上周看到个文章说"谷歌悄悄在 Gemini 里塞了个自动工作流，是要革掉低代码的命"，上手摸了下。并将相关信息做了个初步的整理，分享出来。
>>至于是否会革掉低代码的命，就目前版本的 Opal 而言，还没那么夸张。但发展潜力肯定是有的，观其变吧。
一、 💎Gemini Opal（简称 Opal ）是什么
1. 定义（基于官网资料总结）
- 是 Google 开发的一个无代码、AI 驱动的、基于自然语言的可视化开发工具
- 用于构建可交互的小型应用（mini-apps）
2. 由来
- 起源于 Google Labs (2024-2025)： Opal 最初是 Google Labs（谷歌的实验性产品孵化器）中的一个独立实验项目。其目标是探索"生成式 UI"和"AI 智能体（Agents）"的结合，试图解决"聊天机器人（Chatbot）无法处理复杂多步任务"的问题。
- 2025年底整合入 Gemini： 随着技术成熟，Google 将 Opal 的功能直接整合进了 Gemini 的生态系统中（特别是针对 Gemini Advanced 用户或企业版）。
Opal 的设计初衷，是想进一步发挥自家各种大模型的能力，将大模型强大的思考能力，转化为人人可用的自动化小工具。
3. 与 Gemini 的关系（这里的Gemini特指Google 旗下的原生多模态大模型家族）
- Gemini（Google 旗下的原生多模态大模型家族） -> 引擎，负责"思考"和"转化"（逻辑推理、语言理解、图像识别等核心能力）
- Opal -> 组装工厂，负责"逻辑"和"包装"。将大模型的的智能按照所设定的顺序（先读 PDF -> 再总结 -> 再发邮件）组装成一个可以用的交互式工具 App。
**可以看作小型的 AI Agent 的"生成器"？**把"开发 Agent"的权力从程序员手里交给了普通业务员。
二、⚡Opal 的可视化流程设计器
设计器截图
1. 流程设计环节 (Steps & Nodes)
这是构建应用（AI Mini-app）的基础单元，每个节点代表一个独立的任务逻辑。
| 节点类别 | 节点名称 (Node Name) | 作用与核心功能 | 典型使用场景示例 |
|---|---|---|---|
| 输入类 (Input) | User Input | 起点节点。定义用户需要输入的参数，支持文本、图像/文件上传、链接等。 | 在健身 App 中，让用户输入"今日饮食记录"或上传"体检报告照片"。 |
| 处理类 (Process) | Generate | 核心逻辑节点。调用谷歌自家的各种大模型基于 Prompt 提示词来进行逻辑处理、推理决策、内容生成或数据转换。 在提示词中允许： 1.引用其他环节，得到其输出。实现多步骤串联与上下文传递。 2.调用工具（如 Web Search、Maps、Weather 等），由大模型负责结合工具结果进行进一步推理与生成。 3.引用资产（ Assets）------加载静态资源（如固定文本、资料、模板、图片等），作为模型推理时的补充知识或指令约束。比如，将上传的图片资产作为生成新图像的参考。 | 根据 @User Input 输入生成文章大纲或图像。 |
| 输出类 (Output) | Output | 终点节点。定义最终结果的呈现方式，支持动态网页、导出到Google Drive 电子表格/文档。 | 将一周汇总报告导出为 Google Docs 并展示下载链接。 |
2. 环节间的连线
节点之间通过数据流和语义引用实现流程定义。
| 维度 | 描述与机制 | 关键价值 |
|---|---|---|
| 可视化连线 | 在画布上通过拖拽锚点物理连接节点。 | 直观展示任务的先后顺序和逻辑流向。 |
| 语义引用 (@) | 在节点中的 Prompt 提示词编辑框中使用 @ 符号，可直接引用前序任何步骤的输出或工具。 |
实现跨节点的数据传递，例如："请优化 @日志内容 中的表达"。 |
3. 工具与资产 (Tools & Assets)
Opal 中 Tools 相当于"手脚"（ 赋予 AI 执行动作 的能力**），而 Assets 相当于"大脑附件"（** 赋予 AI 特定知识 的参考资料**）。**
- **工具 (Tools)：**内置函数，供处理类环节在提示词中使用，允许 AI 模型调用外部能力（包括：网络搜索、地图搜索、天气查询等）。
作用：通过调用 Google 插件，获取实时的互联网信息或地理位置数据。
- **资产 (Assets)：**开发者预先上传的固定文件或链接（文本、图片、文档、网页或视频链接等），供处理类环节在提示词中引用，作为 AI 模型的"长期上下文"。
作用：将上传的图片资产作为生成新图像的参考。
所支持的工具（Tools）
| 类别 (Category) | 工具名称 (Tool Name) | 核心功能说明 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| 实时信息检索 | Search Web | 访问实时互联网，搜索最新资讯。 | 事实核查、行业趋势调研。 |
