Gemini Spark 将聊天机器人变为持续在线的个人智能体

2026年5月20日，谷歌在5月19日I/O主题演讲上发布Gemini Spark之后，公布了完整的Google I/O 2026发布内容汇总。Spark被定位为一款个人AI智能体，其设计目标是即便用户并未在积极对话，也能持续在后台工作。它不像以往那样回答完一个提示词就退场，而是能够追踪目标、收集信息、准备任务、创建子智能体、发送进度更新，并在采取重要行动前请求批准。

这一发布是最清晰的信号之一，表明谷歌眼中AI的未来是持续运行的服务，而非一次性对话。Spark运行在谷歌的云环境中，并与更广泛的谷歌生态系统相连，这意味着该智能体有能力持续关注变化、跨工具协调，并在用户合上笔记本电脑或转向其他任务之后，继续为其准备工作。

聊天机器人等待一个问题，而智能体则在对话结束后依然让目标保持存活。

从对话走向持续性

聊天机器人与持续在线智能体之间的区别，在于持续性。聊天机器人只在会话打开期间提供帮助，而持续在线的智能体能够记住目标、监控进展、等待新信息出现、把一个目标拆解为更小的任务，并在情况发生变化时主动汇报。这使得Spark不再像一个搜索框，而更像是一项面向个人与职业事务的轻量级运行服务。

这对企业意味着什么

对企业而言，重要的问题不在于Spark能否比聊天机器人回答得更快，而在于持续在线的智能体是否会改变工作的节奏。销售经理可以要求一个实时准备客户资料的智能体；采购负责人可以要求供应商跟踪；财务团队可以要求月末事项的跟进；高管可以要求主题监控和简报准备。助手不再是某一时刻被使用的工具，而变成了在各个时刻之间持续工作的服务。

治理难题：持续性带来责任

持续在线的智能体带来了新的管理问题。如果它连续数天甚至数周追踪一个目标，谁来对这项任务负责？如果它收集到过时的信息，谁来核实信息来源？如果它创建了子智能体，谁能看到这些子智能体被赋予的指令？如果它准备了一笔付款或一项合同操作，适用怎样的审批规则？智能体越有用，审计留痕就越重要。

正确的设计既不是完全自主，也不是全面禁止。企业应从受监督的持续性入手：允许智能体进行调研、准备、提醒、总结和协调，但在涉及对外沟通、财务承诺、法律行动、面向客户的声明，或对正式记录系统的修改之前，必须暂停并等待。目标是在不丧失问责能力的前提下，获得生产力上的收益。

持续在线智能体的 DNLA 行动手册

• 从低风险目标入手。在允许智能体采取行动之前，先将持续在线智能体用于监控、总结、提醒、简报准备和内部任务整理。
• 明确审批关卡。对付款、客户消息、合同变更、招聘决定、法律主张和系统更新，要求人工确认。
• 限制数据访问权限。只向智能体开放实现既定目标所需的文件、邮箱、日历和系统。
• 跟踪子智能体。记录每个子智能体被创建的目的、使用的工具，以及产出的结果。
• 设定预算与边界。如果日后启用支付功能，需明确支出限额、商户类别、例外规则和升级上报路径。
• 保留完整的审计留痕。保存目标、指令、信息来源、执行动作、审批记录和最终产出，以便流程可供复核。

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