Google Agentspace 產品介紹

資料來源 https://www.youtube.com/watch?v=4RldFvDKwKA

大家好，歡迎參加今天的線上研討會！感謝大家的參與。我們今天非常興奮地與大家分享 Google 的 Agentspace。這是我們於 2024 年 12 月 正式公開推出的新產品，也就是說，它已經發布了幾個月的時間。我們希望透過 Agentspace，運用 AI 來解鎖企業的集體智慧。

講者介紹

簡單自我介紹一下，我是 Stuart Moncada，負責 Google Cloud 的 AI 搜尋與智能代理（Agents）團隊的產品管理。今天與我一同主持的是我的同事 Sri，他在 Google Cloud 負責生成式 AI 解決方案架構。

今日議程

我們今天的內容將涵蓋以下幾個部分：

1. 問題概述：我們想解決什麼問題？Agentspace 是什麼？我們為何打造這個產品？
2. 產品介紹與示範：Sri 會為大家進行 Agentspace 的實際操作展示，讓大家更直觀地了解其使用體驗。
3. 技術細節與產品優勢：我們會深入探討技術細節、產品特點，以及幾種不同的應用場景。
4. 安全性與企業合規性：最後，我們會討論安全性、法規遵循（compliance）以及企業級準備（enterprise readiness）等相關議題。

我們要解決的問題

生成式 AI（Gen AI）徹底改變了一切。

它在 2023 年吸引了全球的關注，而自那時起，每位我們接觸過的高層主管都將 「運用生成式 AI」 視為企業的核心優先事項。

到了 2025 年，企業已不再僅僅將 AI 視為「願景」或「策略優先項目」，而是希望透過 AI 帶來具體的業務影響，提升企業效能。

其中，如何透過 AI 提升員工的創造力與生產力，成為 AI 在企業應用上的一大關鍵。

然而，當我們與企業客戶交流時，他們普遍面臨 在企業環境中導入 AI 的挑戰，這與一般消費者場景截然不同。

目前，大多數企業在 AI 部署上仍然面臨以下問題：

• 數據分散：企業員工每天可能需要在 多個應用程式 中工作，例如 SharePoint、Jira、Google Drive、Salesforce 等，使得數據分佈在各處，難以整合。
• 工作流程複雜：許多企業流程涉及 多個應用程式與多個團隊，使得 AI 必須能夠適應這樣的工作環境。
• 現有 AI 工具不適用於企業環境：許多 生成式 AI 工具 主要針對 一般消費者 設計，並未考慮到 企業級需求，例如：
• • 無法與企業內部數據整合（缺乏企業資料基礎）
  • 未針對企業工作流程設計（缺乏專業場景應用）
  • 缺乏企業級的安全性與合規性（資料隱私、AI 責任使用、法規要求等）

這導致企業內部 AI 應用產生嚴重的 數據孤島問題，各團隊可能使用不同的平台與代理（Agent），管理與監督變得困難，企業缺乏整體的可視性與治理機制。

Agentspace 的解決方案

為了解決這些問題，我們推出了 Agentspace，這是一個專為 企業 AI 應用 設計的平台，提供以下核心功能：

1. 企業級 Google 搜尋與 AI 代理（Agent）
2. • 讓企業員工可以 高效檢索企業內部資料，並透過 AI 提供即時支援。
   • 確保符合最高標準的 數據安全性與合規性。
2. 智能助手與搜尋功能，提升員工生產力
3. • 適用於各種企業場景，例如：
   • • 財務分析師 研究投資選項
     • 律師 搜尋案例資料
     • 工程師 進行系統故障排除
     • 行銷專員 策劃公關活動
   • 透過 AI 整合企業系統，提供 深度搜索與智能助理 功能，幫助不同角色的員工更有效地完成工作。
3. 簡單易用的 SaaS（軟體即服務）應用
4. • Agentspace 是 SaaS 平台，與 Google Cloud 其他工具不同，它不是僅針對開發者，而是設計給 所有企業員工 使用。
   • 無論是 業務人員 還是 技術人員，都可以輕鬆上手，無需具備 AI 開發背景。

