Google Agentspace 入門
課程概述
Google Agentspace 是一個企業級平台，讓組織可以快速部署 AI 代理助手，把散落在 Google Workspace、第三方 SaaS、內部資料庫等地方的知識整合在一起。員工不用再在好幾個系統間切來切去找資料，直接問 Agentspace 就好，回答都是以企業自己的資料為基礎，所以會準。
你將學到
- 理解 Agentspace 的定位與核心價值主張
- 掌握 Agentspace 如何連結多種企業資料來源
- 了解 Enterprise Search 與 Agent 的整合方式
- 區分 Agentspace 與自建 Agent 方案的適用場景
- 認識 Agentspace 的安全與權限控管機制
核心概念
Agentspace 解決什麼問題？
現代企業的知識散落在好幾十個系統裡：Google Drive、Confluence、Jira、Salesforce、SharePoint、內部 Wiki 等等。員工平均每天有 20% 以上的時間都花在「找資料」上。Agentspace 用一個統一的 AI 介面，讓你直接用講話的方式就能跨系統搜尋、整理資訊。
架構核心
Agentspace 建立在三層架構上：
| 層級 | 功能 | 技術基礎 |
|---|---|---|
| 連接器層 | 對接 Google Workspace、Confluence、Jira、Salesforce 等 100+ 資料來源 | Data Connectors |
| 搜尋與理解層 | 索引企業資料、語意搜尋、知識圖譜建構 | Vertex AI Search / Enterprise Search |
| 代理互動層 | 自然語言問答、任務執行、工作流程串接 | Gemini + Agent Framework |
資料連接器（Data Connectors）
Agentspace 提供預建的連接器，可以直接對接主流的企業工具。接上之後，系統會自動爬取、建索引，並持續同步資料。幾個重點特性：
- 尊重原始系統的存取控制（ACL），使用者只查得到自己有權限看的內容
- 支援增量同步，不需每次全量重建索引
- 自動處理文件格式轉換（PDF、DOCX、簡報等）
NotebookLM Plus 整合
Agentspace 企業版內建 NotebookLM Plus，可以把搜尋結果直接丟進筆記本，再做深入研究跟摘要，從「搜尋」一路順順接到「分析」，中間不卡關。
權限與安全
Agentspace 走的是最小權限原則。就算所有資料都建了索引，查詢結果還是會被使用者在原始系統裡的權限擋住。管理員可以從 Google Admin Console 控制誰能用 Agentspace，以及哪些資料來源開放給哪些群組。
實作重點
- Agentspace 的部署單位是 Organization，所以你會需要 Google Workspace 或 Cloud Identity 帳號
- 設定資料來源時，先從 Google Drive 開始（這個設定最簡單），再慢慢加上其他連接器
- 建索引要花時間，資料集如果很大，可能要幾個小時到一天
- 善用「引用」功能去驗證回答的來源，確認 AI 的摘要真的有對應的文件撐著
- 常見的坑：連接器的服務帳號權限不夠，結果有些文件就索引不到
Lab 導讀
Lab 連結：Introduction to Google Agentspace — Google Cloud Skills Boost
Lab 會帶你設定一個 Agentspace 環境，接上示範用的企業資料來源，然後實際玩玩看自然語言搜尋跟問答。記得重點觀察兩件事：AI 回答時附帶的引用來源，還有不同權限角色看到的搜尋結果差在哪。
延伸學習
- Agent Development Kit 智能代理開發 — 從開發者角度自建 Agent
- Data Store Agent 虛擬 FAQ — 用 Data Store 建構知識問答系統
- AI 世界的安全導論 — 仔細看看 AI 系統的安全機制