大家好，今天我要深入探讨 Gemini Spark，在我看来，它是市场上最对初学者友好的个人智能体。大多数人变得“原生 AI 用户”的首要一步，是从使用仅能回答问题的聊天机器人，转向使用能在你常用应用中实际为你工作的 AI 智能体。看看这张图表，全球有 80 亿人，但只有 60% 的人在使用像 ChatGPT 这样的聊天机器人。而这里有一个非常小的点，显示只有 0.04% 的人在使用真正的 AI 智能体。

虽然我也喜欢 Cloud Code 中的代码，但对于大多数人和初学者来说，使用代码确实令人望而生畏。Gemini 拥有 9 亿月活跃用户，因此 Spark 可以成为那些仍把 AI 当作聊天工具的人与真正利用 AI 完成工作的人之间的桥梁。让我们通过以下用例来浏览 Spark：使用 Gmail 进行邮件分类、使用 Google 日历进行会议准备、使用 Google 航班和地图规划假期、使用 Google 表格追踪夏令营，最后但同样重要的是，我将深入探讨 Spark 技能，包括基于你的 Google 文档学习并应用你的写作风格的技能，以及利用专家控制台帮助你做出艰难决策的技能等。

为了完全透明，本视频由 Google 赞助，但一如既往，我将分享我的真实看法，并为每个用例进行现场演示。好的，让我们开始。要找到 Spark，只需进入 Gemini，然后点击这里的切换按钮切换到 Spark。顺便说一下，截至本视频发布时，Spark 仅对付费 Gemini 订阅用户开放，但我相信它很快就会向更多用户开放。好吧，让我们切换到 Spark。让我们要求 Spark 管理我们的邮件。

我们在 Gmail 中收到的邮件太多了，对吧？有些非常重要，有些则是垃圾邮件。所以，让我们要求 Spark 做这件事：“扫描我过去 7 天的 Gmail 收件箱。创建一个简短的晨间分类报告，包含三个部分：找出紧急邮件、需要退订的邮件，以及其他邮件的摘要。对于每一项，请包括发件人、一行摘要、为什么重要，以及直接的 Gmail 链接。”让我补充一点：“确保排除任何高度机密的信息，因为我在进行现场演示。”

好了，我们提交看看 Spark 会给出什么结果。Spark 正在思考我们的请求，你很快就会看到它开始查看 Gmail 以了解情况。这就是 Spark 对初学者友好的原因，因为如果我要使用 Hermes 或其他智能体来查看我的 Gmail，我必须去 Google Cloud Console，连接所有这些 API，下载 JSON 文件并做所有这些工作，但 Spark 开箱即用，与所有 Google 产品配合工作。

你可以看到它基本上是在浏览我所有的邮件，并尝试分类哪些是紧急的，哪些是需要退订的。那我们跳过前面，看看它得出了什么结果。好的，这是 Spark 得出的结果。紧急邮件需要跟进：一个是关于夏令营注册，一个是来自我的会计师的邮件，我试图安排更多与 OpenAI 的播客采访，以及其他关于预订播客的事情。需要退订的邮件：看起来有一份当地新闻通讯我可以退订，还有一堆我不实际想看到的广告等。它们还在这里汇总了其他邮件。

所以你可以看到这相当有用。现在我们有了摘要，更有用的是我们可以说：“将此安排为每天早上 7:00（太平洋标准时间）发送给我的简报。”这将使 Spark 安排我给出的提示，基本上每天早上 7:00 运行。就这样，每日晨间收件箱分类。运行时间？早上 7:00。做什么？提供每日晨间收件箱分类。并将此分类报告直接发送到我们的聊天中。这样我就不必每次记得提示 Spark，它可以安排并运行它。事实上，我已经到了依赖我的智能体查看我的收件箱并为我分类的地步，而不是手动查看每一封邮件。太棒了。

现在让我们进入第二个用例，即在 Google 日历中使用 Spark。让我们看看我的日历。正如你所见，自从我离开产品经理的工作以来，我的日程安排空余了很多。但每周我都需要为播客采访做准备。看起来我明天有两个播客采访，一个是与 Riley，另一个是与 Anthropic 的 Tariq。如果 Spark 能帮助我实际准备这些播客采访，研究每位嘉宾并将问题保存在 Google 文档中，那不是很好吗？

