點幫我整理外媒AI相關的新聞」，它就會自動排好時程。
時間一到，就算你關機睡覺、完全離線，Spark都會在背景自動搜尋、整理，再把完成的報告送到你面前。
一般的Gemini是你問一句、它答一句；Spark則像個按時開工的自動化助理，時間到了就把事情搞定。
過往，很多人會把AI Agent架在自己的筆電上，或者購買一台Mac Mini，24小時開著讓它運行。這樣做的好處很多，可以直接存取個人檔案，掌握更多脈絡（context），也不用擔心出門後筆電暫時闔上，或是移動中網路不穩的問題。
不過，這樣做也有代價，使用者必須在家供著一台電腦／主機，還要自己處理硬體、權限與環境問題。
為了迎擊裝置端的AI Agent趨勢、鞏固雲端生意，Google推出Gemini Spark，把整套流程搬上雲端，同時補足過去對話式AI的不足之處，
第一是導入個人工作脈絡。只要完成授權，Gemini Spark就能讀取Google Workspace的內容；Mac 版App也能透過連接資料夾（Connected Folders）直接存取指定的本地資料夾。
第二是擺脫對單機硬體的依賴。使用者不必特地留一台筆電或Mac mini長時間待機，也不用自己維護本地端任務環境。排程建立後，Spark會在Google的雲端環境中繼續執行。雖然對Google來說雲端帳單要付，但因為Spark目前只開放付費用戶使用，所以還是能夠賺回這筆支出。
二、Gemini Spark怎麼用？
理解Gemini Spark的概念後，實際操作不算複雜，主要有三個步驟：
1. 選擇使用的介面
- 網頁版（gemini.google.com）：登入後在頁面左方的側欄中，從對話框切換至Spark功能，就可以開始指派任務，並且連接Google Workspace。
- 桌面版：除了雲端排程外，Mac使用者若升級到最新版（v1.80.x以上），也會在側邊欄看到「Spark」標籤。跟網頁版不同，電腦版還可以在設定中開啟連接資料夾（Connected Folders）功能，讓Spark讀取你指定的本地資料夾。
2. 用自然語言設定「自動排程」
過去若要實現定時自動化，往往需要撰寫腳本或透過Zapier等第三方工具串接。Spark則將門檻降至自然語言互動層級，使用者僅需精確描述時間、頻率與任務內容，例如：
- 「每天14:00幫我確認…」
- 「每天凌晨04:40幫我摘要…」
收到指令後，Gemini Spark便會將對話邏輯自動轉化為背景排程，並與使用者確認最終排程名稱與參數細節。
3. 授予必要的存取權限
如果想讓Spark處理更多實際工作，還得視任務開啟對應授權，主要分成兩類：
- Google Workspace權限：讓Spark讀取與處理Gmail、Google Docs或Google Sheets中的內容。
- 本地資料夾權限（Connected Folders）：授權特定資料夾後，Spark就能協助分類與整理本機檔案，例如下載資料夾。
三、Gemini Spark實測怎麼用？
接下來，用6個實測案例來看Gemini Spark在不同任務裡的表現。
案例1：自動追蹤媒體文章流量
- 遇到了什麼問題？ 很多網站的文章瀏覽量不會直接寫在靜態原始碼裡，而是靠JavaScript動態載入。一般爬蟲抓不到，過去常得靠Selenium或JMeter這類能模擬真實瀏覽器的工具。
- Spark怎麼做？ 只要把作者頁網址交給Spark，再設定每天定時造訪，它就會在雲端開啟瀏覽器載入頁面，點進文章讀取渲染後的數字，最後整理成報告。
- 測試指令：「每天14:25幫我確認 https://www.gvm.com.tw/author/6568 最新的稿件有哪幾篇，並且點進去每篇確認流量。」
- 實測結果：Spark先建立「確認遠見作者最新稿件流量」排程，之後每天回傳一份清單。
