Google Jules wychodzi z bety: perspektywy i wyzwania agenta AI dla programistów

Google oficjalnie udostępniło Jules, swojego agenta AI do kodowania, który wcześniej znajdował się w fazie beta. Narzędzie, bazujące na zaawansowanym modelu Gemini 2.5 Pro, ma za zadanie działać asynchronicznie, integrować się z GitHubem i klonować bazy kodu do wirtualnych maszyn Google Cloud. Celem jest automatyczne naprawianie lub aktualizowanie kodu, co ma pozwolić deweloperom skupić się na bardziej złożonych zadaniach.

Jules został po raz pierwszy zaprezentowany w grudniu jako projekt Google Labs, a w maju udostępniono go do publicznych testów. Kathy Korevec, dyrektor produktu w Google Labs, podkreśla, że decyzja o wyjściu z bety została podjęta dzięki znacznej poprawie stabilności narzędzia oraz wdrożeniu setek aktualizacji interfejsu użytkownika i jakościowych. Jej słowa sugerują długofalowe plany Google wobec Jules.

Nowa polityka cenowa i prywatności

Wraz z szerszym udostępnieniem, Google wprowadziło ustrukturyzowane poziomy cenowe dla Julesa. Model „dostępu wstępnego” oferuje darmowy plan z limitem 15 indywidualnych zadań dziennie i trzech równoczesnych, co stanowi ograniczenie w porównaniu do 60 zadań dostępnych w fazie beta. Płatne plany Julesa są częścią pakietów Google AI Pro i Ultra, wycenionych odpowiednio na 19,99 USD i 124,99 USD miesięcznie, oferując 5-krotnie i 20-krotnie wyższe limity zadań. Korevec zaznaczyła, że te strukturyzacje cenowe oparto na analizie rzeczywistego wykorzystania narzędzia w ostatnich miesiącach.

Istotną zmianą jest również aktualizacja polityki prywatności Julesa, która ma być bardziej precyzyjna w kwestii wykorzystywania danych do trenowania AI. Jeśli repozytorium jest publiczne, jego dane mogą być wykorzystywane do treningu, jednak w przypadku prywatnych repozytoriów, dane nie są wysyłane. Google twierdzi, że nie zmieniło dotychczasowych praktyk szkoleniowych, a jedynie doprecyzowało język polityki, odpowiadając na wcześniejsze uwagi użytkowników dotyczące jej niejasności.

Wyniki bety i kierunki rozwoju

W fazie beta, tysiące deweloperów zrealizowało dziesiątki tysięcy zadań, co zaowocowało ponad 140 000 publicznie udostępnionych ulepszeń kodu. Wczesne opinie użytkowników doprowadziły do dodania nowych funkcji, takich jak ponowne wykorzystywanie poprzednich ustawień dla szybszej realizacji zadań, integracja z GitHub Issues oraz wsparcie dla multimodalnego wprowadzania danych.

Korevec wskazuje, że głównymi użytkownikami Julesa jak do tej pory są entuzjaści AI oraz profesjonalni deweloperzy. Kluczową przewagą Julesa nad konkurencyjnymi narzędziami, takimi jak Cursor czy Windsurf, jest jego asynchroniczne działanie w wirtualnej maszynie. Pozwala to użytkownikom zlecać zadania i odchodzić od komputera, podczas gdy Jules autonomicznie kończy pracę. Najnowsze aktualizacje to głębsza integracja z GitHubem, umożliwiająca automatyczne otwieranie zapytań pull, oraz funkcja Environment Snapshots, pozwalająca na zapisywanie zależności i skryptów instalacyjnych w celu szybszego i bardziej spójnego wykonania zadań.

Dane z SimilarWeb pokazują, że od momentu wejścia w publiczną betę, Jules odnotował 2,28 miliona wizyt na całym świecie, z czego 45% pochodziło z urządzeń mobilnych. Indie były wiodącym rynkiem, wyprzedzając USA i Wietnam. Ciekawostką jest, że wielu użytkowników wykorzystywało Julesa do naprawy błędów lub rozszerzania projektów stworzonych za pomocą innych narzędzi AI. Początkowo Jules wymagał istniejącej bazy kodowej, ale Google szybko umożliwiło pracę również z pustymi repozytoriami, co zwiększyło jego zasięg. Mimo braku dedykowanej aplikacji mobilnej, rosnąca liczba użytkowników uzyskuje dostęp do Julesa przez przeglądarki na urządzeniach mobilnych, co Google bierze pod uwagę w dalszym rozwoju produktu.

Google Labs już wykorzystuje Julesa wewnętrznie do wspierania własnych projektów, a firma planuje jego szersze wdrożenie w dalszych przedsięwzięciach. To świadczy o rosnącym zaufaniu do możliwości agenta AI w codziennej pracy deweloperskiej.