Google 怎麼讓 AI Agent 變成第三個隊友：Gemini Enterprise 設計拆解

設計 AI Agent 最難拿捏的地方，是在「強大」跟「親近」之間畫線。Google Cloud AI 的設計總監 Sheta Chatterjee 在 Figma 部落格的最新訪談裡，把 Gemini Enterprise 從聊天框、儀表板、客製化 Agent Builder、共享專案空間四個面向拆開講——核心邏輯只有一句：使用者的注意力應該停在目標上，而非管理 AI 上。

這篇把訪談整理成繁中可讀版，並標出對轉職設計師、設計科學生在做 AI 介面時可立刻套用的實戰細節。

Sheta 提到 Gemini 消費版跟 Enterprise 在視覺上是同一個品牌——sparkle icon、漸層配色、圓角形狀、有意設計過的動態都共用。差異化發生在 feature 層級。

例子：prompt box 的視覺保持一致，但 Enterprise 版本把 connectors（連接 Google Workspace、Jira、Notion 的整合元件）的位置往前推。她的解釋是：企業使用者在下 prompt 之前，需要 AI 拿到對的 context，所以 connectors 做得更顯眼，本身就是一種「提示使用者餵 context」的設計動作。

Sheta 認為「未來的工作會從單次指令走向 orchestration」——使用者會同時開多個工具、從多個來源拉資料、把任務委派給多個 agents。為了讓使用者跟得上多 agent 同時跑的狀態，他們做了 AI Inbox：一個顯示「哪些 agent 在做什麼、哪些已完成、哪些需要你介入」的 living dashboard。

她形容這個 surface「像 team check-in，而非來回的 chat thread」——例如「市場分析明天早上要交，已經可以審查」這種一眼就懂的 status，比聊天紀錄更貼近真實的工作節奏。

Sheta 說她最自豪的設計決定，是把使用者從「個人 chat thread」搬到「persistent shared project space」。在這個空間裡 AI 像團隊裡的另一名成員——做事、整理討論、拉取專案檔案——而每個請求都會被歸屬到對應的 team member 名下。

她強調這個歸屬機制對 accountability 很關鍵：別人才能理解 agent 某個行為背後的 context。另一個好處是跨知識落差。如果工程師上傳了一份技術 spec，設計師可以直接問 AI 細節，不用自己去翻 spec。她認為今天職場最大的問題是 silo，而 AI 在共享空間裡提供了一個 single source of truth。

Sheta 直接說「transparency is everything」。消費版會即時 narrate 自己在做什麼，企業版把這個 thinking state 拆得更細。她舉的例子：如果你叫 agent 追蹤一個 launch 的健康度，agent 會先說明它的計畫——理解專案、拆解 SurveyMonkey 的客戶回饋、分析 Jira 的 support ticket、起草一份重點摘要。

這個刻意的停頓，她稱作 designed friction，目的是讓使用者保留 ultimate authority。回應裡也內建 source citations，使用者可以看到資訊從哪來。對需要拿企業敏感資料做事的 AI 而言，這是讓人敢按下 enter 的最低門檻。

Agent Designer 是 Gemini Enterprise 內讓使用者自建 agent 的工具。Sheta 用的關鍵字是 harness——一層 governance layer，明確規範 agent 能讀什麼資料、能用哪些工具、什麼時候必須停下來請求權限。這個設計把資安跟邏輯直接交回使用者手上。

對企業客戶來說，這是讓 AI 從「黑盒子助手」變成「可審計的同事」的關鍵差異點。沒有 harness 的 agent，IT 部門通常擋下來；有 harness 的 agent，業務單位才願意推給整個團隊用。

Sheta 在訪談尾段提到一段值得記下來的話：現在 AI 設計處在「graphical interface 出現之前、電腦只跑 command line」的歷史時刻。設計的核心原則沒變——clarity、information architecture、trust、visual polish——但要把這些原則套到一個還沒成熟的互動範式上，挑戰更大。

她也提到 Figma 是他們 design system 的 single source of truth，從早期概念到 ship 全程都用 Figma。FigJam 用在前端 map user goals、跑 user journey、投票方向。她認為在快速 prototype 的時代，工程師可以靠 vibe coding 拼出 MVP，但細節（states、micro-interaction）要在 Figma 裡打磨才到位——而 craft 跟 taste 比以往更重要。