| 序號 | 文章標題 | 發布日期 | 流量結果 | 備註 |
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案例2：自動化搜尋最新記者與編輯職缺
- 遇到了什麼問題？ 平時找工作或追蹤產業動態時，常得每天手動打開好幾個人力網站重複搜尋，既花時間，也容易漏掉更新。
- Spark怎麼做？ 把條件交代清楚後，Spark可以設成每日自動搜尋，時間一到就跨平台抓取並整理符合條件的最新職缺。
- 測試指令：「每天14:00幫我確認現在台灣有哪些記者／編輯相關的職缺。」
- 實測結果： 每天下午兩點，Spark會把職缺分成幾類整理。
| 類別 | 職缺名稱 | 公司／媒體 | 職缺亮點 | 連結 |
|---|---|---|---|---|
| 新聞採訪與記者 | 英文編輯／記者（Writer/Reporter）＆英文審稿人員（Editor） | 台灣英文新聞股份有限公司 | 負責報導台灣與國際重大新聞議題，需具備獨立採訪、撰寫英文新聞或審稿能力 | 104新聞媒體職缺專區 |
| 新聞採訪與記者 | 政治線記者 | 鋒燦傳媒／TVBS聯利媒體／旺旺中時媒體集團 | 追蹤政治與時事議題，進行資料彙整、即時採訪與稿件撰寫 | 104政治記者職缺專區 |
| 新聞採訪與記者 | TaiwanPlus新聞部新聞採訪組記者 | 公共電視文化事業基金會／TaiwanPlus | 國際化新聞團隊，針對台灣及區域焦點議題進行英語專題與新聞報導 | 104記者職缺專區 |
| 雜誌出版與專題採編 | 《未來少年》資深編輯／副主編 | 遠見天下文化事業群 | 封面故事企劃、專家採訪、圖文編輯與跨界協作，需2年以上採訪經驗 | 104記者職缺專區 |
| 雜誌出版與專題採編 | 《TRAVELER Luxe旅人誌》數位採訪編輯 | 墨刻出版 | 負責旅遊內容企劃、數位報導採訪上稿、下標與網站／社群營運 | 104媒體編輯職缺專區 |
| 雜誌出版與專題採編 | 雜誌編輯／文訊雜誌編輯 | 印刻文學／財團法人文訊雜誌社 | 文學與文化類刊物企劃、稿件編務、採訪與版面規劃 | 104雜誌編輯職缺專區 |
| 數位媒體與網路編輯 | 數位編輯（工商時報數位創新部） | 旺旺中時媒體集團 | 新聞稿件潤飾與上稿、標題發想、財經專題製作及官網與社群維運 | 104媒體編輯職缺專區 |
| 數位媒體與網路編輯 | 網路編輯記者 | 梅花媒體集團 | 追蹤國內外即時時事、網路內容編輯與少量外出採訪 | 104網路編輯職缺專區 |
| 數位媒體與網路編輯 | 新媒體與傳播編輯企劃 | Yourator新創人才平台 | 涵蓋多家新創媒體、數位品牌與content-driven團隊之內容編輯與行銷企劃職缺 | Yourator傳播媒體編輯企劃職缺專區 |
案例3：客製化國際AI新聞深度日報
- 遇到了什麼問題？ 想追蹤TechCrunch、NYT、WSJ等國際媒體時，會碰到格式不一、沒有RSS，甚至有付費牆等問題，手動整理非常耗時。
- Spark怎麼做？ 設定時，Spark會先追問你想看的領域、報告深度和遞送時間。確認後，它就會在後台持續處理不同媒體的抓取限制，定時產出摘要報告。
- 測試指令：以英文為主的AI相關新聞，限定TechCrunch, The Verge, Wired, CNBC Technology, WSJ, New York Times這幾家。提供精簡扼要的重點概覽與長期產業影響分析。每天凌晨04:40執行。
- 實際結果： Spark先反問：關注主題、分析深度與每日提供時段，確認後才建立排程。正式輸出時，它會整理成一份有主題、有概覽、有影響分析的報告。
| 序號 | 焦點新聞 | 重點概覽 | 長期重要性與產業影響 |
