2026年必懂 15+2 AI工具|Dia、Gemini、Manus⋯入列:資訊、知識、產出一次全搞定
2026年必懂 15+2 AI工具|Dia、Gemini、Manus⋯入列:資訊、知識、產出一次全搞定

2025 年堪稱是「AI 代理人」的元年。意思是,AI 不再只是陪你聊天,而是開始進入你的瀏覽器、程式碼與工作流中替你執行任務。問題是,現在市面上的AI工具種類繁多,到底哪些是值得相伴你每一天的親密戰友?

針對上述問題,《數位時代》本次海巡了包括 a16z 評比的 Top 100 Gen AI Consumer Apps 清單、海內外諸多 AI 大大的推薦名單,還有編輯部實際使用過後的體驗,綜合選出一共 15 + 2 款值得一用的AI工具(其中有2款為瀏覽器)。

無論你是追求AI落地、有採購需求的主管,抑或是想要獨自升級的學生或上班族,都可以參考以下的AI工具,讓各位可以放心的跟交付對象 / 甲方說出:

「已經沒事了,因為我來了。」

一、核心助理與知識大腦

  1. Google Gemini
  • 介紹: Google 旗艦多模態助理,深度整合 Workspace 生態系。憑藉強大檢索與邏輯推理能力,是處理巨量數據與跨工具協作首選。
  • 推薦場景: Google 生態系老客戶。 當你需要從數千封 Gmail 或雲端硬碟文件中找尋特定資訊並彙整報表時,它是最快路徑。簡單來說,所有ChatGPT能做的事,Gemini都能辦到。
Gemini
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延伸閱讀:Gemini 3官方提示詞指南來了!改掉長文敘述習慣,8招進階寫法讓AI回答切中核心

  1. Claude AI
  • 介紹: 以高品質寫作與細膩邏輯著稱,提供超長上下文處理能力。在處理複雜合約分析、細緻文案與程式碼時,展現出卓越的理解精準度。
  • 推薦場景: 內容創作者、法律研究員、軟體工程師。 需要撰寫長篇深度文案,或要 AI 理解超過十萬字超長報告的邏輯關係時,請選 Claude。(其他用途當然也沒問題,ChatGPT、Gemini、Claude就是當前AI御三家。)
Claude AI
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延伸閱讀:Claude釋出提示詞懶人包!教你串Slack、Microsoft 365,打造生產力倍增的AI工作流

  1. Notion AI
  • 介紹: 將 AI 嵌入筆記工作流,負責擴寫、摘要與專業排版。它不只是文件工具,更是能將雜亂資訊轉化為結構化知識的筆記助手。
  • 推薦場景: 專案經理、知識管理者。 會議結束後,想一鍵將雜亂的筆記轉化為行動清單(To-do list)與專案進度表時最合用。
NotionAI
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延伸閱讀:Notion釋出提示詞懶人包,教你100個AI Agent實際應用情境,工作效率大飆升!

  1. NotebookLM
  • 介紹: 研究與學術分析的神器。基於用戶上傳的自有文件進行深度對話,能精準提取資訊並生成引用來源,是處理專題研究的最佳大腦。
  • 推薦場景: 研究生、分析師。 當你手上有 20 份 PDF 參考文獻,需要在不被網路雜訊干擾的情況下,只針對這些資料進行分析提問時。
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延伸閱讀:Google官方發布8種NotebookLM簡報玩法,零散筆記變專業簡報!中英文提示詞一次看

二、創意與影音生成

  1. Gamma
  • 介紹: 徹底改變簡報模式。只需輸入核心概念,即可在數秒內生成設計感與結構感兼具的 PPT 或網頁,讓提案者專注於內容傳遞。
  • 推薦場景: 業務代表、行銷人員。 距離會議只剩 30 分鐘,卻還沒做簡報?輸入標題,讓它幫你搞定排版、配圖與框架。
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延伸閱讀:Gamma年收破1億美元!Gamma怎麼用?完整步驟教你30秒生成簡報變「PPT殺手」

  1. Lovart
  • 介紹: 專注於美術的平台。提供創作者強大的視覺生成工具,大幅縮短概念設計、角色創作、簡報的產出週期。
  • 推薦場景: 遊戲設計師、插畫師、編輯。 在創作初期需要大量角色草圖(Character Design)或特定畫風素材做為靈感參考時。或著你急於需要製作圖表,都可以把資訊提供給Lovart迅速製作雛形。(本文的美術配件都是由Lovart生成)。
Lovart
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  1. Suno
  • 介紹: 重新定義音樂創作。僅需文字描述曲風或歌詞,即可產出含人聲與精良配樂的完整歌曲,為內容創作者解決配樂問題。
  • 推薦場景: YouTuber、Podcast 主持人。 需要一首獨一無二、符合特定氛圍且不擔心版權糾紛的背景音樂或開場曲時。
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延伸閱讀:「只需一鍵」,SUNO讓人人都是音樂家!背後版權爭議卻是一大難題

  1. ElevenLabs
  • 介紹: 全球領先的語音合成技術,支持超擬真人聲複製與多國翻譯。其豐富的情感控制能力,使其成為影視配音與聲音創作的利器。
  • 推薦場景: 數位教材製作、跨國社群小編。 想讓影片在不同國家播放,卻沒錢請配音員?用它來生成極其自然的各國語言配音。
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三、程式開發與技術骨幹

