Google AI Edge Foresight 是什麼？離線 AI 會議筆記與知識庫

如果你用 Mac 開會，常常一邊聽客戶說話，一邊翻上次提案和報價單，那 Google Foresight 值得你留意。

它把即時筆記與專案資料搜尋放進同一個 App，AI 運算留在自己的電腦上。

尤其適合想保留自己記下的重點，又希望 AI 補回上下文的人。

Google Foresight 做什麼？先看懂三個工作

Google 在 2026 年 10 月 6 日的官方公告中推出 Google AI Edge Foresight，定位是實驗性的 Mac 會議助手，使用 EmbeddingGemma 2 與 Gemma 4，把會議內容、筆記與個人文件接在一起。

你可以把它理解成三個連續動作：開會時留下重點，AI 根據逐字稿補充筆記，遇到問題時再從既有資料找答案，重點是把正在討論的事情，接回你之前已經做過的工作。

你寫關鍵字，AI 補回討論內容

Foresight 官網的筆記示範採左右對照介面，左側是自己寫的速記，右側是 AI 根據會議逐字稿補充的內容，不必等到會議結束，才開始整理一大段錄音。

例如客戶討論了新產品的交期，你只記下「包裝改版，時間待確認」，期待的結果是 AI 能補回剛才提到的條件與背景，而你仍然可以用自己的速記決定哪些事情值得留下。

這種設計適合有經驗的顧問、PM 或業務，你通常知道哪一句重要，最容易漏掉的反而是旁邊那段理由，以及話題跳走前提到的補充條件。

接上專案文件，開會時不用到處找

官網列出的來源包括本機資料夾、Google Drive、行事曆與網頁書籤，檔案格式涵蓋 PDF、Google Docs、Microsoft Office、純文字與 Markdown，也能處理圖表等視覺資料。

例如你把這次提案、上一版規格與會議紀錄放進同一個專案範圍，開會時就能問「上次討論包裝改版，有哪些還沒決定的事情？」，讓搜尋從問題開始，不必先想起檔名。

Live Assistance 在對話中找相關資料

Foresight 的 Live Assistance會聽取會議內容，在出現相關問題時提供帶有來源的資訊，也可以自己打字問，它擷取麥克風與系統音訊，可搭配 Google Meet、Zoom 或面對面討論。

假設客戶突然問「上一版交期為什麼延後？」，這個功能想做到的，就是從你匯入的資料裡找回原因，省掉切換視窗、打開好幾份文件的動作，能不能在你需要的時候找到正確版本，才是這個功能是否好用的關鍵。

為什麼可以離線？兩個模型各做一件事

Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 介紹說明，它能把文字、圖片、音訊與影片轉成可以比較相似程度的表示方式，白話說，就是幫不同格式的資料建立一套共同的搜尋座標。

在 Foresight 的分工裡，EmbeddingGemma 2 負責協助找相關內容，Gemma 4 再根據找到的資料整理回答，這種「先找資料，再回答」的做法叫 RAG，也就是檢索增強生成。

這也解釋了為什麼把文件放進去之後，仍可能回答不好，資料有沒有被正確匯入、搜尋是否找到對的段落，以及模型能否在有限篇幅裡整理好，都會影響結果，單看模型排行榜，無法直接判斷一場會議的使用體驗。

官方說明 AI 推論、會議音訊與筆記在本機處理，已備妥的模型及本機資料可以離線使用，但接 Google Drive 匯入新內容，仍是需要網路的另一個步驟，離線能力不代表斷網時也能取得雲端最新文件。

talat 開發者 Nick 的網路觀察還指出另一個差別：他沒有看到音訊或逐字稿內容被上傳，但觀察到會議長度、字數等去識別化使用資料傳回 Google，也就是說，他觀察到的使用資料回傳，與會議內容的本機處理同時存在。

費用與硬體：目前是 Mac 的實驗性工具

目前官網提供 macOS 下載，並寫明為 Apple Silicon 最佳化，Google 的發布文章強調不需要雲端訂閱費，使用成本主要落在自己的電腦、模型儲存空間與運算資源。

若你已經有 Apple Silicon Mac，可以從小範圍試用開始，我不建議只為了這個仍在實驗階段的 App 換電腦，Windows 使用者已在官方 GitHub提出需求，目前尚無官方推出時程。