让我们现在要求 Spark 这样做。我在这里创建了一个新任务。任务是：每个工作日上午检查我的 Google 日历，查找未来 7 天内看起来像播客采访的事件。对于每个匹配项，识别嘉宾并使用公共 YouTube 采访、最近的文章等研究他们。然后创建一个名为“播客准备”的 Google 文档，其中包含我应该问嘉宾的一系列问题。通常这需要我花大约一个小时的手动研究。所以，让我们看看 Spark 是否能帮我节省时间。

为了简洁起见，让我们说先从研究明天的嘉宾开始。好了，我们提交。现在 Spark 正在思考。这是一个相当复杂的请求，所以可能需要几分钟。你可以看到 Spark 在右侧使用不同的技能。它使用了 Google 日历技能，应该使用 YouTube 技能和其他技能来提取这些信息。所以我跳过前面看看 Spark 得出的输出。太棒了，看起来 Spark 完成了。这花了大约 5 分钟。我们有两个文件，一个是关于 Tharik 的，一个是关于 Ritesh 的。

让我们打开 Tharik 的文件。Tharik 是 Clockwork 和 Throttlewick 的工程主管。我喜欢它链接到 Tharik 实际的 GitHub。它整理了一些不同的主题。例如，Tharik 发表了一些关于 HTML 是新 Markdown 文件的精彩文章。这是 Spark 建议我问 Tharik 的一些问题。另一个主题围绕 Clockwork AI 规格和人类智能体交互。下面还有更多主题，对吧？

其中一些问题我觉得太长了，我不喜欢问超级冗长的问题。

比如这类问题。但我们随时可以回到这里，基本上要求 Spark：“嘿，能否在 Google 文档中把我问每位嘉宾的问题缩短一些？”如果一切顺利，它应该会直接编辑 Google 文档。你会发现，现在的问题比之前短多了。好的，那么快速看一下 Ritesh Brown 的部分。太棒了。所以，围绕软件组合运动、Codex 和超级应用策略等主题，它甚至制作了一个我应该向 Riley 询问的演示表格。让我们回到 Spark 这里。看起来它还制定了一个日程表，因为我想我们在最初的提示中要求过它：在工作日早上 7 点左右，它会检查我接下来 7 天的播客活动日历。

它会像这样生成 Google 文档。这几乎就像是雇佣了一名播客准备员工来自动为你完成这项工作。当然，你显然需要检查它的工作，确保它是正确的，就像我之前要求它缩短问题一样。但一旦你掌握了正确的模板，你就会发现这个播客日程表在每周节省我的时间方面是多么有帮助。好的，现在让我们进入第三个用例，这是一个非常令人兴奋的用例。我认为这大概是 Spark 最神奇的使用场景之一，即结合 Google 航班、地图和文档进行假期规划。

好的，让我开始一个新的 Spark 任务。我会说：“嘿，我十二月份要和家人去东京旅行。请为我寻找为期 12 天的往返最便宜航班。”好的。让我关闭这个窗口。现在，Spark 将使用其原生的 Google 航班集成。这对 Spark 来说相当独特，因为据我所知，Google 航班没有原生 API。虽然有其他方法让其他代理尝试使用 Google 航班，但通过 Spark 来做要容易得多，因为它默认支持。所以，它会继续搜索往返东京的航班。

让我们看看它找到了什么。好的，现在它正在工作，你可以看到它使用了不同的应用，对吧？它使用了 Google 日历、Google 航班、Google Workspace 搜索。它足够聪明，实际上会查看我十二月份的 Google 日历，看看我有哪些现有的日历活动，以便围绕这些日期规划假期。好的，但这里是输出结果。它实际上还找到并查找了我的假期文档，那是我用它来规划所有假期的 Google 文档。所以它既查看了日历又查看了假期文档，并建议了这些航班时间。

正如我所料，十二月中旬飞往日本比十二月底便宜得多，对吧？最初我其实计划从 12 月 16 日飞到 12 月 28 日，但现在既然我有无限假期，也许我应该稍微调整一下。好的，但让我们把 Spark 推得更远一点，对吧？所以让我们继续问它：“新宿附近最好的酒店有哪些？如果我十二月中旬去，价格如何？”对于这个查询，我认为 Spark 可能会使用 Google 地图而不是 Google 航班，来查找十二月中旬新宿周围的酒店价格。

