Агентный ИИ в программировании: Google Jules

Введение

В последние месяцы разработчики могли заметить существенные изменения в подходах к написанию кода. Искусственный интеллект вышел за рамки простых подсказок фрагментов и начал проявлять самостоятельность. Программисты переходят от вспомогательных инструментов, таких как Copilot, к агентным системам, которые осознают цели, разрабатывают последовательность действий и реализуют их автономно.

Google Jules находится в авангарде этого направления. Это не чат-ассистент, интегрированный в среду разработки; это полноценный асинхронный агент для кодирования. Пользователь указывает, что именно нужно исправить, обновить или протестировать, а система выполняет задачу удаленно: клонирует репозиторий, редактирует код в защищенной облачной виртуальной машине, запускает тесты и создает запрос на слияние для проверки.

Разница кажется незаметной, но имеет глубокий смысл: Jules не ждет ввода от пользователя. Он действует независимо, ориентируясь на намерения и контекст проекта. Система изучает документацию, проводит сборку, демонстрирует план до каких-либо вмешательств и объясняет каждое изменение в представлении различий. Пока разработчик сосредотачивается на архитектуре или дизайне, Jules незаметно решает рутинные задачи, поглощающие большую часть рабочего дня, включая обновления версий, нестабильные тесты, пропущенные описания и незначительные ошибки.

Что отличает Jules от других?

Большинство инструментов ИИ для кодирования остаются внутри редактора кода. Они дополняют функции, предлагают правки или рефакторят небольшие фрагменты под постоянным контролем. Jules действует иначе. Он переносит весь процесс за пределы локальной среды и выполняет его асинхронно в облаке.

При назначении задачи, например, "Обновить приложение до Next.js 15 и перенести в директорию app", система не ограничивается предсказаниями. Она извлекает репозиторий из GitHub, настраивает виртуальную машину, устанавливает зависимости, вносит и тестирует изменения, а затем представляет план и различия до внесения правок в основную ветку.

Этот полный цикл отличает Jules от ассистентов на основе подсказок, таких как Copilot или Cody. Он не ускоряет написание кода; он завершает работу, от которой разработчики предпочли бы избавиться.

Платформа основана на четырех ключевых принципах:

• Интеграция с GitHub — Jules взаимодействует через задачи, ветки и запросы на слияние, как коллега. Задачи можно назначать напрямую, добавив метку jules к проблеме.
• Облачная среда выполнения — Каждая задача запускается в чистой виртуальной машине Ubuntu с предустановленными Node.js, Python, Go, Rust, Java и Docker. Без локальной настройки и проблем с зависимостями.
• Прозрачное мышление — Jules отображает план, объясняет шаги и генерирует различия перед слиянием. Пользователь видит весь процесс размышлений.
• Асинхронная независимость — После запуска Jules продолжает работу даже при закрытии браузера. Уведомления приходят по завершении.

Архитектура Jules

Jules представляет собой систему workflow, построенную вокруг большой языковой модели Gemini 2.5 Pro и облачного слоя выполнения. Она сочетает структурированную автоматизацию с агентным мышлением, делая каждый этап (планирование, редактирование, тестирование, запрос на слияние) видимым, отслеживаемым и обратимыми.

Вот как это функционирует на практике:

• Инициализация задачи: При описании задания ("Добавить интеграционные тесты для auth.js"), Jules создает сессию, связанную с репозиторием и веткой GitHub. Он извлекает метаданные репозитория и подсказки среды из файлов вроде README.md или AGENTS.md.
• Настройка среды: Jules запускает временную виртуальную машину Ubuntu в облаке. Она автоматически устанавливает зависимости или выполняет скрипт настройки — npm install, pytest, make build или что указано. Все происходит в изоляции, сохраняя безопасность репозитория.
• Анализ и планирование: С помощью Gemini 2.5 Pro Jules изучает код и запрос, чтобы составить план: какие файлы изменить, функции затронуть, тесты добавить. План представляется на утверждение перед выполнением. Его можно редактировать или одобрять в интерфейсе.
• Генерация кода и тестирование: После одобрения Jules реализует шаги в виртуальной машине. Он пишет или корректирует код, запускает тесты, проверяет результаты и фиксирует все в ленте активности. Здесь можно наблюдать, как Jules "размышляет вслух" — объясняя причины изменений в файлах.
• Различия и проверка: Каждое редактирование сопровождается Git-рассинхронизацией. Ее можно развернуть, изучить патч, скачать или скопировать фрагменты. Jules описывает изменения естественным языком и связывает их с шагом плана.
• Фиксация и создание запроса: В конце Jules отправляет обновленную ветку в GitHub и открывает запрос на слияние, где пользователь или CI-пайплайн может проверить и объединить. Пользователь остается владельцем репозитория — Jules коммитит только как помощник.

Вся система работает асинхронно. Можно закрыть ноутбук, отвлечься или перейти к другой ветке, пока Jules завершает сборку или тесты. По окончании приходит уведомление в браузере или обновление интерфейса.

Начало работы с Jules

Jules создан для простоты с первого использования. Не требуется установка или настройка; все происходит в облаке с входом через GitHub. Вот типичный процесс подключения.

1. Вход и подключение к GitHub

Перейдите на jules.google и авторизуйтесь через аккаунт Google. После согласия с уведомлением о конфиденциальности система предложит связать аккаунт GitHub. Jules получает доступ только к репозиториям, которые вы явно разрешаете, так что можно выбрать все или отдельные проекты.

После связи отобразится список репозиториев в селекторе. Выберите один, и Jules автоматически определит ветки, README и контекст сборки.

2. Формулировка четкого запроса к задаче

Центральный элемент — поле для запроса, где описывается желаемое действие. Можно вводить инструкции на естественном языке, например:

Добавить тест для parseQueryString() в utils.js

Для назначения задачи из GitHub достаточно добавить метку 'jules' к проблеме. Jules автоматически подхватит ее, составит план и подготовит виртуальную машину.

Возможно прикреплять изображения (макеты интерфейса или скриншоты ошибок) для дополнительного контекста. Jules использует их как визуальные подсказки, не включая в репозиторий.

3. Проверка плана

До написания кода Jules демонстрирует рассуждения — структурированный разбор запланированных шагов. Каждый шаг можно развернуть, оставить комментарий или внести корректировки в чате. После одобрения план начинает выполняться в новой виртуальной машине.

4. Наблюдение за работой Jules

В ленте активности отображаются живые логи действий: установка зависимостей, правки файлов, запуск тестов или создание различий. Можно отойти; асинхронность предусмотрена изначально.

По завершении предоставляется обзор, включающий:

• Измененные файлы
• Общее время выполнения
• Количество добавленных или измененных строк кода
• Созданную ветку с сообщением коммита

Далее можно нажать Publish PR, и Jules создаст запрос на слияние в GitHub с уже отправленными изменениями. После проверки и удовлетворения можно объединить запрос.

CLI-инструмент Jules

Хотя веб-приложение обеспечивает визуальную панель, CLI Jules Tools переносит ту же функциональность в терминал. Он легковесен и seamlessly интегрируется в повседневные процессы разработки. С его помощью можно запускать задачи, отслеживать прогресс или извлекать результаты, не выходя из редактора или CI/CD-пайплайна.

1. Установка и авторизация

Jules Tools доступен через npm. Установите глобально командой:

npm install -g @google/jules

После установки авторизуйтесь аккаунтом Google:

jules login

Откроется окно браузера для подтверждения, после чего получите доступ ко всем сессиям Jules.

2. Просмотр репозиториев и сессий

CLI позволяет видеть подключенные репозитории GitHub и активные сессии.

# Список подключенных репозиториев
jules remote list --repo
# Список активных или прошлых сессий
jules remote list --session

Это аналог дашборда Jules, но в терминале — удобно для автоматизированных проверок или работы на сервере без GUI.

