AI Agent 工具怎麼選？ChatGPT Work、Gemini Spark、Claude Cowork、Manus 與 Codex 比較

AI Agent 工具怎麼選？ChatGPT Work、Gemini Spark、Claude Cowork、Manus 與 Codex 比較

AI Agent 工具的差異，已經不能只用「哪個模型最強」判斷。對一般使用者而言，更重要的是 Agent 能讀哪些資料、能操作哪些應用、能不能在背景持續工作、是否能碰本機檔案，以及任務最後是報告、簡報、行程還是程式碼。

截至 2026 年 8 月，如果只抓最清楚的產品定位：ChatGPT Work 適合通用知識工作與交付物；Gemini Spark 適合大量工作已經在 Google 生態的人；Claude Cowork 適合跨文件與桌面知識工作；Manus 適合希望 Agent 自主完成網站、簡報等完整任務的人；Codex 則最適合真正的軟體工程。

先看五款工具最簡單的差異

工具	最適合	主要工作環境	最大辨識點
ChatGPT Work	研究、分析、文件與完整成果	ChatGPT、檔案、Apps、本機／雲端	通用工作型 Agent
Gemini Spark	Gmail、Calendar、Docs、Sheets 與持續任務	Google 生態	原生 Workspace＋24/7 背景 Agent
Claude Cowork	文件、資料、簡報、專業知識工作	Claude＋桌面／Connectors	Claude 的知識工作執行層
Manus	跨網站、自主研究、網站／簡報／影片製作	Cloud Agent＋Desktop	任務自主規劃與完整成品
Codex	Coding、Repository、Test、PR、Terminal	開發環境	軟體工程專用 Agent

這張表不能理解成排名。

同一個使用者甚至可能同時使用兩到三個工具，只是把不同工作放到不同入口。

第一個問題：你最後要的是「答案」還是「成品」？

如果只需要：

• 解釋一個問題
• 查一項資料
• 腦力激盪
• 修改一小段文字

一般 Chat 已經足夠。

當任務開始變成：

讀多個來源
↓
自己決定下一步
↓
反覆使用工具
↓
建立文件或檔案
↓
完成一項可以驗收的成果

才需要切到 Agent 型入口。

這也是 ChatGPT Work、Gemini Spark、Claude Cowork 與 Manus 開始產生價值的地方。

ChatGPT Work：適合「我要一個完成的成果」

OpenAI 將 ChatGPT Work 定位為處理較長、多步驟工作與 finished deliverables 的 Agent。

適合的任務包括：

• 市場研究
• 分析多份文件
• 建立報告
• 建立 spreadsheet
• 製作簡報
• 建立 Site
• 整理多個來源
• 長時間推進一項專案

它和一般 Chat 的差別，不只是多幾個工具。

Chat 偏向：

幫我解釋這份報告。

Work 更接近：

讀完這五份報告，找出主要差異，建立一張比較表，再替主管製作一份八頁簡報。

OpenAI 官方目前同時提供 web、mobile 與 desktop 的 Work；Desktop 在取得授權後，還可以進一步接觸本機工作環境。

如果你的工作橫跨研究、文字、資料與交付物，而且沒有被某一個軟體生態綁死，ChatGPT Work 是很自然的通用入口。

站內可以延伸閱讀〈ChatGPT Chat、Work 與 Codex 有什麼差別？2026 使用情境、Projects 與權限比較〉。

Gemini Spark：適合工作已經全部放在 Google 的人

Gemini Spark 的最大優勢不是單一模型能力，而是 Google 已經握有大量使用者的工作 Context。

例如：

• Gmail
• Google Calendar
• Google Docs
• Google Sheets
• Google Workspace
• Connected Apps

Google 在 2026 年 7 月宣布 Gemini Spark 在台灣向 Google AI Pro 用戶推出，定位為能在背景持續執行工作的個人 AI Agent。