好的，这相当快。它找到了一些家庭公寓式酒店。是的，我以前住过 Mimaru Tokyo 酒店，非常棒。它有多间房间，虽然价格不菲，但对家庭和孩子来说很棒。这里还有一些其他的酒店推荐，我可以点击链接访问每个酒店的网站。好的，现在让我们真正将 Spark 推向极限。正如我提到的，我已经有一个现有的 Google 文档，其中规划了我们想去的地方。既然它已经做了研究，让我们问它：“嘿，你能看看我现有的假期文档，那里我已经有了日本之旅的计划，你能建议我对航班、酒店甚至去的地方做哪些调整吗？”

好的，我们开始吧。让我们看看。顺便说一句，我从未运行过这些查询，所以这完全是现场演示。所以，飞行策略。既然你从旧金山飞往东京，并从福冈返回，强烈建议预订统一的跨城机票。然后这里有一些价格和新宿的酒店推荐，以及要去参观的动物咖啡馆、火车等等。好的，这相当不错。例如，它正在查找这座山和我想去参观的地方都位于高海拔地区。所以，如果我在十二月底和家人去，存在严重的雪和结冰道路风险。

和往常一样，我们只需问 Spark：“嘿，现在你能继续更新我的假期文档以反映你发现的内容吗？”它会像之前的例子一样去做。所以，我认为这个用例相当神奇。它基本上结合了多种 Google 产品，航班、地图、网络搜索和文档，来为我规划假期。这几乎就像有一个旅行代理帮你规划这一切。实际上，现在我想起来，为什么不让 Spark 再做一件事呢？“嘿，你能监控这个行程的航班价格，并告诉我当旧金山到东京的价格降至 800 美元以下时通知我吗？”这样，你就不用每次都要我搜索这个价格了。

希望它每天查看价格，并在价格降至 800 美元以下时向我发送警报。当然，你也可以直接在 Google 航班中这样做。但是，就像其他所有事情一样，我个人已经处于这样一个阶段：我更喜欢告诉代理为我完成工作，而不是通过手动点击按钮等自己完成工作，对吧？无论你使用什么代理，你都可以完全做同样的事情。所以，你可以看到它正在监控航班，当价格降至 800 美元以下时，它会发送给我。我不确定价格是否会降至 800 美元以下，但人们可以抱有希望。

好的，现在让我们进入夏令营追踪器。如果你有孩子，你就知道规划夏令营简直是一团糟。每次总是疯狂地研究和报名最好的夏令营。我不知道你怎么样，但父母通常四处分享这些疯狂的电子表格，关于何时注册最好的夏令营。所以，与其手动创建这样的电子表格，不如让 Spark 创建一个。让我开始一个新任务。然后我会说：“嘿，你能创建一个详细的电子表格，列出七月份湾区最好的夏令营吗？包括报名链接、价格、描述、年龄范围以及开放时间。”

注册。对于这项任务，我认为 Spark 应该使用 Google 表格以及网络搜索来查找所有这些信息。太棒了。它说完成了，并且找到了一堆夏令营。让我们看看那个电子表格。我们在这里。这是湾区所有的夏令营。它们都非常昂贵。我喜欢我找到了靠近 Summit Hill 的营地，那里离我住的地方很近，而不是奥克兰的营地。所以，它的记忆中一定知道我就住在那里。但总的来说，这些都是很好的营地。我以前肯定送我的孩子去过其中一些。让我们再确认一下，看看注册链接是否真的有效。好的，我们开始吧。是的，这里有一个“现在注册”的链接。所以，这超级有用，对吧？让我手动整理这些信息将花费永远的时间。

和往常一样，让我们要求 Spark 安排一个通知，以便在史蒂文·凯茨（Steven Kates）营地开放时通知我。我们开始吧。它说它已成功设置好计划，以便在该营地开放时提醒我。当然，它能否做到这一点，实际上取决于该营地是否在网站上发布相关信息，对吧？所以这里存在依赖性。AI 帮助你节省时间，但你仍然必须使用你的批判性思维，并确保事情确实有效。好吧。现在，我们已经浏览了四个例子。让我们看看我们的日程安排。你可以看到这里有监控播客简报、监控旧金山东京航班以及监控史蒂夫·凯茨营地可用性的日程安排。

