Google 於 10 月 8 日發表全新企業 AI 服務 Gemini Agent，讓用戶直接交代工作目標，由 AI 自行找資料、操作不同軟件、分析數據及製作報告，甚至與其他 AI Agent 分工，完成整項工作後才交回成果。
Gemini Agent 可以在用戶關閉電腦後繼續工作，亦能主動識別電郵中的待辦事項，建議交由 AI 處理。Google 同時加入企業權限管理、工作紀錄及成本控制功能，讓公司可以像管理員工一樣管理 AI Agent。
究竟它與一般 Gemini、Gemini Spark 有何分別？已經有類似功能的 Grok Bot、Meta Muse 和 OpenAI dots 又有何不同？以下逐項拆解。
1. Gemini Agent 是甚麼？與以往 Gemini 有何分別？
簡單一句，Spark 幫你自己做事；新 Gemini Agent 可以替整個部門做事。
以往使用 AI 處理工作，可能要分別叫它搜尋資料、整理 Excel、撰寫報告，再製作簡報，每一步都要輸入指令，有時更要自行複製資料到另一個軟件。
Gemini Agent 讓用戶直接交代工作目標。例如：
「分析上個月的銷售表現，找出問題，製作一份給老闆的簡報。」
Gemini 便可自行規劃工作，選擇適合的 AI 模型及工具，從不同系統取得資料，再交付分析報告及簡報。
它亦能生成圖片、影片，以及編寫和執行程式。用戶可以透過網頁、手機、電腦或已連接的辦公軟件使用同一個 Agent，沿用相關工作記憶。
2. 打工仔實際怎樣用？AI 還會主動找工作做
假設老闆發電郵，要求你明早交一份項目進度簡報。按 Google 公布的功能，Gemini Agent 可以協助完成以下工作：
- 主動發現任務：Gemini 從電郵識別老闆要求製作簡報，顯示一鍵交給 AI 處理的選項。
- 自己搜尋資料：在獲授權的範圍內，從 Gmail、Google Drive 及其他系統找出相關文件、電郵和項目紀錄。
- 跨軟件完成工作：整理數據、更新 Google Sheets，再用 Google Slides 製作簡報，不必逐個軟件重新輸入指令。
- 交付成果：完成後交由員工審閱，檢查資料及內容是否正確。
以上是根據 Google 公布的功能整理的應用情境，並非實際完成的獨立測試。
更有趣的是，Gemini Agent 可以成為公司的 AI 同事。例如建立一位「AI 活動統籌」，讓它擁有自己的公司電郵、Calendar、Drive，並加入 Google Chat 群組。
同事可以直接 @ 它，要求整理活動進度、準備文件，甚至回覆 Google Docs 的留言。這個 AI 同事有獨立身份及工作紀錄，毋須一直借用某位員工的帳戶。
Gemini Agent 亦支援定時或事件觸發工作。任務在雲端執行，即使關閉電腦，仍可持續運作數小時甚至數天。
▲ Google 公布全球多間企業採用 Gemini Enterprise，涵蓋銀行、零售、電訊及其他行業，但不代表全部已使用今次公布的新 Gemini Agent。
3. 技術有甚麼特別？四層記憶、多 AI 分工、自由選擇模型
Gemini Agent 背後是一套整合 AI 模型、記憶、Skills、工具連接及企業管理的系統。當用戶交代目標後，它可以自行規劃步驟，將部分工作分配給其他 Agent，再整合成果。
▲ Gemini Agent 技術架構示意圖：用戶交代工作目標後，系統利用記憶、Skills、不同 AI 模型及子 Agent 執行任務，再透過已連接的工具完成工作。
四種長期記憶：不用每次重新教 AI
- Session Memory：記住目前正在處理的任務，即使工作持續多天亦可沿用。
- Semantic Memory：整理公司知識、文件內容及工作關係。
- Procedural Memory：記住工作方法，甚至自行編寫可重複使用的 Skill。
- Episodic Memory：保留過往執行工作的紀錄，供日後參考。
Multi-Agent：一個 AI 可以指揮其他 AI
例如製作市場分析報告，Gemini 可以安排一個 Agent 搜集資料、另一個分析數據，再由第三個製作簡報。
部分工作可以同時進行，亦可以前一個 Agent 完成後交給下一個處理。Google 稱這些子 Agent 可以按任務需要動態建立，各自有獨立身份。
不一定使用 Gemini 模型
Gemini Agent 是負責管理工作的系統，底層可以選擇 Google Gemini 或 Anthropic Claude 等模型。
