Spark 建立在 Antigravity 2.0 之上,这是一个内部开发框架,旨在协调多步骤的智能体行为。同时,它通过模型上下文协议 与外部世界连接,这是一套将 AI 模型与外部工具及数据源连接起来的标准 。
从 I/O 大会发布到 Spark 走向公众,速度出人意料地快。
Spark 不是一个独立的产品,它被独家捆绑在 Google AI Ultra 订阅计划中。为了加速普及,谷歌在 I/O 大会上大幅下调了订阅价格,将入门级 Ultra 级别从 249.99 美元降至每月 99.99 美元。此外还有一个更高级别的每月 199.99 美元的选项,提供更多额外权益 。
99.99 美元的套餐除了包含 Spark 访问权外,还囊括了相较每月 20 美元 AI Pro 套餐高 5 倍的 Gemini 应用使用限额、20 TB(太字节,约等于 20480 GB)云存储空间,以及 YouTube Premium 会员 。
开箱即用,Spark 就能在 Gmail 中读取、摘要、起草和监控邮件;管理并创建 Calendar 活动;搜索和整理 Drive 中的文件;还能操作 Docs、Sheets 和 Slides。此外,它还深度整合了 Chrome、Maps 和 YouTube 。
相比于过往的谷歌智能体,一次关键的升级在于,Spark 能够在第三方服务内部执行操作,而不仅限于谷歌自家的产品。借助 MCP,Spark 可以代表用户与航空公司订票网站、电商平台、酒店预订服务以及其他生产力应用进行交互 。
每一个自主智能体都会引发一个问题:在没有人类介入的情况下,它被允许做什么?谷歌对 Spark 的处理方式是“基于权限但相对广泛”的。用户会授权智能体对特定领域进行长期访问,而谷歌则声明该助理是在“你的指挥下”工作 。
早期预发布文档中包含一个有争议的条款,即 Spark 有可能在未经用户明确确认的情况下进行自主购买。到了公开测试版发布时,谷歌已经软化了相关措辞,但并未完全删除这一概念。目前的实现方式是,对于购买、数据分享和账户更改等敏感操作,需要获得用户的授权 。
谷歌通过 Spark 打出的牌是:将智能体锚定在云端,并把它和自家庞大的服务生态系统紧密绑定在一起。谷歌押注的是,深度整合 Chrome 和 Workspace、零阻碍的谷歌身份认证,以及更亲民的价格,会让一个 24/7 的云端智能体比一个仍依赖本地计算资源的桌面应用更有用 。
自主 AI 助手市场不再是纸上谈兵。它已经来了,被置于订阅墙之后,并正推着用户去思考一个新问题:不再是“我能让 AI 帮我做什么?”,而是“我有多放心让 AI 在我离开时替我做什么?”。
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