什麼是 Gemini Spark？為什麼進階用戶值得認識它
Gemini Spark 是 Google 最新推出的 24/7 代理型 AI 助手。在 2026 年 Google I/O 公佈、五月正式推出，Spark 跑在 Google Cloud 的專屬虛擬機器上，因此可以在背景長時間執行任務，而不會佔用你的裝置。它原生整合 Gmail、Calendar、Drive，以及整個 Workspace 生態系統。
這對從業者重要的原因，在於機制上的差異。過去的 AI 助手，只有在你坐在它面前提示時才會運作。Spark 跨越了一道清楚的門檻：你可以把一個任務交給它，它離開，回來，然後直接完成、或交回給你做下一個判斷。這個轉變的第一個實用產物，就是 Daily Brief，一個在你睡覺時運作的早晨摘要代理。
如果你的早晨曾經是手動翻 Gmail、然後 Calendar、然後 Slack、然後待辦清單，只為了搞清楚今天什麼事真正重要，那 Spark 就是第一個有意義地取代這套儀式的 AI 代理。本文接下來會說明它做得好的部分、做不到的部分，以及如何在第一次使用時就拿到可用的輸出。
什麼是 Daily Brief？它實際上如何運作？
Daily Brief 是 Gemini Spark 的代理之一，會為你生成個人化的早晨摘要。它從你連接的 Google 服務（如 Gmail 與 Calendar）收集資訊，然後彙整成一份簡報，涵蓋會議、重要電郵、建議優先順序，以及需要準備什麼。它是主動運作的，你不需要每天提示。
設定只是 Gemini app 內 Spark 分頁的一個切換。授權 Gmail 與 Calendar 權限、選擇發送時間、決定是否要語音播放，就完成。每天早上的指定時間，這份簡報會送達你的 Gemini app，並可選擇推送通知到手機。
Daily Brief 跟一般「摘要我的收件匣」提示的最大分別，在於 Spark 多做了兩件事：根據上下文排序（重複的寄件人、行事曆衝突、回覆急迫程度），以及對需要行動的項目建議下一步。輸出不是一份清單，而是你早上第一個小時的行動草案。
Daily Brief 首先向 AI Ultra 訂閱用戶推出，2026 年內陸續擴展。截至 2026 年 6 月，使用 Daily Brief 仍需要 AI Ultra 訂閱以及一個連接到 Spark 的 Workspace 帳戶。
Spark 與過往的 AI 助手有什麼分別？
Spark 與以往的助手有三個可量度的差異。第一，它跑在自家雲端基礎設施，而不是你的裝置上，因此你關閉 app 之後任務仍然繼續。第二，它在不同服務之間擁有持續的上下文，因此一個動作可以在 Gmail 起始、Calendar 完成，毋須重新提示。第三，它是為長時間任務而建，而不是單次對話請求。
一個實際例子可以說明這個差距。當你問 ChatGPT 或 Claude「摘要我未讀的電郵」，它會卡住，因為它沒辦法讀你的信箱，除非你貼進去。當你問 Spark「摘要我未讀的電郵，並重新安排明天行事曆上的衝突」，它會跑完整條鏈：讀信箱、找出衝突、起草行事曆更新、提交給你審核。
這跟一個實習生從「告訴我該打什麼字」升級為「去做、卡住了再回來」的轉變一樣。後者只有在實習生擁有正確權限時才有效。Spark 也一樣。多數讓人失望的 Spark 經驗，源自連接器權限不足，而非模型能力不夠。
如何實際設定 Spark 與 Daily Brief？
如果你已經有 AI Ultra，設定大約需要四分鐘。打開 Gemini app，進入「Settings」、「Spark」、然後「Enable Spark」。授權 Gmail、Calendar、Drive 的連接器權限。選擇 Daily Brief 發送時間（多數從業者會選擇本地時間 06:30–07:30）。決定是否要語音播放。儲存。
第一份 Brief 隔天早上會送達。不要跳過第二天。第一份是通用版本。第二份開始，Spark 會學習你實際打開哪些分類、回覆哪些寄件人、忽略哪些項目。到第五天，你就會收到真正反映你工作節奏的簡報。
如果你在 Spark 選單中看不到 Daily Brief，幾乎都是因為你的帳戶是 AI Pro 或以下。截至 2026 年 6 月，Daily Brief 需要 AI Ultra。Spark 本身會在 2026 年內陸續向其他 Workspace 層級開放，但 Daily Brief 在那之前仍是 Ultra 獨家代理。