Google 的 Smart Routing 會按工作需求選擇模型。簡單任務可使用成本較低的模型，複雜工作則使用能力較強的模型，避免所有工作都消耗昂貴 Token。
MCP + Skills：教 AI 使用公司的工具
Gemini 支援 Model Context Protocol（MCP），可連接 Microsoft 365、Slack、Salesforce、Jira、BigQuery 等服務，以及公司的資料庫。
Skills 則是可重複使用的工作指引。例如公司可以建立「每週銷售報告」Skill，教 AI 按指定格式找資料、計算數字及製作報告，再提供給其他員工使用。
相比 n8n 等主要依照預先設定流程執行的自動化工具，Gemini Agent 可以按工作目標自行選擇下一步。不過，企業仍須設定資料連接、存取權限及工作規則。
懂得查公司數據，也能寫 SQL
Gemini Agent 還有專為企業數據分析而設的 Skills。員工可以直接用日常語言發問，例如「上月哪個產品的利潤率最低？」
系統透過 BigQuery 和 Knowledge Catalog 理解公司的數據定義，再產生 SQL 等查詢程式，計算結果及製作圖表。經驗證的查詢可以儲存，日後重複執行時毋須重新消耗 AI 生成查詢的 Token。
Google 亦加入金融及法律等行業專用 Skills，配合相關資料權限及工作要求。
4. 市場早已有類似產品，Gemini Agent 有甚麼不同？
AI 自動代辦工作並非 Google 首創。Meta、OpenAI、Grok 和 Microsoft 等公司，都有提供不同類型的 AI Agent。
| 產品 | 適合用戶 | 主要特色 |
|---|---|---|
| Google Gemini Agent | 企業、部門 | 整合公司資料、跨系統工作、多 Agent 分工，以及集中管理權限和成本 |
| Gemini Spark | 個人用戶 | 全天候個人 AI Agent，可設定 Skills、定時任務及操作已連接的 App |
| Grok Bot | 個人、小團隊 | 透過持續運作的雲端電腦操作網站和軟件，Bots 可以互相協作 |
| Meta Muse | 個人、小商戶 | 處理購物、預約、電郵及其他日常任務，使用獨立雲端虛擬電腦 |
| OpenAI dots | 專業人士、企業 | 全天候 AI Agent，擁有雲端電腦，能連接不同 App 執行長時間工作 |
| Microsoft 365 Copilot | 使用 Microsoft 365 的公司 | 整合 Outlook、Teams、Excel 等辦公軟件及企業工作流程 |
| Claude Cowork | 知識工作者 | 處理文件、研究、跨工具操作及多步驟工作 |
Gemini Agent 與 Gemini Spark 最容易混淆
Google 早於今年 5 月推出個人 AI Agent Gemini Spark，支援持續運作、定時任務、Skills，以及操作不同 App。
新 Gemini Agent 則針對企業使用。除了個人助手，它還可以建立供整個團隊共用的 AI 同事，配合公司身份管理、權限、審計及成本政策。
兩者部分功能相近，但服務對象和管理方式不同。
如果公司本身已使用 Microsoft 365，Copilot 可能更容易配合現有工作環境；想試用具有雲端電腦的個人 Agent，Grok Bot、Meta Muse、OpenAI dots 或 Gemini Spark 亦是選擇。
Google 的主要優勢，是將這些 AI 工作能力整合到既有 Workspace、企業資料平台及管理系統。
5. 老闆最關心：AI 真能節省多少時間？
Google 在發布會列出多個 Gemini Enterprise 客戶案例，部分企業已經利用 AI Agent 處理文件審核、行政工作和內部分析。
| 企業 | Google 公布的成效 |
|---|---|
| 巴西 Bradesco 銀行 | 文件審核由 60 分鐘縮短至 5 分鐘 |
| 德國 Commerzbank 銀行 | 文件品質檢查由 20 小時縮短至 1 小時 |
| 澳洲 Bunnings 零售商 | 內部 AI Agent 累計節省約 50 萬小時行政工作 |
要留意，以上是現有 Gemini Enterprise 產品的客戶案例，並非今次全新 Gemini Agent 的獨立實測成績，也不代表其他公司必然取得相同效果。
對老闆來說，衡量 AI 投資回報（ROI）時，除了節省多少工時，亦要計算員工核對內容的時間、出錯風險、軟件費用、Token 開支及後續維護成本。