在任何时候，我们都可以编辑日程、立即运行，或者如果我们愿意，甚至可以删除日程。所以，这是一个非常有用的视图，可以看到你已设置的自动化和日程安排。但是，你看这里还有另一个按钮叫做“技能”（Skills）。技能基本上是可重用的提示，你可以保存它们，使未来的工作流程更容易完成。我实际上非常喜欢 Spark 的一些默认技能。例如，有一个“匹配我的写作风格”技能，它从你的声音中学习，还有一个“获取更多视角”技能。这里有一个我构建的自定义技能，用于提取 YouTube 统计数据。

为什么我不现在实际尝试一些这些技能呢？让我们试试“匹配我的写作声音”技能。好吧，让我们看看。所以，这也可能是关于如何构建技能的良好教育，对吧？对于 Gemini，有一个技能的描述，有一个何时使用该技能的说明，还有一个相当长的触发器列表，当用户要求写作、起草、撰写或发送任何内容时触发。然后是一次性的入职流程，用于构建声音卡片，等等。好吧，让我们继续创建一个任务，就说“匹配我的写作风格”。让我们要求它为我创建一个写作风格指南。

好吧。让我们看看它实际上做了什么。太棒了。所以，Spark 所做的是扫描了我所有的 Google 文档，并提出了一个声音卡片。让我们看看。我是一个直接且积极的、坦率且脚踏实地的、礼貌但果断的人。谢谢你，Spark，这些赞美。简短有力的句子。高度结构化。是的，这些看起来都相当不错。看起来我的写作与你在典型 AI 垃圾复制品中看到的相差甚远。所以，这相当不错。

既然我有风格指南，我可以粘贴一段写作摘录或我其中一个 Google 文档的链接，并告诉它使用技能根据风格指南编辑我的写作。所以，这是一个超级有用的技能。我鼓励你们在尝试 Spark 时试一试。在我们结束之前，让我们再试一个技能。让我们试试“获取更多视角”技能。它的作用是要求 AI 思考许多不同的视角，比如操作者、反对者、远见者等等，以给你一些建议。所以，为什么我们不问它，比如，我同时增肌和减脂以重塑体型的最快方法是什么？

好吧，让我们看看它为此提出了什么。好的，这是它给出的答案。操作者，你的体型趋势正在向正确的方向发展。你的深蹲在进步。不，从怀疑论者的角度来看，同时重塑体型是非常困难的。而远见者说，是的，你距离目标体型脂肪百分比还差不到 1.5%。等等等等。我只想比较这个输出的结果，因为它非常个性化，因为它找到了一些电子邮件以及我在 Google 文档中的健康文档，并与这个通用的 Gemini 答案进行比较。通用的 Gemini 答案是渐进式超负荷、高蛋白微小赤字，等等。

因为通用的 Gemini 在回答我这个问题之前，实际上并没有查看我的电子邮件和文档。所以，这就是为什么我认为 Spark 总体上优于 Gemini，因为它实际上可以整合我在电子邮件、日历和文档中的所有出色背景信息。好吧。在测试了这五个用例之后，这就是我对 Spark 的感受。我认为 Spark 的首要区别因素，正如你可以想象的那样，是深度的 Google 集成。就像我在其他一些提供商那里设置了一个个人代理，但这非常痛苦，需要添加所有 Google API 才能使其工作。

但 Spark 与 Gmail、日历、Google 航班、地图、文档、表格等深度集成，所有这些都是默认的。它还具有基本的个人代理功能，比如能够安排不同的任务，能够使用默认技能，构建自己的技能，以及能够使用你常用的应用程序，比如将你的假期规划输出放入 Google 文档，或帮助你起草电子邮件，或发送日历邀请。Spark 目前缺失的东西，我认为这非常重要，是它并没有真正集成任何第三方 API 或提供商。所以，如果我想将 Spark 连接到我的银行或其他地方，我无法做到。

在某种程度上，目前它不如市场上的一些其他个人代理强大，尽管我确信 Google 很快会解决这个问题。但是我会争辩说，因为我们中的许多人默认都使用所有 Google 产品，并且我们对它们非常熟悉，所以如果你拥有 Gemini 订阅，Spark 确实是设置起来最友好的个人代理。总的来说，我认为如果这个产品成功，它基本上就是取代 Gemini 的 9 亿用户中的聊天机器人，这样人们就可以通过与他们喜欢的 Google 应用中的个人代理对话，开始在他们最喜欢的 Google 应用中工作和娱乐。

好吧。这就是全部内容，朋友们。如果你喜欢这个视频，去试试 Spark，并确保点赞和订阅更多像这样的实用教程，我们下次见。