為日常工作流程準備的 Spark 提示長怎樣？
使用 Spark 的訣竅，是給它一個任務、一個限制條件、以及一個預期輸出格式。模糊的提示會帶來模糊的結果，因為代理不知道你給它多大自由度。具體的提示讓 Spark 有空間行動，並有明確的「完成」訊號。
試試這個提示：
把自己當成我的每日營運幕僚長。每個工作日早上本地時間 07:00，請執行以下步驟：
1. 讀取所有在昨晚 18:00 之後收到的 Gmail 電郵。
2. 找出在 24 小時內需要回覆的，標記為「Reply Today」。
3. 對照今天的行事曆。對每場會議，列出過去 14 天內與該與會者最相關的電郵對話。
4. 找出任何排程衝突，或沒有緩衝時間的連續會議。建議具體的重新安排方案，並尊重我「10:00 前不開會」與「17:30 後不開會」的偏好。
5. 簡報分三個區塊：REPLY TODAY（最多 5 項，每項一行上下文）、MEETINGS（附相關電郵連結）、ATTENTION（任何不在上述兩類但你判斷值得我注意的事項）。
輸出應該在 90 秒內讀完。任何不達「對三個區塊都有意義」門檻的項目，不要納入。
第一次跑這個提示時，Spark 會問你釐清問題。請誠實回答。這個釐清回合，會訓練代理在接下來 200 次運作中的判斷。略過這一步，會換來幾個月的平庸 Brief。
Daily Brief 以外，Spark 還能做什麼？
除了 Daily Brief，Spark 擅長處理三類工作：定期排程任務、多步驟研究、以及「電郵到行動」流程。例如：每週競爭對手監控、季度目標進度摘要、每場會議前 30 分鐘自動準備的會前文件、把一封客戶電郵轉成 Doc 內的提案草案。
Spark 做不到的，或拒絕去做的，是任何「未經確認就不可逆」的對外動作。它不會未經預覽就替你寄出電郵。它不會未經審核就替你安排外部會議。它不會未經提示差異就修改共用文件。這些護欄是正確的預設，不是要繞過的限制。
Spark 最被低估的能力，是每週或每月執行一次的排程任務。從業者經常把 Spark 當每日代理使用，卻錯過更大的收穫：設定一個「星期一 06:00 每週競爭對手定價簡報」代理，讓它連續執行半年，而你專注在其他工作上。把 Spark 當作一個你會暫時忘記、直到報告送達的分析師。
使用 Spark 常見的錯誤有哪些？
最常見的錯誤，是把 Spark 當 ChatGPT 用。ChatGPT 獎勵當下細緻的提示。Spark 獎勵穩定的重複指令。每天重新輸入提示的從業者，永遠無法取得代理的真正價值，因為他們仍然在「對話機器人」模式中操作。
第二個錯誤，是給 Spark 的脈絡資訊太少。如果你從不告訴 Spark 哪些寄件人重要，它就必須從行為訊號中推測，這需要好幾週。一份 90 秒的初始檔案（「我的關鍵客戶是 X、Y、Z；我的團隊是 A、B、C；早上我回覆最快」），可以省下六週的訓練時間。
第三個錯誤，是頭一個月沒有批判性地閱讀 Brief。Spark 早期會犯錯。如果你不假思索地接受這些輸出，代理會從錯誤訊號中學習。第三天抓出一個錯誤的優先順序，可以避免第三十天定型成壞建議。
三個錯誤的解法，是把 Spark 當作「帶著前任助手完整筆記的新進員工」對待。你會在第一天給那個人一份脈絡文件，對 Spark 也照做，Brief 變得有用的時間會比預設軌跡早四週。
更大的脈絡：在你睡覺時運作的 AI
Spark 並不是市面上最強大的 AI 模型。Claude Fable 5 與 GPT-5.5 在推理基準上都得分更高。但 Spark 擁有目前其他對手在這個成熟度上都還做不到的事：在背景運作、針對你的真實資料、依循重複排程、原生存取你已經在用的工具。這個組合，使它成為大多數從業者真正會每天使用的第一個代理型助手。
這裡的模式不是 Gemini 獨有。在未來十二個月內，每家主要 AI 廠商都會推出對等產品：一個在你睡覺時運作、觀察你資料、每天早上交給你一份成形輸出的代理。今天學會這套工作流程，意味著未來兩次同類產品迭代，對你來說會像升級，而不是又一個要學的新工具。懂AI，更懂你 UD相伴，AI不冷。
準備好建立你的 AI 代理工作流程？
替一個人設定 Spark 不難。要設計一個團隊層級的代理工作流程，讓多個代理依排程跑共用資料、配合適當的治理、整合、與品質控制，這才是大多數團隊卡住的環節。UD 團隊手把手帶你完成每一步：從代理選擇、連接器設計，到讓你第一個團隊級重複 AI 工作流程實際運作。