|---|---|---|---|
| 1 | 蘋果擴大控告OpenAI，申請禁令阻止其開發AI硬體 | 蘋果在加州法院提出補充訴狀，點名額外11名前員工，並申請初步禁令，試圖阻止OpenAI及Jony Ive創辦的io團隊使用蘋果機密技術開發AI硬體產品 | 顯示Big Tech與AI實驗室的競爭已從語言模型延伸到終端硬體與人才爭奪；若法院頒布禁令，將影響OpenAI硬體布局，也會提高矽谷對營業秘密保護的警戒 |
| 2 | 紐約時報警示：全球軍方武器化AI的速度遠超監管法規 | 包含美國通用原子YFQ-42A自主無人機在內的lethal AI系統已進入實機測試階段，但國際社會對致命自主武器系統的約束條約仍停滯不前 | 反映軍事領域出現「部署跑在法規前面」的現象，未來可能帶來不可控的軍備競賽與系統性衝突風險 |
| 3 | 新創Hark發表「Handoff」瀏覽器AI Agent，挑戰傳統LLM | Hark推出可在Target、Walmart、LinkedIn等真實網站執行操作的瀏覽器Agent，主打不依賴官方API、可直接分析頁面並執行任務 | AI正在從文字對話轉向電腦與瀏覽器自主操作，若此類Vision-Action Model普及，將改變企業自動化流程與SaaS商業模式 |
| 4 | 歐盟AI法案生效，虛擬網紅與創作者面臨強制標示規範 | 歐盟對合成媒體啟動更嚴格的透明度要求，數位創作者與AI虛擬網紅需面對強制標示與追溯機制 | 生成式AI內容將更重視身份驗證與來源透明，進一步影響數位行銷、社群娛樂與大眾信任機制 |
| 5 | 紐約時報專欄熱議：主張「永遠不要用AI進行寫作」 | 專欄作家Bret Stephens認為，寫作是組織思維與鍛鍊批判能力的核心過程，若外包給生成式AI，恐導致人類思考能力退化 | 反映文化與知識界開始重新討論AI與原創寫作的界線，未來市場對可驗證的原創觀點可能更有溢價 |
案例4：商業媒體IG貼文表格化彙整
- 遇到了什麼問題？ Instagram這類社群平台通常有嚴格的防爬限制，往往需要登入、Cookie或其他驗證，一般自動化工具不一定抓得到。
- Spark怎麼做？ 直接提供商周、天下、數位時代、今周刊、遠見等5家媒體的官方IG網址，Spark就能定時抓取最新貼文內容，整理成表格並協助分類。
- 測試指令： 「每天04:39的時候以表格的方式告訴我這五間媒體（商周、天下、數位時代、今周刊、遠見）最新的5篇IG貼文內容，並試著分類類型。」
- 實際結果： Spark會真的輸出一張表，而不是只用段落敘述。表格欄位包含「媒體名稱」「最新貼文／文章主題摘要」「主題分類」。
| 媒體名稱 | 最新貼文／文章主題摘要 | 主題分類 |
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案例5：Gmail新聞稿自動分類與摘要
- 遇到了什麼問題？ 信箱每天收到幾十封公關和廠商寄來的新聞稿，一封封點開、閱讀、分類，本身就是一件很耗時間的事。
- Spark怎麼做？ 取得Google Workspace權限後，Spark可以直接在雲端搜尋Gmail，讀取最新新聞稿、抓出重點，再依你指定的分類方式整理。
- 測試指令： 「每天15:05幫我摘要Gmail裡最近10篇新聞稿，要提到誰寄的、重點是什麼，依照廠商路線分類，分成ACG相關、科技相關兩種。」
- 實際結果： Spark更新排程後，會把郵件分成兩大類，其中ACG相關1篇、科技相關9篇。以下表格節錄部分輸出內容。
| 類別 | 郵件標題 | 寄件者 | 重點摘要 |
|---|---|---|---|
| ACG相關 | 【（隱藏）】《黃泉使者》造景登陸新竹！人氣周邊、多款動漫IP抽卡機一次集結（隱藏）快閃店8/6起降臨新竹巨城！ | （隱藏） | （隱藏）主辦的「超動漫研究社」快閃店將於8/6至9/7降臨新竹巨城購物中心5F，現場集結《黃泉使者》拍照造景、多款動漫人氣周邊商品及IP抽卡機 |