| Google Maps | 检索地点详情、评价、营业时间。 | 行程规划、寻找本地服务。 | |
| Get Weather | 获取指定地点当前或未来的天气预报。 | 穿搭建议、物流计划。 | |
| 数据与代码处理 | Code Execution | 在安全沙盒中运行 Python 代码。 | 精准数学计算、数据可视化。 |
| Logic / Branch | 分支判断，基于前序输出结果进行路径分流判断。 但Opal 官方建议利用 Generate 节点的提示词 (Prompt) 来实现分支判断逻辑。 如，在提示词中写："如果用户输入是投诉，则生成处理方案；如果是表扬，则生成感谢信"。 | 情感分类后的差异化回复。 | |
| 办公自动化 | Google Sheets (Write) | 将数据追加或写入指定的云端表格（相当于Excel）。 | 收集用户信息、记录分析结果。 |
| Google Docs (Export) | 将内容生成并导出为排版好的文档（相当于Word）。 | 自动生成合同、撰写周报。 | |
| Gmail Draft | 将生成的内容以草稿形式存入邮箱。 | 撰写商务邮件并留待人工核对。 | |
| 多媒体产出 | Media Gen (Imagen/Veo) | 调用专项模型生成图片或视频内容。 | 为博客生成配图或视频广告。 |
所支持的资产（Assets）
| 类别 (Category) | 资产名称 (Asset Name) | 核心功能说明 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| 文档知识库 | Local File (PDF/Doc) | 上传本地文件，AI 将其作为持久记忆。 | 企业规章制度、产品说明书。 |
| My Drive Docs | 链接 Google 云端硬盘中的实时文档。 | 始终引用最新的项目大纲。 | |
| 结构化数据 | Data Sheets (CSV/XLS) | 导入表格数据作为查询数据库。 | 价格表、客户花名册。 |
| Google Sheets (Read) | 实时读取特定表格的内容作为背景。 | 动态引用库存数据或术语表。 | |
| 多媒体素材 | YouTube Video | 链接特定的 YouTube 视频作为参考。 | 学习视频课程内容、分析剧本。 |
| Image Reference | 上传固定图像以统一风格或进行对比。 | 品牌 Logo 识别、视觉风格参考。 | |
| 逻辑约束 | Text Assets | 预设一段纯文本的规则或角色设定。 | 锁定的品牌语调、回复红线规则。 |
附表：Gemini Opal 中 工具（Tools）与 资产（Assets）的对比
| 维度 | Tools (工具) | Assets (资产) |
|---|---|---|
| 本质定义 | 赋予 AI 执行动作的能力。 | 赋予 AI 特定知识的参考资料。 |
| 数据状态 | 动态/实时：获取互联网、地图、天气等最新信息。 | 静态/持久：开发者预先上传的固定文件或链接。 |
| 核心作用 | 突破模型知识的时间限制，解决"现在怎么样"的问题。 | 突破模型通用知识的范围，解决"我司规定是什么"的问题。 |
| 常见例子 | Google Search, Maps, Weather, Code Execution。 | PDF文档、CSV表格、YouTube视频、品牌指南。 |
| 在 Opal 中的位置 | 位于左侧节点栏 (Nodes)，作为一个独立的步骤块。 | 位于顶部/侧边栏的 "Add Assets"，作为全局背景。 |
| 调用方式 | 在流程中连线，或在 Prompt 中用 @ 触发执行。 |
仅在 Generate 节点的 Prompt 中用 @ 引用。 |
| 付费/消耗 | 通常涉及外部 API 调用，可能消耗更多 Token 或额度。 | 主要是存储和上下文（Context）窗口的占用。 |
三、🎨官方案例库整理
这些模板展示了如何通过简单的自然语言（如"做一个视频封面生成器"）来自动配置复杂的节点参数。
| 场景分类 | 流程名称 (App Name) | 核心功能说明 | 内部节点逻辑简述 (Workflow) |
|---|---|---|---|
| 教育与学习 | Claymation Explainer | 将复杂知识转化为有趣的"黏土动画"解说视频。 | 询问主题 → 编写画面描述 → 绘图 → Veo 视频生成。 |
| Learning with YouTube | 将 YouTube 视频内容快速转化为互动式学习测验。 | 输入视频 URL → 提取转录文本 → 生成总结 → Quiz 生成。 | |