Agentspace 主要功能

Agentspace 提供三大核心能力：

1️⃣ 統一的 Google 級企業搜尋體驗

• 透過我們內建的 企業級連接器，將 AI 搜尋能力擴展至企業內部所有應用程式，例如：
• • Jira
  • SharePoint
  • Outlook
  • Salesforce
  • Google Workspace
• 無論企業是否使用 Google Workspace 或 Google Cloud，都可以使用 Agentspace，沒有平台依賴性。

2️⃣ 企業級 AI 代理（Agent）與生成式 AI 功能

• 提供企業級 AI 代理，整合 Google 最新 AI 技術，如：
• • Notebook LM（專業知識管理）
  • Imagen（影像生成模型）
  • Gemini 多模態 AI（文本、語音、圖片等多種 AI 應用）
• 確保 AI 在企業內部的安全性與治理，讓員工能夠安心使用 AI 工具。

3️⃣ 企業 AI 代理的集中管理

• 企業可透過 Agentspace 統一管理內部的 AI 代理，包括：
• • 內建的標準 AI 代理
  • 自行開發的 自訂 AI 代理
  • 外部平台整合的 AI 代理
• 提供 「單一視角」（Single Pane of Glass），讓企業掌握 所有 AI 代理的使用情況、權限管理與安全性控管。

安全性與合規性

整個 Agentspace 平台 都是 企業級安全標準打造，確保：

✅ 符合企業安全政策（Data Residency、Data Protection）

✅ 強化 AI 隱私保護，確保企業數據不被濫用

✅ 提供 AI 責任使用規範，符合企業 IT 治理要求

Agentspace 不僅能夠搜尋您的 企業內部數據，還能透過 Google Search 獲取 網路上的龐大資訊，並整合到您的搜尋結果中。此外，所有搜尋結果都會根據 使用者的需求 進行個人化調整，並提供 來源引用，確保資訊的可信度。

舉個例子：

• 員工可以詢問一般的 人力資源（HR）相關問題，例如：「我的 Concur 帳戶中有拉脫維亞幣（Latvian），我該怎麼辦？」
• 或者詢問更 具體的業務問題，如：「我們產品的 競爭優勢 是什麼？」