3. Создание новой сессии

Запуск новой задачи кодирования прост:

jules remote new --repo . --session "Добавить определения TypeScript в utils/"

Команда указывает Jules извлечь текущий репозиторий, запустить защищенную облачную виртуальную машину и начать планирование. В ответ вернется ID сессии для дальнейшего мониторинга или извлечения изменений.

4. Извлечение результатов

Когда Jules завершает задачу и создает запрос на слияние, изменения можно вернуть локально:

jules remote pull --session 123456

Это полезно для CI-систем или команд, предпочитающих оффлайн-проверку перед объединением.

5. Запуск TUI

Для визуального представления достаточно ввести:

jules

Это активирует Terminal User Interface (TUI) — минимальный дашборд с живыми сессиями, задачами и прогрессом прямо в терминале. Идеальное сочетание автоматизации и видимости.

Выбор планов Jules под ваш workflow

Jules адаптируется к масштабам разработки — от индивидуального отладки до корпоративной agile-разработки. Доступны три уровня, каждый оптимизирован для разных нагрузок, но все используют модель Gemini 2.5 Pro.

Платные планы управляются через Google AI Plans, пока только для индивидуальных аккаунтов @gmail.com. Google анонсировал скорое появление опций для Workspace и enterprise.

По исчерпанию дневной квоты (за rolling 24 часа) можно просматривать и управлять существующими сессиями, но новые запускать нельзя до сброса. Jules покажет подсказку или предложение "Upgrade".

Каждый план устанавливает лимит параллельности, определяющий максимум одновременных виртуальных машин. Превышение приводит к очередям, обеспечивая безопасное выполнение без конфликтов.

Каждая сессия Jules создает защищенную виртуальную машину с реальными вычислительными затратами. Ограничения гарантируют стабильность, изоляцию нагрузок и защиту данных репозиториев от перегрузок. Они также помогают Google оценивать производительность для будущих обновлений с несколькими агентами.

Конфиденциальность, безопасность и обработка данных

Когда ИИ выполняет код, доверие становится ключевым. Jules спроектирован с учетом приватности разработчиков. Каждый репозиторий, задача и среда изолированы, а приватные данные не используются для обучения модели.

На практике это выглядит так:

1. Временные изолированные виртуальные машины: Каждая задача выполняется в эфемерной облачной виртуальной машине. По завершению, успехе или неудаче, среда уничтожается. Нет постоянных контейнеров, общих томов или долгоживущих процессов. Эта песочница предотвращает утечки или загрязнение между запусками. Новая задача всегда начинается с чистого листа.
2. Явный доступ к репозиториям: Jules работает только с репозиториями, авторизованными через GitHub. Чтобы отключить доступ, отзовите разрешения в настройках приложений GitHub.
3. Без обучения на приватном коде: В отличие от некоторых ассистентов, собирающих контекст скрытно, Jules не обучает модель на приватных репозиториях. Запросы, различия и коммиты используются исключительно для сессии, не для улучшения модели. Это основа подхода Google к агентным системам: модель эволюционирует через агрегированное обучение, но не за счет личного или корпоративного кода.
4. Безопасное выполнение и управление зависимостями: Все сборки происходят в полной песочнице. Команды доступны для инспекции через ленту активности или логи. При риске можно приостановить или удалить задачу.
5. Прозрачные логи и полная аудитория: Каждое действие Jules — создание плана, генерация различий, тестирование, коммит или запрос — фиксируется в логах. Их можно скачать или просмотреть позже для соответствия или аудита.

Итоги

Разработка ПО входит в агентную эру, где ИИ не просто помогает, а активно участвует. Google Jules — яркий пример этого перехода.

Он интегрируется с GitHub, выполняет задачи безопасно в собственной виртуальной машине, проверяет вывод тестами и демонстрирует рассуждения с различиями перед объединением. Будь то исправление ошибки, рефакторинг функции или очистка зависимостей, Jules позволяет ускоряться без компромиссов.

Для команд, изучающих автоматизацию, или разработчиков, уставших от рутины обслуживания, это начало новой генерации инструментов ИИ.