谷歌正在Gemini AI平台中停用“Gems”功能，并引入名为“Skills”的新系统。这一调整在近期内部沟通中低调宣布，标志着用户与AI助手互动方式的重大变革。
Gems曾允许用户创建针对特定任务或人格优化的定制化Gemini版本，如健身教练或数据分析专家。这些拥有独立指令和知识库的实例，旨在保持多轮对话的上下文一致性。然而上线约18个月后，谷歌决定终止该服务。据报道，随着用户创建量增加，Gems面临维护成本上升、性能不一致以及潜在的数据合规与安全风险等架构局限。
从孤立代理到集成能力
作为替代方案，Skills采用了更严谨的技术路径。它不再启动独立的AI实例，而是让用户通过提供示例、规则和参考资料，将新能力教授给Gemini，使其成为核心模型永久知识的一部分。一旦Skill通过验证，用户可在自然对话中直接调用，无需切换特定代理。例如，营销人员创建的“品牌语调”Skill，能在提及品牌时自动应用风格指南，消除了在不同专业代理间移动时的摩擦和上下文丢失问题。
早期演示显示，Skills在法律合同审查、代码规范执行及教育场景等专业工作流中表现优异。由于直接集成于主模型，Skills能自动受益于Gemini最新的推理改进和多模态能力，无需单独更新，从而解决了Gems在移动端操作笨拙及性能滞后等痛点。
企业治理与隐私考量
此次变革也反映了AI行业从用户创建的代理市场向受控能力扩展的趋势转变。对于企业而言，Skills提供了更清晰的治理途径：支持组织层面的创建、跨团队共享及内置的版本控制与审批流程，有效应对数据泄露和行为不一致的担忧。在隐私方面，用户可选择Skill仅用于个人对话或在尊重保密设置的前提下融入更广泛模式，企业用户还可防止Skill引用未批准的数据源。
尽管谷歌提供了一键导出工具将Gems指令转换为Skills格式，但复杂配置的转换仍需手动清理。过渡期结束后，剩余Gems将停止响应且数据被永久删除。这一变化在网络社区引发混合反应：高级用户对重建系统感到失望，而普通用户则欢迎简化的体验。
未来展望与行业影响
批评者指出，新方法削弱了AI定制的民主化特征，权力可能向大型组织集中。但谷歌坚持认为，Skills减少了管理自定义设置的时间，让对话更自然。未来几个月，谷歌计划扩展多技能组合及协作式Skill功能。
这一转型不仅关乎Gemini，更折射出谷歌AI部署哲学的演变：从对自主代理的热情转向注重可靠性与整合的审慎方法。其他AI平台正密切关注这一模式，其在灵活性、控制力与个性化之间的平衡，或将定义生成式AI未来的产品形态。