  1. Cursor
  • 介紹: 目前最強大的 AI 程式編輯器。能深度理解整個專案邏輯,自動修改代碼並修復 Bug,讓開發者擁有資深工程師般的產能。
  • 推薦場景: 軟體工程師、工程主管。 在接手前人留下的複雜舊程式(Legacy Code),或需要快速開發新功能時,它是最佳的開發夥伴。
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延伸閱讀:免費下載2025最新Vibe Coding工具地圖!Cursor、GAS、Make該怎麼選?一圖看懂

  1. Lovable
  • 介紹: 實現「對話即開發」。透過與 AI 對話即可生成具備前後端與數據庫功能的完整網頁應用,大幅降低產品原型(MVP)測試成本。
  • 推薦場景: 創業家、非技術背景創辦人。 有一個絕佳的 App 創業點子卻不會寫程式?用聊天的方式,週末就能做出一個可運行的原型。
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延伸閱讀:Lovable提示詞攻略:一文搞懂CLEAR框架+四級提示法,從Vibe Coding小白變「中文提示怪物」

  1. n8n
  • 介紹: 工作流自動化的核心樞紐。透過低代碼的節點串聯,將不同軟體無縫結合,是企業打造自動化流程(Automated Ops)的骨幹。
  • 推薦場景: 營運優化經理、IT 專家。 需要將客戶在網站上的留言自動轉發到 Slack,並同步記錄到 Google 表格與 CRM 系統時。
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延伸閱讀:n8n是什麼?新手如何開始自動化工作流?n8n介面說明、常用節點一次看

  1. Google AI Studio
  • 介紹: 專業的模型開發測試環境。讓開發者能直接調試 Gemini 模型參數、測試 Prompt,是將 AI 技術產品化的核心實驗基地。
  • 推薦場景: AI 開發者、軟體 PM。 當你需要精準測試不同參數對 AI 回答的影響,並希望將這些能力串接到自家軟體產品中時。但其實如果你只是想用Nano BAnana生圖並多輪修調,Google AI Studio很好用。
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  1. Hugging Face
  • 介紹: AI 界的 GitHub。匯聚全球最多的開源模型與數據集,是企業探索開源技術、部署自有模型時不可或缺的技術社群與託管平台。
  • 推薦場景: 數據科學家、ML 工程師。 不想花大錢用閉源 API,想找特定領域(如醫學、法律)的開源 AI 模型進行本地部署時。
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四、未來瀏覽器與AI Agent

  1. ManusAI
  • 介紹: 通用型 AI 代理人。能依照模糊指令自主思考、跨工具規劃並執行複雜任務,標誌著 AI 從「回答問題」邁向「執行任務」。
  • 推薦場景: 追求極致效率者。 當你需要「調查 10 家競爭對手的價格並彙整成比較表」,只要下指令,它會自己上網搜尋並產出文件。
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  1. Wispr Flow
  • 介紹: 語音輸入的新標竿。具備極高精準度,能即時將口說內容轉化為排版正確、語法流暢的文字,是行動辦公族的高效紀錄利器。
  • 推薦場景: 作家、經常移動的商務人士。 打字跟不上思考速度時。透過語音輸入,它會自動修復贅字與文法,產出直接可用的文章。
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  1. Dia
  • 介紹: Arc 團隊推出的 AI 原生瀏覽器。深度理解網頁內容並提供直覺對話,旨在消滅繁雜的分頁,讓瀏覽體驗回歸到「獲取結果」。
  • 推薦場景: 資訊超載的數位職人。 習慣開 50 個分頁卻找不到東西?它能理解所有分頁內容,你只需問「我剛才看的產品哪家最便宜」即可。
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延伸閱讀:實測AI瀏覽器Dia!一鍵整合分頁變「生產力神器」:亮點3功能怎麼用?能取代Chrome嗎?

  1. Comet
  • 介紹: Perplexity 推出的智慧瀏覽器,強調搜尋與行動結合。能代表用戶執行購物、訂位等實際操作,是 AI Agent 走進生活應用的典範。
  • 推薦場景: 聰明消費與生活達人。 計畫旅遊或購物時。告訴它「幫我訂下週三台北最推薦的餐廳」,它能自主導航至訂位頁面並填好資料(但建議你還是親自Review一下餐廳評價)。
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這5款誰都可快樂使用

如果把 17 款工具比喻成工具箱,那麼 Dia、NotebookLM、GeminiLovart 與 Manus 可以說是構成了 2025 年數位職人的「每日核心工作流」。

這五款之所以值得每日開啟,是因為它們分別掌管了:資訊獲取、知識內化、生產力協作視覺美學

以Dia來說,它改變了「搜尋 > 點擊 > 閱讀」的繁瑣流程,幫助理解你所有分頁的內容,每天幫你從海量資訊中直接提取答案,消滅分頁焦慮;NoteBookLM則不同於一般 AI,它只針對「你提供的資料」說話。每天將碎片化的新聞、報告丟進去,幫你建立無雜訊的個人觀點與深度摘要。

至於 Gemini 的優勢在於「日常滲透力」。從寫郵件、排定行程到串接 Google 文件,它是最穩定、且最了解你工作環境的通用型助理;Lovart 讓不具備繪圖技能的編輯或行銷人,每天都能產出高品質、具設計感的視覺素材,維持品牌美感。

而如果你的工作範疇有高度自動化潛力,那 Manus 的代理能力,可以幫助你走出水深火熱的機械性工作深淵。

最後,祝看到文末的大家,2026年武運昌隆!

延伸閱讀:
簡報風格也能精準控制了!「YAML指令」如何讓NotebookLM生成職人質感?4個寫作技巧一次看

Gemini、ChatGPT都可用!三個實用秘訣,教你寫出「神級提示詞」

責任編輯:李先泰

資料來源:a16ztechradarsynthesia9XBen Lang

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關鍵字: #AI工具
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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