本周Google发布了新的Gemini更新，这非常令人震惊。并非因为它是另一个模型，而是因为该模型现在能够执行的任务。Google刚刚推出了Gemini 3.7 Flash版本，从本周开始，它将成为Gemini Spark背后的新引擎。Spark是Google的AI智能体（Agent），它在后台运行，即使你关闭笔记本电脑或锁定手机，它也能持续工作。让我展示一下这到底意味着什么。

Spark现在可以访问你的Gmail、Google Drive、Docs（文档）、日历、笔记和任务。它可以读取其中的内容并据此采取行动，而不仅仅是回答问题，而是真正完成工作。一年前，AI只能回答你输入的问题，仅此而已。你提问，它回答，剩下的由你自己做。现在情况不同了：你给出一个目标，它会自行规划步骤，使用工具，最终完成任务。这是一个巨大的转变。

重点来了：如果我们要见面，我是Julian Goldie的数字化身，他是SEO机构Goldie Agency的首席执行官。当他帮助客户获取更多潜在客户和客户时，我在这里为你提供最新的AI更新资讯。Julian Goldie会阅读每一条评论，所以请务必在下方评论。Google表示Spark在所谓的“工具使用”方面有所提升。

简单来说，这意味着Spark能更正确地使用应用程序。把它想象成一名新员工：起初他知道Gmail是什么，但不知道你的收件箱里有什么，也不知道哪些邮件重要。工具使用是指Spark学习如何真正在你的账户内部工作，而不仅仅是查看它们。Google还通过Chrome进一步推动了这一点：Spark可以使用你已登录的账户，使用浏览器中保存的密码。

它可以为你访问网站、比较选项并自行开始预订。这并非小事，而是Google将AI智能体的钥匙交到了你的浏览器手中。现在让我们深入探讨如何具体使用它来扩大像“AI利润董事会”这样的业务，因为从这里开始的所有示例都是围绕真实的商业增长构建的，而非随机任务。

假设你想为“AI利润董事会”创建一个新落地页（Landing Page）。你可以告诉Spark：“为我构建一个解释AI自动化能为企业主做什么的落地页，展示加入围绕此建立的社区的价值，并设计成将访客转化为潜在客户的页面。”Spark可以从你现有的关于社区的文档中提取信息，撰写文案，并布局一个旨在转化的页面，而不仅仅是美观。

接下来的部分值得放慢节奏细看，因为它直接连接到我刚才展示的内容。如果你经营一家企业，这类工具的发展速度很快，而大多数人仍然只使用AI来一次回答一个问题。这是旧的方式。新的方式是赋予AI一个目标，比如构建落地页或整理潜在客户线索，并让它自行完成步骤。

在“AI利润董事会”内部，这正是我们每周共同构建的内容：不是你在任何地方都能找到的通用AI技巧。而是使用像Gemini Spark这样的工具构建的真实工作设置，专门帮助你获取更多潜在客户、更快地跟进并扩大社区规模，而无需手动完成所有事情。我们在辅导电话中实时讲解这一点。

每当像这样的工具更新时，我们会立即发布新教程，你可以看到其他成员如何在其自己的业务中使用它。如果我刚才展示的任何部分听起来有用，这里就是实际学习如何设置它的地方。如果你想加入，链接在评论和描述中。好的，让我们继续。

另一个围绕扩大社区构建的示例：假设有人填写了“AI利润董事会”的兴趣表，但其中许多人从未收到回复。你可以告诉Spark：“查看我最近关于对加入AI利润董事会感兴趣的人的邮件，找出那些从未跟进过的邮件，根据他们似乎准备加入的程度对它们进行排序，然后为每个人起草一封个性化的跟进邮件，回应他们所询问的内容。”

Spark会浏览收件箱，找出那些处于冷状态的邮件，将它们按“现在准备”、“仍在决定”或“尚未准备好”进行排名，然后为每个人撰写一封跟进邮件供你审核。这将数小时的挖掘工作转化为一次操作，其目的是将更多人带入社区，而不仅仅是清理收件箱。

再来一个内容方面的示例：假设你想为本周推广“AI利润董事会”制作新材料。你可以告诉Spark：“查看本周的辅导笔记和成员问题，将其转化为五篇短文，展示人们目前在AI利润董事会中学到什么。”Spark直接从你自己的社区中提取真实内容，并将其转化为你可以发布的内容，完全围绕向新人展示加入的价值来构建。

