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一個 Gem，
一套你設定的工作方式。
Gem 是 Gemini 中用來建立客製化 AI 助手的功能。你可以設定用途、工作方式、參考資料與預設工具，讓 Gemini 更適合一類經常需要處理的任務。
以下依本課提供的 Gem 建立介面整理。欄位、工具與可用功能可能隨帳號方案、年齡、地區、額度或產品版本而不同，請以你實際看到的介面為準。
名稱 Name
名稱用來識別這個 Gem，讓你知道它的用途，但名稱本身不直接決定它的行為。
- 台北美食小幫手
- 英文面試教練
- 行程規劃助手
- 社群貼文設計師
請先設定 Gem 名稱，再於右側預覽區測試。只把名稱取成「專業顧問」，並不等於已經定義了顧問的工作方式。
說明 Description
說明是這個 Gem 的用途摘要，方便使用者理解它能協助什麼。它和後面的「使用說明」是不同欄位。
- 名稱
- 台北美食小幫手
- 說明
- 根據地區、預算與飲食偏好，協助尋找適合的餐廳。
說明告訴使用者：這個 Gem 有什麼用途？
使用說明告訴 Gem：處理任務時應該怎麼做？
使用說明 Instructions
使用說明用來定義 Gem 的行為方式，可以包含角色、任務、背景資訊、回答方式、輸出格式與行為限制。
你是一位熟悉台北餐廳的美食顧問。
當使用者提供地區、預算與飲食需求後，協助篩選適合的餐廳。
如果資訊不足，先詢問使用者。
每次提供 3 個選項，並簡短說明推薦原因。
Google 常用以下四個面向拆解 Gem 的 Instructions。它們是思考方向，不需要每次都寫成一樣的模板。
- Persona角色
Gem 扮演什麼角色？
你是一位熟悉台北美食的在地嚮導。
- Task任務
Gem 需要完成什麼工作？
根據使用者的條件推薦適合的餐廳。
- Context背景
處理任務時需要考慮哪些資訊？
需要考慮地區、預算、飲食限制與用餐情境。
- Format格式
答案應該如何呈現？
每次提供 3 個選項，每個選項附上一句推薦原因。
角色與語氣之外，也要寫清楚遇到資訊不足時怎麼辦。上述例子是行為設計示範，不代表模型自動擁有最新餐廳資料或搜尋能力。
預設工具 Default Tool
預設工具指定 Gem 優先使用的 Gemini 工作模式。它比較接近「這個助手預設用什麼方式處理工作」，不是在 Agent Framework 裡同時註冊多個 API 或 Function Tool。
本課介面範例包含以下七種選項。不需要為了建立 Gem 而一定選一個額外工具。
沒有預設工具一般 Gemini 對話
使用一般對話模式，根據使用說明、Gemini 模型能力與實際可用的相關資訊，理解需求並產生回答。
適合問答、內容生成、摘要、分析、建議，以及其他文字型任務。
請根據活動資料，整理三個最適合宣傳的重點。
建立圖像把文字描述轉成視覺
讓 Gem 進入圖像生成工作模式。你可以描述需要的畫面，讓 Gemini 產生或編輯圖像。
常見用途包括宣傳圖片、插圖、社群素材、概念圖、視覺設計與圖像編輯。
建立一張以 AI Agent 為主題的工作坊宣傳圖片，使用簡潔、現代的視覺風格。
產出的圖片仍需檢查，尤其是文字、日期、人物與活動事實。
建立影片用場景、動作與鏡頭描述短片
讓 Gem 進入影片生成工作模式。可以描述場景、主題、動作、氛圍、鏡頭風格與影片內容。
常見用途包括短影音、情境影片、宣傳影片、視覺概念展示與動態內容生成。
建立一段咖啡店早晨氛圍的短影片。
影片生成可能受到帳號方案、地區或使用額度限制。
創作音樂描述曲風、情緒與聲音
根據文字描述產生音樂。可以指定曲風、情緒、主題、樂器、節奏，以及是否需要人聲。
常見用途包括背景音樂、Podcast 開場、短影音配樂、主題音樂與音樂概念生成。
建立一段輕快、科技感但不吵雜的 Podcast 開場音樂。
Canvas持續建立與修改一份成果
Canvas 是持續建立、編輯與修改成果的工作空間。不同於只有一來一往的對話，它可以讓內容以較完整的作品形式持續調整。
常見內容包括文件、網頁、App、程式碼、投影片相關內容，以及其他結構化成果。