▲ 英國 Lloyds Banking Group 利用 Google Cloud 建立 AI 開發平台，Google 指已有近 1,000 名工程師加入相關計劃，推動銀行內部 AI 應用。
6. AI 會否看到公司機密？做錯事怎辦？
當 AI 開始自行操作公司軟件、讀取文件，甚至發送電郵，權限管理便相當重要。
Google 今次介紹了三方面的企業管理技術：
- 獨立身份及權限：每個 Agent 有自己的身份，可按職責限制資料存取。系統記錄其操作，方便管理員追查。
- Agent Sandbox + Agent Gateway：Agent 在隔離環境執行任務，相關網絡通訊須經 Gateway，並套用公司安全政策。
- Real-time Spend Caps：管理員可為專案設定 AI 支出上限，監察 Token 和 Sandbox 成本。達到上限後，相關 Agent 便會暫停。
例如公司可以統一規定，所有 Agent 都不得開啟標記為高度機密的文件，不必逐個 Agent 設定。
Google 亦支援按部門或專案追蹤 AI 支出，方便企業知道哪個團隊使用最多資源。
不過，安全沙盒及權限管理無法完全避免 AI 判斷錯誤。誤發電郵、修改錯誤資料、受到惡意內容誘導等情況仍可能出現。
涉及付款、刪除資料或向外發送機密文件等高風險操作，企業應設定人工審批，並保留可追查及復原的工作程序。新 Gemini Agent 實際可靠程度仍有待更多獨立測試。
7. 收費多少？香港用戶現在可以用嗎？
截至 2026 年 10 月 9 日，全新 Gemini Agent 仍處於企業 Private Preview 階段，未全面開放，Google 亦未公布可以直接確認的新服務獨立公開定價。
目前已有部分相關 AI 服務可供試用：
| 服務 | 參考收費 | 使用情況 |
|---|---|---|
| Google Workspace | 每人每月 US$14 起 | 已有 Gmail、Docs、Meet 等現有 Gemini AI 功能 |
| Gemini Enterprise Business | 每人每月 US$21 起 | 可以連接企業資料，使用現有 AI Agent 及自動化功能 |
| Gemini Spark | 需符合資格的 Google AI Ultra 或 Pro 訂閱 | 個人 AI Agent，實際使用資格按地區及訂閱方案而定 |
| 新 Gemini Agent | 未公布獨立公開定價 | 企業 Private Preview，未全面開放 |
以上為 Google 官網美元起始參考價，實際收費須按地區、付款方式及使用量確認。訂閱現有 Workspace 或 Gemini Enterprise，不代表立即獲得今次公布的全部新功能。
香港用戶怎樣試？
Google 於 7 月已將 Gemini Spark 擴展至香港等地區的合資格 Google AI Ultra 用戶。Google AI Pro 的開放安排則因地區而異，不能假設所有 Pro 用戶都有使用資格。
至於今次新 Gemini Agent，香港全面開放日期仍未公布，完整企業工作流程的中文及粵語支援程度亦有待更多實際測試。
想先體驗類似功能，可以按以下方式開始：
- 個人用戶：前往 Gemini，檢查帳戶是否符合 Gemini Spark 的使用資格。
- 小型公司：透過 Gemini Enterprise Business 的現有試用方案，了解企業 AI Agent 及工作流程功能。
- 大型企業：前往 Gemini for Work 聯絡 Google Cloud，了解新 Gemini Agent 的企業測試資格。
8. Gemini Agent 值得期待嗎？
Google 今次希望將 AI 由需要逐步指示的助手，發展成可以自行規劃工作、連接公司系統，並與其他 AI 分工的虛擬同事。
對打工仔：最吸引的是減少重複工作，例如搜尋文件、整理資料和製作報告，甚至讓 AI 主動提出哪些任務可以交給它處理。
對老闆：企業可以利用 AI Agent 執行工作，同時集中管理資料權限、操作紀錄及使用成本。
但新 Gemini Agent 目前仍未全面開放，Google 公布的功能與實際部署效果之間仍有待驗證。企業是否值得採用，最終要看它能否穩定完成工作，以及節省的人力成本能否抵銷 AI 使用及維護開支。
資料來源：Google Cloud 官方發布、Gemini for Work、Gemini Spark 官方更新紀錄