網友怎麼評價？轉寫有亮點，檢索與摘要仍有落差

Foresight 才剛推出，公開心得多半是初步試用，其中也有競品開發者的觀察，適合拿來找出要測什麼，還不足以當作長期穩定性的結論。

英文轉寫獲得肯定，但摘要可能理解錯情境

會議工具 talat 的開發者 Nick 在 10 月 9 日公開的短期試用心得裡，肯定英文轉寫的速度與準確度，但他用自己說話加上 YouTube 訪談測試時，摘要曾把內容整理成像是同一場團隊會議，外放聲音也遇到重複收音，逐字稿當時只區分麥克風與系統音訊，沒有逐一辨識遠端的不同參與者。

這個案例提醒我，買單之前要把「聽得懂文字」和「理解這場會議」分開看，逐字稿正確，仍不代表摘要知道誰是在提案、誰是在引用別人的話，以及哪些事情真的已經決定。

另一家工具 Recall 的作者 Sankari Nair 在10 月 12 日的試用文章中，也肯定轉寫與 PDF 匯入，但在 M3、16GB 記憶體的 Mac 上，約 90 分鐘的會議摘要等待較久，網頁與 YouTube 匯入在該次測試沒有成功。

文件放得進去，不代表每次問得出來

Reddit 使用者 u/IanWaring 的實際回報更接近知識庫工作，他匯入約 450 份 Google Drive 與本機文件後，遇到已知內容找不到、回答慢，以及輸入超過模型上下文限制的錯誤，後續縮小資料範圍，有些問題仍失敗，也有問題成功得到附來源的答案。

他的回報顯示，即使資料已匯入，實際問答仍可能漏掉已知內容。

我的做法會是先準備幾個自己知道答案的問題，例如「哪一份文件寫了交期？」以及「上次改版留下哪兩件待辦？」，如果這些都找不到，就先處理匯入與檢索問題，不急著把整顆硬碟接上去。

中文會議是台灣使用者最該先確認的門檻

社群已出現 foresight-zh 非官方專案，作者表示原本的轉寫流程以英文為主，因此另做中文與中英混合語音的接合方案，中文與中英混合轉寫，目前已有社群自行補足的方案。

如果你的會議主要講中文，先測公司名稱、人名、產品型號與中英混用能不能留下來，對台灣工作者而言，這比能否生成一段漂亮摘要更直接影響使用價值。

新手怎麼試？用一個專案跑完會前、會中、會後

我會建議從一場 10 到 15 分鐘的模擬提案開始，以下是假設的工作情境：你要和客戶確認新品包裝，手上有產品規格、上一版提案，以及一份舊會議紀錄。

1. 先從官網下載 Mac App，依 App 引導完成模型準備與所需音訊權限，先確認它能收到你的聲音及會議播放的聲音。
2. 在 Sources 加入這個專案的少量文件，先問一個確定答案在文件裡的問題，例如「上一版包裝的尺寸是多少？」，確認能回到相符來源，再開始會議測試。
3. 開會時自己只留下關鍵字，例如「改小盒、先不換材質、下週確認」，觀察補充筆記有沒有留下討論理由，而不是只把句子寫長。
4. 用一個需要查舊資料的問題測試 Live Assistance，例如「上次不換材質的原因是什麼？」，分開看有沒有找到資料、答案是否對得上，以及回應速度能否跟上討論。
5. 會後把結果整理成「已決定、待確認、誰負責」三類，假設會中只說下週再討論，產物就應該留在待確認，不能變成下週一定交付。

這樣試完，你會知道自己缺的是轉寫、筆記補充，還是資料搜尋，若英文短會議與單一專案運作順利，再逐步增加時長和來源，比一開始匯入所有資料更容易找出問題。

我的看法：值得試，但先拿它補上一段工作

Foresight 最吸引我的地方，是把「我現在聽到什麼」與「我以前存過什麼」放在一起處理，對顧問、業務或專案負責人來說，常見的時間浪費正是兩者接不起來，會議結束後還要重新找一次資料。

如果你已有 Apple Silicon Mac、願意從英文短會議開始，想體驗本機 AI 怎麼接進工作，它是很具體的入口，若你需要中文多人會議穩定產出、長時間錄音整理，或全公司共用的知識系統，就先保留現有工具，等這些需求在自己的情境裡跑通，再決定替換範圍。

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參考資料

• Google：Google AI Edge Foresight
• Google AI Edge Team、Android ML Team（2026）：Bring multimodal semantic search to the edge with EmbeddingGemma 2
• Google DeepMind（2026）：EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model
• talat（2026）：First impressions of Google AI Edge Foresight
• Recall（2026）：What Is Google AI Edge Foresight, and Is It a Second Brain?
• Reddit：Google AI Edge Foresight
• GitHub：Foresight Windows 版功能請求 #1322
• GitHub：michaelpersonal/foresight-zh

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