例如可以要求：

整理 Gmail 裡所有學校通知，把需要簽署或付款的事情依截止日期列出。

這種工作如果使用其他 Agent，第一步往往是「怎麼把 Gmail 接進來」。

對 Spark 而言，Google 生態本身就是產品優勢。

Google 後續也把 Spark 延伸到 macOS 與更多 Connected Apps，並允許使用者從手機交辦電腦端工作。

如果你的工作日常高度依賴 Gmail、Calendar、Docs 和 Sheets，Spark 的整合成本通常會比較低。

站內可接著閱讀〈ChatGPT與Gemini怎麼選？Work、Projects、Deep Research、Workspace與Android入口〉。

Claude Cowork：適合專業知識工作與文件型任務

Anthropic 推出 Cowork 的邏輯很清楚：把 Claude Code 那種「模型實際執行工作」的模式帶給不寫程式的知識工作者。

Cowork 的典型任務包括：

• Research synthesis
• 文件建立
• Data extraction
• Spreadsheet
• Presentation
• 專業文件處理
• 跨應用工作

Anthropic 2026 年甚至已經針對金融工作推出 KYC、Pitchbook、月結等 Agent templates，並把 Claude 與 Excel、PowerPoint、Word 等辦公環境結合。

Cowork 的產品方向因此很適合：

大量文件
+
需要推理
+
需要整理成專業成果
+
最後仍由專業人士 Review

如果你的主要工作就是分析、文件、研究、財務、法律或其他知識密集任務，Claude Cowork 是值得優先測試的一條路線。

站內已有〈Claude Cowork怎麼用？Remote Sessions、Computer Use、Projects與Artifacts〉可深入閱讀。

Manus：適合想把完整任務直接交出去

Manus 自己把 Chat Mode 和 Agent Mode 明確分開。

Chat Mode 用於回答與討論。

Agent Mode 則會自主規劃並執行複雜任務，包括建立：

• 網站
• 投影片
• 影片
• 研究成果
• 其他完整 Artifact

這使 Manus 的使用感更接近：

我給一個目標，你自己處理中間過程。

<

p class=”wp-block-paragraph”>Manus 還提供 Wide Research，可以把大型研究拆成多個平行子任務；Desktop 的 My Computer 則可在使用者授權後，透過本機命令列存取指定檔案、工具與應用程式。

因此，如果你不想自己規畫太多中間節點，希望 Agent 自己拆工作並交付完整成品，Manus 會比傳統 Chat 更接近這種期待。

但自主程度越高，越需要看清楚它能碰哪些檔案、網站與外部系統。

站內已有〈Manus AI怎麼用？Cloud Browser、任務執行、Artifacts與發布邊界〉。

Codex：如果成果最後是程式碼，直接選 Coding Agent

Coding 是目前最成熟的 Agent 工作場景之一。

Codex 的主要工作包括：

理解 Repository
↓
規畫修改
↓
改程式
↓
執行 Commands
↓
跑 Tests
↓
Debug
↓
Review Diff
↓
處理 PR

OpenAI 目前仍將 Codex 定位為軟體開發與技術工作的專門入口。

它同時支援背景工作、多 Agent、Worktree、Skills 與排程型 Coding 工作。

所以如果你的成果是：

• Feature
• Bug fix
• Migration
• Refactor
• Test
• PR
• Repository change

不要先問哪個通用 Agent 最適合。

直接從 Coding Agent 類工具開始通常比較合理。

站內可閱讀〈OpenAI Codex 怎麼用？App、Cloud Tasks、CLI、AGENTS.md 與 Sandbox〉。

用這張決策樹選就夠了

你主要想完成什麼？
│
├─ 程式／Repository
│      → Codex
│
├─ Gmail／Calendar／Docs／Sheets
│      → Gemini Spark
│
├─ 文件／研究／分析／簡報
│      │
│      ├─ 已在 ChatGPT 生態
│      │      → ChatGPT Work
│      │
│      └─ 高度知識密集／Claude 使用者
│             → Claude Cowork
│
└─ 希望 Agent 自主拆任務並做完整成品
       → Manus

這是一張「第一個工具怎麼選」的地圖，不代表只能使用其中一個。

如果工作需要本機檔案，選擇方式會再次改變

Agent 一旦可以讀本機資料，風險與能力都會一起上升。

ChatGPT Desktop Work、Claude Cowork、Manus Desktop，以及 Coding Agent 都逐漸具備某種程度的本機工作能力。