在這些情境下，Agentspace 不僅會提供 摘要資訊，還會提供 對應的搜尋結果，幫助員工更快獲得有用的答案。

Agentspace 的核心功能

除了強大的 企業搜尋 功能，Agentspace 還提供 內容生成（Generative AI）能力，例如：

✅ 撰寫產品描述

✅ 撰寫部落格內容

✅ 生成程式碼

✅ 撰寫行銷企劃

✅ 生成特定圖像（例如「建立一張狗在玩耍的圖片，並適用於這篇部落格」）

例如，在圖像生成（Image Generation）方面，Agentspace 內建 Imagen 模型，可以根據指令自動 生成高品質圖片。

這些應用場景可以大致歸類為 生成式搜尋（Generative Search），涵蓋 搜尋摘要、內容生成 以及 進階 AI 功能。

但 Agentspace 不僅限於這些功能，接下來我們將進一步探索 智能代理（Agent）與自動化工作流程。

智能代理（Agents）與企業工作流程自動化

員工可以透過 Agentspace 的智能代理（Agents），與預設的 內建 AI 助手 或 自訂的 AI 代理 互動，以執行各種任務並自動化工作流程。例如：

🔹 更新 Jira 工單

🔹 設定行事曆的請假提醒（例如：「明天設定為不在辦公室」）

這些功能使 AI 不再只是搜尋工具，而是能夠真正 執行企業任務，提升員工的工作效率。

產品示範（Demo）

現在讓我們交給 Sri，為大家展示 Agentspace 的實際運作方式！ 🎥

💡 展示場景

今天我們將以 Neuravive（虛構公司） 為例，看看 Agentspace 如何幫助員工處理日常工作。

📌 銷售人員的應用場景 1️⃣ 整合 Salesforce 數據，幫助銷售人員分析業務機會

• 員工可以詢問：「目前 最高營收 的商機是哪些？」
• Agentspace 會從 Salesforce 擷取數據，分析並整理 成可讀的內容，例如 客戶名稱、機會金額 等。
• 若使用者希望變更格式，例如 新增「客戶類型」欄位，Agentspace 也能根據需求 重新生成資料表。

2️⃣ 自動撰寫業務郵件

• 員工可以要求 Agentspace 自動生成銷售郵件（如：「撰寫給 Acme Corporation 的銷售提案郵件」）。
• Agentspace 會 自動撰寫郵件內容，並允許使用者進一步 編輯、修改。
• 只需點擊 發送（Send），Agentspace 便會完成郵件發送並更新狀態。

3️⃣ 建立行事曆事件

• 員工可以直接指令：「新增 AI Feature Expo 會議至行事曆」。
• Agentspace 會主動詢問 日期與時間，例如：「請提供日期與時間？」
• 使用者提供資訊後（例如：「3 月 1 日上午 10 點」），Agentspace 會自動 生成會議邀請，並允許使用者確認後發送。

進階功能：Talk to Docs（文件對話）

Agentspace 還支援 文件理解（Document Understanding），允許使用者 上傳文件並提問，例如：

📄 上傳架構圖，詢問如何應用該架構於特定業務場景

🔍 Agentspace 會解析圖表內容，生成詳細摘要，幫助使用者理解

這項 Talk to Docs 功能 讓企業員工能夠更高效地 檢索與理解企業內部文件，無需手動翻閱大量資料。

進階 AI 能力：圖像生成（Image Generation）

Agentspace 內建 Imagen AI 模型，可根據指令 生成圖片：

🖼 「請生成一個印有 Google 標誌的馬克杯圖片」

🌳 「請在馬克杯周圍加入綠色植被」

這項技術適用於 行銷與設計 領域，幫助企業快速生成符合需求的視覺內容。

深度研究代理（Deep Research Agent）

Agentspace 內建 深度研究代理（Deep Research Agent），適用於 複雜問題的多步驟研究。

📊 例如：「請分析 Apple 產品的競爭優勢，並評估其是否適合作為 Neuravive 的合作夥伴。」

🔍 Agentspace 會： 1️⃣ 制定研究計畫，列出研究步驟

2️⃣ 讓使用者審閱並修改計畫

3️⃣ 自動執行研究，收集網路資料，並提供來源引用

4️⃣ 彙整成完整的報告

這與一般的 簡單問答（Q&A） 不同，它能進行多步驟分析，提供更深入的洞察。

Agentspace 背後的技術架構

Agentspace 由 四大核心組件 組成：

1️⃣ 企業連接器（Connectors）

• 將 Google Workspace 及 各種第三方應用程式 整合至統一平台（例如 Jira、Salesforce、Outlook）。
• 尊重原有存取權限，確保數據安全性。

2️⃣ Google 級別搜尋（Google Quality Search）

• 結合 知識圖譜（Knowledge Graph），提供更精確的搜尋體驗。

3️⃣ 多模態 AI（Multimodal AI）

• 理解並處理文本、圖片、語音、影片等多種內容，提升資訊檢索能力。

4️⃣ 智能代理（Agents）

• 內建 AI 助手（如 Deep Research Agent）
• 支援企業自訂 AI 代理，讓企業根據需求開發專屬 AI 工具。

這些是我們在前幾張投影片中討論過的所有組件。Agentspace 的核心從「連接器（Connectors）」開始，目前已經有數十種連接器可用，並且我們每週都會新增新的連接器。這些連接器讓企業能夠 以符合企業合規性的方式，將內部數據整合到 Agentspace。

