GPTs 有「超能力」卻沒人會用，Google 用 Opal 想讓 AI 自訂變簡單
OpenAI 親手砍掉了 GPTs Actions
2024 年初，OpenAI 宣布棄用 Custom GPTs 的 Actions 功能。這個能讓 ChatGPT 呼叫外部 API 的機制，曾是整個 GPT Store 生態的核心賣點。
為什麼砍？
OpenAI 自己的文件寫得很坦白：Actions 是「為開發者和熟悉 API 呼叫的人設計的」。翻譯成白話：一般人根本用不了。
要讓一個 GPT 能查天氣、存資料、或串接第三方服務，你得準備這些東西：一份符合 OpenAPI 規範的 JSON Schema、正確的 OAuth 或 API Key 認證設定、用 Postman 這類外部工具來除錯（因為 ChatGPT 本身的除錯能力接近零）。
光是「寫一份正確的 OpenAPI Schema」這件事，就足以讓 95% 的使用者在第一步棄權。
社群的回饋也不意外：「原本期待簡單的即插即用體驗，結果換來的是跟規格書、金鑰、和不可預測行為搏鬥的挫折感。」
Function Calling 是好東西嗎？當然是。但如果只有 5% 的人能碰到它，那就只是一個技術 demo，不是產品功能。
Google 的回答：把 Opal 塞進 Gemini
2025 年 12 月，Google 把實驗性的 Opal（一款「Vibe Coding」無程式碼工具）整合進 Gemini App，催生出全新的 Gems from Labs。
這些新 Gem 和過去只能設定「你是一個友善的助手」這種人設的舊 Gems 完全不同。每個 Gem 背後是一套多步驟工作流程，能串接 Gemini（文字）、Imagen（圖片）、Veo 3（影片）等模型，產出互動式結果。
建立流程？用講的就好。
你描述想要什麼，Opal 自動生成一張視覺化的步驟流程圖。每個節點代表一個 AI 動作，你可以點進去看提示詞、調整順序、修改參數。Google 宣稱，從想法到可運作的 prototype，不用一分鐘。
不用寫 Code，不用設定 API Key，不用搞 OAuth callback URL。完成後自動託管，分享連結就能讓別人使用。
聽起來是 GPTs Actions 的完美替代方案，對吧？
「不用寫程式」不代表「沒有門檻」
實際用過的人給的評價比較複雜。
第一個問題：黑箱除錯。Opal 把自然語言翻譯成結構化工作流程的過程是不透明的。當結果不如預期，你面對的是一個「看得見步驟，但不知道為什麼這一步會這樣做」的系統。2025 年 11 月的更新加入了即時錯誤顯示和除錯工具，但本質上你仍在除錯一個黑箱。
第二個問題：邊界案例。多位測試者指出，簡單的流程很快就能跑起來，但稍微複雜一點的需求就會「快速組裝、執行失敗，只剩下基本流程、壞掉的輸出、和嚴格的限制」。DataCamp 的教學建議至少用 10 種不同輸入測試，才算可靠。
第三個問題：效能隨複雜度遞減。單一步驟的 Gem 表現流暢，但當你開始疊加多個步驟和資料來源，反應速度會明顯下降。
有人在 Hacker News 上寫：「Opal 做玩具 App 很有趣，但拿來做稍微正經的東西就讓人失望。沒有嵌入功能、沒有 API 層、也無法匯出程式碼，玩一下就放棄了。」
所以 Opal 比 GPTs Actions 容易嗎？毫無疑問。但「容易上手」和「容易做出有用的東西」之間，還有一段不小的距離。
兩種路線，兩種取捨
把兩邊攤開來看：
| GPTs + Actions | Gemini + Opal | |
|---|---|---|
| 目標用戶 | 開發者 | 一般使用者 |
| 建立方式 | 對話設定 + 手寫 OpenAPI Schema | 自然語言描述 → 視覺化流程 |
| 外部 API | 完整 REST API 整合 | 僅限 Google 生態系 |
| 認證設定 | 需要（API Key / OAuth） | 不需要 |
| 除錯方式 | 外部工具（Postman） | 視覺化步驟編輯器 |
| 費用 | ChatGPT Plus（$20/月）才能建立 | 免費（Beta） |
| 程式碼匯出 | 不支援 | 不支援 |
| 語音互動 | 支援 | 不支援 |
| 現況 | Actions 已棄用，轉向 MCP/Skills | 持續擴展中（160+ 國家） |
簡單說：GPTs 選擇了「功能強大但只有開發者能用」，結果因為太少人用而被砍。Google 選擇了「人人都能上手但功能受限」，賭的是普及率。
那一般人該選哪邊？
如果你是不寫程式的人，想快速做出一個 AI 小工具（食譜推薦、穿搭建議、社群貼文產生器），Opal 是目前門檻最低的選擇。免費、不用帳號就能分享、60 秒內能看到東西跑起來。Google 目前已推出 18 款官方 Gem，涵蓋食譜、行銷、學習、設計等場景，可以直接用或拿來改（Remix）。
但如果你需要串接外部服務（查資料庫、呼叫自家 API、處理付款），Opal 幫不了你。它被鎖在 Google 的生態系裡，沒有 webhook、沒有自訂認證、也沒有程式碼匯出。
OpenAI 這邊的替代方案正在成形：MCP（Model Context Protocol）連接器已支援 Stripe、Vercel 等夥伴，代號「Hazelnut」的新 Skills 系統預計 2026 年初上線。走的是另一條路，用標準化協議降低整合門檻，而不是消滅程式碼。
結論：易用性之戰才剛開始
GPTs Actions 的失敗證明了一件事：再強大的功能，如果 95% 的人碰不到，就等於不存在。
Google 用 Opal 提出了一個不同的答案：與其讓使用者學寫程式，不如讓 AI 幫你寫。代價是功能天花板比較低，而且你永遠被綁在 Google 的園子裡。
這場易用性之戰還沒分出勝負。但有一點已經確定：未來 AI 工具的競爭，不再只是比模型聰不聰明，更是比誰能讓最多人真正用得上。
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