4月8日，Google 宣布在 Gemini 中上線 Notebooks 功能，將 NotebookLM 直接接入 Gemini 的主要工作流程。
表面上是產品更新，背後有 Google 的一項重要判斷：未來的 AI 助手競爭，不是誰的模型答題更準，而是誰能更好地管理用戶的個人知識體系。
這個功能實際上怎麼用
Gemini 側邊欄現在多了一個 Notebooks 入口。你可以在裡面放入：
- PDF 文件
- Google Drive 裡的檔案
- 網頁連結
- YouTube 影片
- 直接複製貼上的文字
建立 notebook 之後，Gemini 在回答問題時，會同時使用你放進去的內容和網頁搜尋結果綜合回答——而不只是靠模型本身的知識。
更關鍵的一點是：這些 notebooks 在 Gemini 和 NotebookLM 之間自動雙向同步。你在 Gemini 裡建立的 notebook，在 NotebookLM 裡直接出現。你在 NotebookLM 裡加入的來源檔案，在 Gemini 裡也能使用。
之前這兩個產品是完全分離的，現在已經打通。
Deep Research 也接進來了
Google 同步做了另一件事：Deep Research 的結果可以直接存進 notebook 裡。
Deep Research 是 Gemini 的深度調研功能——給它一個問題，它會自動搜尋數十個來源，輸出一份結構化報告。以前這份報告用完就沒了，現在可以把它和它引用的所有來源一起存進 notebook，後續繼續用 NotebookLM 製作音訊摘要、影片概述、追問細節。
這條鏈路打通之後，一個標準研究流程可以是：
- 用 Deep Research 跑一遍背景調研
- 把報告和來源一起存進 notebook
- 在 notebook 裡繼續對話追問
- 用 NotebookLM 生成音訊 Overview 快速消化
如果這條鏈路運作順暢，研究類工作的效率提升會比較明顯。
和 OpenAI/Anthropic 的 Projects 有什麼不同
三家都在往持久化上下文管理這個方向走，但邏輯不完全一樣。
OpenAI 的 Projects 和 Claude 的 Projects 更偏向記住你的工作習慣和偏好，是一種跨對話的長期記憶系統。
Google 的 Notebooks 更偏向管理你的知識來源——你放入什麼內容，Gemini 就用什麼內容回答你，邊界很清晰。
這反映了兩種不同的使用場景：
- 做研究、寫作、分析，需要管理大量原始資料 → Notebooks 更合適
- 日常使用 AI 輔助工作，需要它記住你的上下文和偏好 → Projects 類產品更合適
Google 選擇研究場景切入，並不奇怪——NotebookLM 本來就是從這個場景起步，已經運行了兩年，累積了不少具體功能：音訊摘要、影片概述、FAQ 生成，這些都是差異化能力。
一個值得關注的細節
有個功能叫 Use notebook memory，可以讓 Gemini 使用 notebook 裡的內容來增強所有對話的回答——不只是在特定 notebook 的上下文裡，而是全域生效。
這是個不小的變化：以前匯入 AI 的檔案，對話結束就消失了。現在可以建立持久化的私人知識庫，影響 Gemini 所有的回答。
你可以為每個 notebook 設定自訂指令，指定 Gemini 回答時的語氣、格式、重點關注角度。這種自訂程度，對長期專案和專業研究來說是真實的效率提升。
存取限制與推進節奏
目前 Notebooks 只對 Google AI Plus、Pro、Ultra 訂閱用戶開放，先上網頁版。接下來會擴展到：
- 行動裝置
- 更多歐洲國家
- 免費使用者
NotebookLM 現在運行在 Gemini 3 模型上。
NotebookLM 從實驗性產品到現在被整合進 Gemini 主產品線，這個軌跡說明 Google 覺得這個產品的方向是對的。接下來值得觀察的是：這套 Notebooks 體系能不能讓更多一般使用者把 Gemini 用起來，而不只是偶爾問問天氣和翻譯。
參考來源：Google introduces Notebooks in Gemini, a project management tool synced with NotebookLM（Google Blog）；Gemini app rolling out 'notebooks' to organize chats & files, CocoLoop、 integrates with NotebookLM（9to5Google）；Google Integrates NotebookLM Into Gemini App For All Users（Dataconomy）；NotebookLM adds Deep Research and support for more source types（Google Labs Blog）