此外，Agentspace 也透過 Google 知識圖譜（Knowledge Graph） 及 Google Search 的網頁數據（Web Grounding），讓 AI 引擎具備 多模態搜尋（Multimodal Search）、知識圖譜、生成式 AI（Generative AI）、Gemini 模型、內建 AI 代理（Out-of-the-Box Agents）、自動化動作（Out-of-the-Box Actions）、Notebook Alarm 等功能。

這使員工能夠：

✅ 進行企業內部 智能搜尋，獲取 帶有來源引用 的答案

✅ 摘要與生成內容（包括 文本、圖片、影片）

✅ 透過智能代理（Agents）自動化工作流程

✅ 執行 AI 驅動的企業任務，提升企業生產力

🔹 企業數據存取控制（Access Control）

• Agentspace 完全尊重企業的存取權限，確保員工僅能看到他們有權限存取的數據。
• 例如，銷售人員 只能存取與 銷售相關的資訊，而開發人員則可以使用 GitHub、Jira 等工具。
• 無需額外配置權限，Agentspace 自動繼承 企業現有的 存取控制策略。

🔹 Agentspace 適用於所有企業部門

Agentspace 讓企業內部的不同角色，都能使用統一的平台來處理多種應用場景，例如：

• 銷售團隊（整合 Salesforce、客戶管理）
• 軟體開發團隊（連結 GitHub、Jira）
• 行銷部門（創建行銷內容、管理社群媒體）
• 人力資源部門（員工問答、政策查詢）

🔐 Agentspace 的安全性與合規性

Agentspace 雖然提供類似 SaaS（軟體即服務） 的直覺式體驗，但它建立於 Google Cloud 企業級雲端基礎架構 之上，這意味著企業可以享受 Google Cloud 提供的 安全性、治理（Governance）和隱私保護（Privacy Controls），包括：

✅ VPCSC（虛擬私有雲安全控制）：限制服務存取，確保數據不會離開企業網路範圍

✅ 客戶管理的加密金鑰（Customer-Managed Encryption Keys）：讓企業可以使用自己的加密金鑰來保護數據

✅ 數據駐留（Data Residency）：確保數據存儲在符合 企業合規性 的特定區域

此外，Agentspace 符合全球法規與認證標準，例如：

• SECT4（安全等級 4 認證）
• HIPAA（健康保險流通與責任法案，適用於醫療產業）
• 其他企業級法規合規性

Agentspace 目前支援 數十種語言，並持續新增語言，確保全球企業員工都能使用。

🔍 Google 搜尋技術 + 企業數據整合

Agentspace 讓企業員工能夠享受 Google 超過 20 年的搜尋技術，並將其應用於 企業內部數據。

• 企業級搜尋（Enterprise Search）
• • 整合企業內部應用（例如 Jira、Salesforce、SharePoint）
  • 強大的語意理解（Semantic Understanding），確保搜尋結果更準確
  • 知識圖譜（Knowledge Graph），能夠理解「Jira 工單」與「Salesforce 客戶資料」之間的關聯
• 智能代理（Agents）
• • 內建企業級 AI 助手（例如 Deep Research Agent）
  • 客製化 AI 代理（企業可開發自訂 AI 代理並整合至 Agentspace）

🔧 企業如何在 Agentspace 中建立自訂 AI 代理？

Agentspace 提供 三種方式 來開發 AI 代理（Agents）：

1️⃣ 內建 AI 代理（Out-of-the-Box Agents）

• 這些是 Google 預先訓練 的 AI 代理，例如 Deep Research Agent（深度研究）、行銷代理、銷售代理等
• 企業無需開發，即可 直接使用

