2026年4月，谷歌为其大模型Gemini推出了一项名为“notebooks”的新功能。这项功能旨在解决一个让许多AI深度用户头疼的问题：如何让AI记住跨对话的项目信息，并精准调用。
想象一下这样的场景：你和AI讨论一个项目方案，上传了十几份文档，反复沟通了几轮需求。第二天，你开启一个新会话想继续，却不得不把所有资料重新上传一遍，再把需求背景复述一次。更糟的是，一旦对话长度超出模型的“记忆窗口”，AI就可能“忘记”你之前强调过的关键点。这种碎片化的体验，在需要长期、深度处理复杂任务的场景下，效率瓶颈尤为明显。
这正是谷歌推出notebooks功能想要破解的核心痛点。过去几年，生成式AI在单次会话内的信息处理能力突飞猛进，但跨会话的、项目级的信息管理和长效记忆，始终是个短板。市面上已有的“自定义记忆”或“会话置顶”功能，更像是对单点问题的修补，缺乏一个系统化的解决方案。而项目管理和知识沉淀，恰恰是个人用户和中小型团队的高频刚需。
Notebooks：一个专属的AI记忆空间
那么，这个notebooks功能究竟能做什么？简单来说，它为用户创建了一个按主题分类的专属AI记忆空间，实现了信息的集中管理和智能复用。
首先，它具备全品类素材整合能力。用户可以将散落在各处的资料——包括不同会话的历史对话记录、本地存储的文档、表格、演示文稿，以及为特定场景设置的自定义指令——全部归拢到一个主题notebook中。这就好比为每个项目建立了一个专属的数字档案库，所有相关素材一目了然。
其次，是精准的上下文调用能力。当你基于某个notebook发起对话时，Gemini会将该notebook内的所有内容作为固定的背景信息来理解你的问题。这意味着，AI生成的内容会高度贴合该项目的具体语境和需求。根据谷歌的内部测试，这种模式下内容匹配的精准度，相比常规的对话模式提升了超过60%。用户无需再扮演“复读机”的角色，每次重复上传资料和说明背景。
最后，是跨产品生态的同步能力。该功能与谷歌此前推出的笔记分析工具NotebookLM实现了无缝打通。用户在NotebookLM中整理、分析、沉淀的所有笔记和资料，都可以一键导入到对应的Gemini notebook中。这实际上构建了一个从个人知识收集、整理，到AI深度分析、应用的完整工作闭环，大大提升了知识资产的利用效率。
从工具到助理：大模型产品的演进方向
按照谷歌的规划，notebooks功能将首先面向Gemini AI Ultra和Pro的订阅用户开放灰度测试，并预计在今年第三季度逐步推广至所有免费用户。
这一动作并非孤立。纵观行业，无论是OpenAI为ChatGPT推出的“自定义记忆”功能，还是字节跳动为豆包打造的“专属空间”，其战略指向都异常清晰：让通用大模型从一个需要反复调教的“公用工具”，进化成能够理解用户长期偏好和项目背景的“专属知识助理”。竞争的焦点，正从通用能力的军备竞赛，转向对个性化、场景化需求的深度满足。
据了解，谷歌的蓝图还不止于此。后续，notebooks功能计划上线团队协作特性，支持多名成员共同编辑同一个notebook，共享项目上下文。这将把该功能的应用场景，从个人知识管理进一步拓展至团队项目协同，为中小型团队提供AI赋能的协作新范式。可以预见，谁能在“长效记忆”与“场景深耕”这条赛道上跑得更稳，谁就能在下一阶段的用户争夺中占据先机。