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案例6：下載資料夾智慧結構化整理
- 遇到了什麼問題？ 很多人的「下載（Downloads）」資料夾長期堆滿各式檔案，副檔名混雜、檔名凌亂，久了幾乎找不到東西。
- Spark怎麼做？ 在Mac App中開啟授權後，Spark會掃描下載資料夾內容，依照檔案實際主題與工作脈絡提出整理建議。
- 測試指令：「請提供我整理下載資料夾的建議。」
- 實際結果： Spark先告訴你，它分析了下載資料夾中的約145個項目，接著直接提出分類架構，而不是只說「可以整理」。
它建議的4個主資料夾包括「採訪與報導」「科技與產業研究」「出差與報銷憑證」「照片與暫存檔」。在每個分類下，它還會補具體範例，例如「IBM新聞稿」「新加坡AI現場校稿」會被放進「採訪與報導」，Ayar Labs相關報告和某公司的財報會落在「科技與產業研究」，而行程單、收據與薪轉影本則會被歸進「出差與報銷憑證」。
四、Gemini Spark誰能用？
搞懂Spark的運作機制後，關鍵還是要回到實際應用面：這項工具適合哪些情境，以及誰可以使用Gemini Spark功能？
1. 適合使用Gemini Spark的族群
上述的實務範例只是提供參考而已，實際上不管是什麼職務，只要有「定期排程處理」或「背景自動化執行」需求，任何人都能套用這套機制。以下為幾個典型應用領域：
- 媒體採編與產業研究團隊：需全天候追蹤國內外新聞動態、指定作者專欄或特定產業趨勢者。
- 市場數據與競品監控人員：需定期抽樣檢查網站流量變化、動態定價策略、市場職缺釋出等數據指標者。
- 社群營運與品牌行銷企劃：需跨平台自動收集競品貼文、輿情動向並進行主題歸類分析者。
- Google Workspace高階使用者：每日處理龐大郵件與文件量，亟需AI於背景優先進行資訊過濾、重點摘要與任務交接者。
2. 使用門檻與訂閱方案
- 訂閱服務：截至2026年8月6日，Google說明頁提到，Gemini Spark可搭配Google AI Pro或Ultra方案使用。
- 支援平台：可在Gemini網頁版gemini.google.com 、Gemini行動App，以及Mac版Gemini App中使用。
- 確認方式：打開Gemini後看左側欄。若除了平常的Chat之外，還看得到Spark，就代表你的帳號已經開通，可以直接使用。
結語
實測下來，Gemini Spark真正拉開差距之處，不只在於可排定時程，更在於任務能脫離使用者的實體裝置持續運作。
若透過Claude Code或Codex等工具於本機設定自動化流程，通常仍需維持電腦開機；一旦裝置關閉，任務便隨之中斷。
Gemini Spark則將執行環境直接建置於Google Cloud背景。即便使用者關閉電腦或手機離線，時間一到，Spark仍能自動啟動，串接Gmail、Google Docs、Drive與Calendar等生態圈服務，獨立完成資料檢索、整理與更新。
當然，Spark目前仍有其邊界。若任務涉及個人電腦中的本地檔案，執行狀況仍受限於裝置狀態與連線品質；若涉及寄送郵件、修改共用檔案或存取外部網站等高權限操作，系統亦會在主控台暫停，等待使用者人工確認。
然而，對於需要處理大量資訊追蹤與例行整理的工作而言，Spark實現指派任務後即可離線的里程碑，待雲端運算完成再回頭檢視成果。
AI Agent真正展現價值的時刻，或許不在於回答得多麼聰明，而是當你關閉電腦後，它依然能在背景精準運作。從「你問它答」走向「自動運作」，這正是生成式AI落地後，解放人類時間的真正關鍵。