2️⃣ 低程式碼 / 無程式碼（Low-Code / No-Code）自訂 AI 代理

• 適合 業務使用者（無需程式設計經驗）
• 可透過 視覺化界面 建立 AI 代理，並連結企業應用程式

3️⃣ 開發者專用 AI 代理（Full-Code Agents）

• 適合開發人員 完全自訂 AI 代理，並整合至 Google Cloud 或 第三方 AI 平台
• 可透過 Google Cloud Agent Builder 或 外部工具 建立專屬企業 AI

📢 企業如何最佳化 Agentspace 來適應內部數據？

Agentspace 不會 直接使用企業數據來重新訓練 AI 模型（即 大語言模型 LLM 本身不會存取企業數據）。

企業可以透過以下方式 最佳化 Agentspace：

1️⃣ 設置「事件」（Events）來調整 AI 行為（根據使用者行為微調 AI 回應）

2️⃣ 使用 AI 記憶機制（Memory） 來調整 AI 代理的知識範圍

3️⃣ 確保 AI 代理只基於「授權範圍內的數據」來產生內容

🎤 Q&A

❓Q1：Agentspace 如何處理企業內部應用程式的權限？

A1： Agentspace 完全尊重 企業內部應用程式的存取權限，例如：

• Slack：員工只能存取自己有權限的頻道
• Jira：員工只能存取自己有權限的專案

❓Q2：企業是否需要使用 Google Workspace 才能使用 Agentspace？

A2： 不需要！Agentspace 支援第三方企業應用，例如 Microsoft Office、SharePoint、Salesforce，企業無需 Google Workspace 也能使用。

❓Q3：企業可以自訂 AI 代理嗎？

A3： 可以！Agentspace 提供 低程式碼（No-Code）與開發者專用（Full-Code）模式，企業可自由選擇開發方式。

Agentspace 的搜尋主要依賴於 相關性（Relevance） 和 知識圖譜（Knowledge Graph） 來提升搜尋體驗。但隨著越來越多的員工使用該平台，系統會根據「事件」（Events）自動學習企業內部的熱門文件與點擊趨勢，進一步優化搜尋結果。

📌 搜尋體驗的持續優化

• 當某些文件被 頻繁查閱或點擊 時，Agentspace 會自動學習並 提升這些文件的優先排序。
• 搜尋結果會根據 企業內部的使用趨勢 逐步優化，讓員工能更快找到所需的資訊。
• 注意：大語言模型（LLM）本身不會使用企業數據進行再訓練，但搜尋模型會根據企業使用情境進行微調，提升搜尋品質。

🔧 AI 代理（Agent）是否可以僅限於企業內部數據？

❓ 問題：我們能否讓 AI 代理僅基於企業內部數據，而不查詢網路資訊？

✅ 是的，您可以選擇 不讓 AI 代理從網際網路獲取數據，只專注於企業內部資料。

• 在 Agentspace UI 設定中，企業可以關閉 網路數據（Web Grounding），確保 AI 代理僅使用 內部文件與資料庫。
• 這適用於 技術文檔、專業資料 或 需保持機密的企業資訊。

🛠️ 如何將 Agentspace 連接至企業系統，建立內部知識庫？

Agentspace 支援多種第三方應用程式（不僅限於 Google 產品），例如：

✅ Salesforce

✅ ServiceNow

✅ Jira / Confluence

✅ Microsoft 365（SharePoint、Outlook）

📌 連接器（Connectors）的作用

• 打破企業內部的數據孤島，讓所有應用程式的資訊都能整合到一個平台。
• 企業 無需是 Google Workspace 客戶 也能使用 Agentspace。
• 動作（Actions） 也可以適用於 非 Google 應用（例如 第三方行事曆）。
• Agentspace 允許用戶建立自訂 AI 代理，適用於各種企業場景，例如：
• • 自動回報 IT 問題至 ServiceNow
  • 根據 Salesforce 數據分析客戶商機