這時要先確認四件事：

1. Agent 能看到哪些資料夾？
2. 可以只讀，還是可以修改？
3. 網路存取是否同時開啟？
4. 外部動作前是否會要求確認？

「可以讀本機」本身不應被視為單純功能加分。

它同時代表更大的資料範圍。

背景 Agent 適合哪些人？

Gemini Spark、ChatGPT Work、Codex 等產品都正在把 Agent 往長時間與背景執行推進。

真正適合背景處理的工作通常具有：

• 需要持續監控
• 執行時間較長
• 不需要人一直盯著
• 有清楚停止條件
• 最後能驗收

例如：

每天檢查指定來源
↓
只有出現新內容才處理
↓
整理變更
↓
建立摘要
↓
重大事件再通知

如果工作每兩分鐘就需要人的判斷，背景 Agent 的價值反而有限。

不要用「誰最聰明」選 Agent

模型能力當然重要，但 Agent 最終能不能完成工作，還取決於：

面向	要看什麼
Context	能否讀到真正需要的資料
Tools	能否操作工作所需軟體
Permissions	能做多深
Environment	Cloud、本機、Browser、Workspace 或 Repo
Artifact	最終能產生什麼成果
Verification	能否證明任務真的完成
Recovery	做錯後能否回退

一個模型即使在 Benchmark 上更強，如果它拿不到你的 Calendar、Repository 或公司文件，也未必是這項工作的最佳 Agent。

最適合新手的選擇方式

第一次不要同時訂五個工具。

選一項每週真的會發生的工作，再反推入口。

你的工作大量在 Google Workspace

先測 Gemini Spark。

你需要研究、報告、簡報與多種 Artifact

先測 ChatGPT Work 或 Claude Cowork。

你想直接把大型複合任務交出去

測 Manus。

你主要寫程式

測 Codex。

接著用同一批真實任務跑 10～20 次，記錄：

• 完成率
• 人工修改時間
• 工具錯誤
• 未授權操作
• 成本
• 最後成果是否真的可用

這比看一次 Demo 或模型排行榜更能決定要不要留下。

常見問題

ChatGPT Work 和 Claude Cowork 哪個比較好？

沒有單一答案。兩者都面向多步驟知識工作；實際差異應回到你目前的資料、應用生態、工作類型與團隊使用方式，再用真實任務比較。

Gemini Spark 最大優勢是什麼？

對已經依賴 Gmail、Calendar、Docs、Sheets 與 Google Workspace 的使用者，Spark 最大優勢是原生 Context 與跨 Google 服務整合。

Manus 適合新手嗎？

如果任務目標明確，而且希望 Agent 自己規畫中間步驟，Manus 很容易理解。但新手仍應從低風險任務開始，先避免直接開放付款、發布與重要資料修改。

Coding 可以用 ChatGPT Work 而不用 Codex 嗎？

可以討論程式、需求與研究，但需要實際修改 Repository、執行測試與長程 Coding 工作時，Codex 的產品定位更直接。

可以同時用多個 Agent 工具嗎？

可以。常見做法是研究與文件使用通用工作 Agent，Coding 使用專用 Coding Agent，再依資料生態加入 Google 或企業工具。

資料來源

• OpenAI Help Center：ChatGPT Work and Codex，2026 年 8 月更新。
• OpenAI：ChatGPT is now a partner for your most ambitious work，2026 年 7 月 9 日。
• Google：Introducing Gemini Spark，2026 年 7 月 29 日台灣公告。
• Google：Gemini Spark updates，2026 年 6 月 30 日。
• Anthropic：Introducing Cowork、Trustworthy agents in practice、Cowork 官方活動與產品資料。
• Manus Help Center：Chat Mode vs Agent Mode、My Computer、Wide Research。

AI Agent 工具正在快速變多，但第一個選擇其實可以很簡單：先看你的工作在哪裡，再看最後要交付什麼。 工具能不能進入你的真實工作環境，通常比它在一次問答中看起來多聰明更重要。