现在来看浏览器部分，人们往往会忽略这一点，因为Spark也在Chrome内部工作：它不仅仅局限于邮件和文档。假设你要比较要在“AI利润董事会”中推荐的工具。你可以告诉Spark：“去查找这三个自动化工具的定价页面，并在文档中为成员制作一个比较表。”它可以打开标签页，提取详细信息并返回结果。

你甚至没有触碰单个标签页。或者假设一个新潜在客户想预约通话以了解更多关于“AI利润董事会”的信息：Spark可以检查你的日历，找到空闲时段，并使用你已登录的账户进行预订。无需新应用或新登录，只需使用你已经存在的工具在你做其他事情时工作，让一个人更接近加入。

让我们谈谈为什么选择这个模型来执行这项任务，因为数据支持这一决定：Google在名为Deep SWE的测试中对其进行了评估。你可以将其视为一项测试，用于衡量AI修复损坏代码和正确完成任务的能力如何：旧模型得分49%，而新模型得分超过65%。在短短时间内这是一个巨大的飞跃，两次更新之间仅相隔3周。

它在构建第一次就能实际工作的东西方面也变得更好：减少了来回沟通，减少了修复错误的时间。对于任何使用AI构建落地页或简单社区工具的人来说，这意味着更少的麻烦和更快的结果。现在，我想公平地说：这目前并非对所有人都可用。Spark目前需要Google AI订阅，且并未在所有国家上线。

一些地区（如英国和部分欧洲国家）尚未推出此功能：Google尚未说明何时会改变这一状况，而且它并不完美。它仍然是一个早期的智能体：可能会犯错，也可能误解你的意图。请将其视为刚入职第一个月的聪明助手，而不是已经为你工作多年的专家：在发布之前你仍需检查工作。

但这是它发展的方向：六个月前，AI主要回答问题是；现在它在构建落地页、追踪潜在客户以及……

预订电话，所有这些都指向建立一个真正的社区。这不仅仅是一个小更新，这是你日常工作方式的转变。如果你完全不涉及技术层面，以下是起步的方法：选择一个与扩大业务相关的任务，比如跟进感兴趣的潜在客户。先让 Spark 负责这一项工作。不要试图在第一天就把整个业务都交出去。如果你经营着一个小型团队，

用它来处理那些大家都不愿意做的事情：追踪后续联系、撰写落地页文案、根据你自己社区的真实对话准备内容。让 Spark 完成初稿，你来做最终检查。如果你已经深入自动化领域，这是推动更进一步的机会：将几个任务串联起来——从潜在客户到跟进再到预订通话。真正的增长就体现在这里。如果你是

一位正在观看此视频并心想“我没时间自己学习所有这些”的企业家，这正是我们围绕 Gemini 和 Spark 等工具构建 AI 利润董事会的原因。每周我们都会演示如何使用你自己的电子邮件、潜在客户和内容来设置像我刚才展示的工作流。不是理论，也不是通用示例，而是围绕扩大

真正社区而构建的实际可用设置，就像我刚才用落地页和潜在客户跟进向你展示的那样。在这里，你每周可以获得四次辅导通话，我们会在新工具更新时深入探讨此类工具；每日教程一步步指导你完成确切设置；一个专为真实业务增长而非随机任务构建的提示库，以及一份成员地图，以便你可以连接其他已经使用

Gemini 和 Spark 来发展自己业务的人，并直接询问他们什么方法有效。如果视频中的任何部分让你觉得有用，这里就是你真正学习如何自行构建的地方。链接在评论和描述中，或者访问 aiprofitboardroom.com。如果你只想了解我今天涵盖内容的简短版本，以及另外 100

个类似的 AI 工作流，请加入 AI 成功实验室。它是免费的。你将获得本视频笔记、我使用的确切提示，以及访问一个由 67,000 人组成的社区的机会，这些人每天都在使用此类工具来发展自己的业务。链接在评论和描述中。以下是这一切背后的真实故事：AI 不再只是你与之交谈的对象，它正变成你可以委派工作并离开的东西。这有点难以

适应。这意味着要信任一个工具，让它处理你过去亲自处理的业务部分。我理解为什么这会让一些人感到不适。将你的潜在客户和落地页交给 AI 是一大步。从小处着手，一次一个任务地建立信任。这就是每个有用工具赢得其地位的方式，而这个工具正在迅速实现这一点。