📂 Salesforce 整合：Agentspace 是否能處理大量數據？

❓ 問題：Agentspace 能否連結 Salesforce？可否處理數百萬筆紀錄？

✅ 可以！Agentspace 提供「內建 Salesforce 連接器」，支援即時數據存取與搜尋。

📌 Salesforce 整合細節

• 標準版 Salesforce 連接器 可開箱即用，支援 基本數據表（Out-of-the-Box Objects）。
• 自訂 Salesforce 配置：如果企業使用 客製化數據結構，Google 團隊可協助 調整連接器。
• 可處理數百萬筆紀錄，且具備 高效能的搜尋與數據生成能力。

🔌 自訂連接器（Custom Connectors）

❓ 問題：企業可以建立自己的數據連接器嗎？難度如何？

✅ 可以！ 企業可以透過 API 開發自訂連接器，並將數據存入 Google Storage，作為 Agentspace 的資料來源。

📌 建立自訂連接器的難易度

• 如果是公開共享的數據（如企業內部公告），開發過程 相對簡單，因為無需處理存取控制。
• 如果數據涉及存取權限控管（如 HR 文件、機密數據），則需要額外設定權限機制，開發較為複雜。

🌍 Agentspace 在歐洲的可用性

❓ 問題：Agentspace 是否支援北歐地區？數據是否符合歐盟法規？

✅ Agentspace 作為 SaaS 應用，全球皆可使用。但如果涉及 數據主權（Data Residency），企業可選擇 美國或歐洲伺服器，並逐步支援 更多歐洲國家。

📌 如需特定國家的支援，請聯繫 Google 業務團隊。

💰 Agentspace 的價格與授權模式

📌 計費方式

✅ 按「每位使用者 / 每月」計費（無需額外計算 AI Token 或 Quota）

✅ 企業可獲得完整 AI 能力（包括 搜尋、生成式 AI、Notebook LM、Gemini、智能代理）

✅ 僅針對企業數據索引（Data Index）設有限額，但此限額 適用於極端情況，一般企業不會受影響

🧐 Deep Research vs. Gemini Chat

❓ 問題：Agentspace 的「Deep Research」與 Gemini Chat 有何不同？

✅ 核心差異在於數據來源

• Gemini Chat 只能存取 Google Search 網頁資訊
• Deep Research 可以存取 企業內部數據 + Google Search（可選）

📌 Deep Research 模式

• 可根據企業內部數據進行深入分析（適用於報告撰寫、商業研究、法規合規性分析等）。
• 可關閉網路數據，確保 AI 代理僅基於企業內部知識。

📖 Notebook LM 企業版

❓ 問題：Notebook LM 企業版與個人版有何不同？

✅ 企業版 Notebook LM 可直接連結 Agentspace，並支援更強的安全性與合規性，包括：

• VPCSC（虛擬私有雲安全控制）
• IAM 權限管理（身份與存取控制）
• 支援企業內部數據，讓員工能夠將重要文件 快速添加至 Notebook LM，並生成 AI 總結。

🚀 企業如何要求新增特定連接器？

❓ 問題：Google 是否支援客製化連接器？

✅ Google 會根據客戶需求開發新連接器，並接受客製連接器請求。

📌 如果企業使用專有系統，Google 也提供 API 讓企業開發專屬連接器。

💡 總結

🔹 Agentspace = 企業級 AI 搜尋 + 智能代理（Agent）+ 安全合規性

✅ 打破數據孤島，整合企業內外數據（Google Workspace、Salesforce、Microsoft 365 等）

✅ 提供企業級 AI 代理（內建 Deep Research、支援自訂代理開發）

✅ 支援企業級安全性（加密金鑰、VPCSC、數據駐留）

✅ 靈活計費（按「使用者 / 月」計費，無需 AI Token 管理）

企業可透過 Google Cloud 官網申請 Early Access，或聯繫 Google 客戶經理進一步洽談。

📢 感謝大家參與今天的分享！希望這次的內容對您有所幫助！ 🎉