建立一個活動報名頁。
- 建立內容
- 預覽成果
- 提出修改
- 重新調整
Gem 可以先建立初始內容，再根據新的要求修改；是否能分享、執行或部署作品，仍依實際產品功能而定。
Deep Research多步驟蒐集資料與整理研究
針對研究問題進行較完整的資訊蒐集與整理，可以使用多個來源，閱讀、分析、比較，再產生研究報告。
- 理解研究問題
- 建立研究方向
- 搜尋資料
- 閱讀多個來源
- 分析與比較
- 整理研究結果
- 產生報告
研究目前企業導入 AI Agent 的主要應用情境與挑戰。
研究結果仍需核對來源、時效性與推論是否合理。
引導式學習逐步理解，而不只是取得答案
引導式學習（Guided Learning）以學習與理解為目的，不只直接提供答案，也可以依題目與你的回答逐步調整教學。
- 拆解複雜概念、分段解釋
- 提出問題，根據回答調整內容
- 提供範例、檢查理解程度與練習
為什麼這個變數是 free variable？
一般回答可能直接解釋自由變數的定義；引導式學習則可能先從矩陣的 pivot（主元）、未知數與方程式的關係，一步步帶入。
相關資訊 Knowledge / Context
相關資訊提供 Gem 額外的參考資料，例如課程講義、文件、FAQ、活動資訊、產品資料、Google Drive 文件或上傳檔案。
建立課程助教 Gem 時，可以加入：
- Week 1 課程講義
- Week 2 課程講義
- Assignment 說明
之後回答相關問題時，Gem 可以參考這些資料。你可以把它理解成額外的 Knowledge，或本次任務可使用的 Context 來源。
使用說明優先根據課程講義回答；沒有依據時不要猜測。
相關資訊實際的講義內容、作業規則與參考文件。
加入文件不等於每次都會引用正確內容，也不等於重新訓練模型。請在預覽時用已知問題確認資料有被正確使用。
預覽 Preview
預覽區讓你直接與設定中的 Gem 對話，觀察它是否按照預期工作。
- 使用說明是否生效？
- 回答格式是否符合設定？
- 相關資訊是否被正確使用？
- 預設工具是否符合預期？
- 整體回答方式是否真的有幫助？
預覽測試，不等於儲存。完成設定與檢查後，仍需要儲存 Gem。
把 Gem 的各部分放在一起
名稱與說明幫人辨識用途；使用說明、相關資訊與預設工具，則共同影響 Gemini 如何處理任務。預覽用來檢查實際結果。
這是角色分工的概念圖，不代表每次執行都有固定順序。
- 名稱
- 識別 Gem
- 說明
- 描述用途
- 使用說明
- 定義角色、任務與行為
- 相關資訊
- 提供額外參考資料
- Gemini Model
- 理解需求並產生結果
- 預設工具
- 指定主要工作模式
- 預覽
- 測試 Gem 的實際行為
Gem 與一般 AI Agent Framework
Gem 提供較輕量的客製化助手建立方式。一般 Agent 開發框架或平台，例如 Google ADK、Microsoft Foundry、LangGraph，則能讓開發者更細緻地組織模型、工具與執行流程。
Gem
以 Gemini 產品中的設定建立助手。
- Instructions
- Knowledge
- Gemini Model
- Default Tool
Agent 開發框架／平台
依框架、平台與整合方式，進一步連接：
- Instructions、Knowledge 與 Model
- Multiple Tools
- API 與 Database
- External Systems
- Workflow / Orchestration
這類系統可以在執行過程中呼叫不同工具或外部系統，完成多步驟任務。Gem 的預設工具，則主要用來指定預設工作模式。
兩者不是單純的高低階關係。若需求是固定的回答方式與指定資料，Gem 可能就已足夠；若需要細緻控制多個工具、系統權限與流程，才進一步考慮開發框架或平台。Microsoft Foundry 是平台，並非與 ADK、LangGraph 完全相同類型的程式框架。
回到實作，把設定試一次。
想一想：你要調整的是工作方式、參考資料，還是工作模式？