| 内容创作 | Blog Post Writer | 一键完成从资料调研到配图生成的完整博客工作流。 | 调研主题 → 撰写大纲 → Google Search 验证 → 撰写正文 → 生成封面图。 |
| Social Media Post | 为业务量身定制多平台社交媒体文案。 | 输入产品信息 → 选定风格 → Imagen 绘图 → 分平台生成推文 (X/IG)。 | |
| 商业与办公 | Business Profiler | 深度分析互联网对某一品牌的看法及商业画像。 | 输入公司名 → Google Search 爬取 → 情绪分析 → 生成分析报告。 |
| Meeting Brief | 将冗长的会议记录自动化为结构化的行动方案。 | 上传会议记录 → 提取关键决策 → 导出至 Google Docs。 | |
| Product Research | 针对特定产品生成个性化的竞品调研报告。 | 输入产品 → 搜索市场趋势 → 优劣势对比 (SWOT) → 生成展示 PPT。 | |
| 生活与趣味 | Book Recs | 智能图书推荐，帮助用户发现下一本读物。 | 用户口味输入 → 数据库比对 → 书评抓取 → 呈现推荐卡片。 |
| Fashion Stylist | 根据天气、场合和个人偏好设计穿搭建议。 | Weather 调用 → 风格匹配 → 视觉搭配生成 → 购买链接推荐。 | |
| Generated Playlist | 根据当前心情生成带 YouTube 链接的音乐清单。 | 心情描述 → 风格分析 → YouTube Data API 检索 → 列表呈现。 |
四、📊 Gemini Opal 能力矩阵与局限
| 维度 | 适合做什么 (Strong Suit) | 不适合做什么 (Anti-patterns) | 局限与瓶颈 (Limitations) |
|---|---|---|---|
| 任务复杂度 | 多步骤、跨模态(文字图片互转)的"线性流水线"。 如：读论文 -> 提炼 -> 绘图 | 循环往复、需要实时人工高频干预的任务。 | 逻辑链路过长（超过10个节点）时，错误率会指数级上升。 |
| 数据处理 | 非结构化数据的"清洗与重组"。 如：把乱七八糟的笔记变成表格 | 结构化、极高精度的数值运算。 如：银行清算、复杂物理模拟 | 缺乏"状态记忆"，难以在两次运行之间保持大规模上下文联系。 |
| 交互性质 | 一次性、工具型输出。（"输入 A -> 得到 B"） | 长期的情感陪伴或高实时性的游戏交互。 | 执行存在延迟（Latency），无法做到毫秒级的即时反馈。 |
| 集成能力 | Google 生态内（Docs, Sheets, Gmail）的深度联动。 | 闭源系统或非标准接口的第三方软件操作。 如某些专业 ERP。 | 受到严格的隐私与安全权限限制，无法全自动越权操作。 |
五、🚀 Gemini Opal 能力演进与未来推演
| 演进阶段 | 当前状态 (Current Status) | 未来推演 (Future Evolution) | 核心能力提升 (Key Upgrade) |
|---|---|---|---|
| 1. 逻辑执行 | 线性流水线 (Linear Flow) 执行"A -> B -> C"的固定指令。如果中间步骤（如读取文件）出错，程序通常会中断或报错。 | 决策代理 (Agentic Reasoning) 具备"自我修正"与"多路径尝试"。失败时会自动分析原因并尝试新方案（如更换解析方式）。 | 主动性与鲁棒性 从"死板的脚本"变成能解决问题的"数字巡检员"。 |
| 2. 用户界面 | 固定输出 (Fixed Output) 结果通常以单一格式呈现（如一段文字或一个 Doc 文档），UI 界面是静态且预设好的。 | 生成式 UI (Generative UI) 界面随任务"动态生长"。财务任务生成图表看板，写作任务生成 Markdown 编辑器。 | 交互体验 实现"千人千面、千任务千面"的即时 App 体验。 |
| 3. 集成方式 | 手动组装 (Manual Chaining) 用户需手动指定：第一步用 Gemini 总结，第二步调用 Google Search，第三步存入 Sheets。 | 语义化连接 (Semantic Interop) 基于 Gemini 3 的理解力实现"隐形组装"。只需说出意图，系统自动在后台调度插件和工具。 | 无感自动化 组装过程从"手动连线"进化为"语义驱动"，降低 90% 的构建成本。 |
| 4. 记忆系统 | 单次运行 (Stateless) 每次运行都是"初次见面"，不记得上一次的偏好或历史数据。 | 长效记忆 (Thought Signatures) 利用"思维签名"维持长期上下文。记得你的写作风格、常用数据源和历史决策偏好。 | 个性化深度 Agent 越用越聪明，真正成为用户的"数字孪生"。 |
六、📚 官方资料与入口
- 工具入口： https://opal.google
这是直接使用工具的地方，包含案例库和创建入口。