新智元报道
编辑：元宇
8 月 6 日，谷歌正式发布编程智能体 Jules，摘掉了「测试版」标签。Jules 具备异步执行能力，依托 Gemini2.5Pro 模型，可独立修复 Bug、更新代码并深度集成 GitHub，大幅提升开发效率。
近日，谷歌版「AI 编程打工仔」——异步编码智能体工具 Jules，终于正式上线了。
自去年 12 月被 Google Labs 公开宣布以来，Jules 经过九个月的测试与改进之后，终于在 8 月 6 日摘掉「测试版」标签，迎来「成人礼」，并被正式推向付费用户市场。
目前，谷歌已经在使用 Jules 用于一些内部项目的开发，并且在大力推动在更多项目上使用该工具。
不同于传统的编码工具，Jules 是一款异步的、基于智能体的编码工具。此外，在开发生态上，Jules 还可以与 GitHub 集成，以实现任务自动化。
这一系列特性，让 Jules 变身 24 小时待命的 AI 编程助手。当你把改 bug、更新代码这些任务交给它后，它会自动做三件事：
1. 复制代码库到 Google Cloud 虚拟机独立执行；
2. 用 AI 技术自己解决问题；
3. 完成之后通知你。
整个过程完全自主运行，不需要开发者盯着。这样，开发者就能真正从单一任务中解放出来，可以同时处理多个任务，效率自然直接翻倍。
Jules 自主编程的本事，是怎样炼成的？
首先，还要归功于它的底层模型 Gemini2.5Pro。
Gemini2.5Pro 为 Jules 提供强力大脑，使它具有更强的推理能力和规划能力，能够分析现有代码库，制定编码计划，并执行多文件的并行任务，并生成高质量的代码。
其次，Jules 不止有超强大脑，还能与 GitHub 深度集成，可以实现从任务创建到代码提交的全程自动化。
拥有 Gemini2.5Pro 模型底座，与 GitHub 深度集成，以及异步编程的智能体能力，使 Jules 与传统的 AI 编码工具相比，具有更强的自主性，就好比开发者的 AI 分身一样。
按照 Google Labs 说法：Jules 的此次升级，意味着它已经结束测试阶段，具备了更成熟和稳定的性能。
编程神器，还是噱头？
此次更新，距离 Jules 今年 5 月份的首次公开预览发布，仅仅相隔两个多月。
究竟是编程神器，还是噱头？大家对于 Jules 此次升级，期待与质疑并存。有人兴奋，也有人泼冷水。
比如，有人说它是「改变游戏规则」的存在，有人直接买了 Google AI Pro 服务，打算把接下来十月份的项目任务承包给它。
当然，也有人觉得 Jules 想要真正成熟，还得接受更多实战考验。
毕竟从测试到正式上线才过两个月，他们觉得此次更新是换汤不换药，特别想要印证 Jules 升级的价值。
这次 Jules 的正式发布，只是官宣的「成人礼」，但要真正实现性能的成熟与稳定，Jules 还要经得住更多实际编程场景的考验。
Jules 成长史
2024 年 12 月：谷歌第一次官宣 Jules 项目；
2025 年 5 月：谷歌在 I/O 开发者大会上放出 Jules 预览版，开放测试；
2025 年 8 月 6 日：Jules 正式上线，宣布结束测试期，推出付费版本；
2024 年 12 月，谷歌实验室官宣了 Jules 项目，并提供了试用链接，用户可以在 jules.google.com 上注册试用。
谷歌实验室官网公布异步编程智能体工具 Jules
在今年 5 月的谷歌I/O开发者大会上，Jules 通过公开预览版向测试人员开放。
8 月 6 日，Jules 正式上线，摘掉「测试版」标签，标志着 Jules 从开始「离开巢穴，走向成熟」。
谷歌实验室宣布 Jules 正式上线，摘掉测试标签
在过去几个月里，数千名开发者用 Jules 完成了上万次任务，提交了 14 万多个代码改进。
在这些数据的「喂养」下，Google 为 Jules 增加了诸多新功能：比如与 GitHub 深度集成，支持多模式输入等。
就在本周，Jules 与 GitHub 进行了更深入的集成，可以自动打开拉取请求。
当开发者在 GitHub 上创建一个任务时，它会自动为该任务创建一个新的分支，制定开发计划，完成任务后提交代码并生成 PR（拉取请求），任务完成后会通知开发者进行审查。
从计划到代码，再到提交到 PR，所有操作一气呵成。
同时，Jules 还有一项环境快照功能。用户可以提供环境设置脚本，Jules 会将这些依赖项和安装脚本保存为环境快照。在后续任务中，Jules 会自动加载这些快照，避免重复安装，减少启动时间，让 Jules 可以更快、更一致地执行任务。
许多用户希望在没有代码库的情况下也能体验 Jules 功能，Jules 推出了「空代码库支持」，用户可以直接在 GitHub 上创建一个新的空仓库，并通过 Jules 提供的界面进行任务管理和执行。
此外，谷歌还在计划探索 Jules 在移动设备上所需的功能，以便更多用户可以通过移动设备访问 Jules。
「成立礼」之后，Jules 也扛起了「养家重担」，推出了付费版。当然，也有人感叹谷歌的付费套餐有点令人眼花缭乱。
目前 Jules 共有两种版本：
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免费版：每天最多干 15 个任务 +3 个并发任务，适合尝鲜。
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付费版：包含在 Google AI Pro（$19.99/月）和 Ultra（$124.99/月）中，权限多 5 倍到 20 倍，适合天天用它干活的人。
对比测试版每天最多 60 个任务，免费版确实「缩水」了不少，但这也是为了让大家试试看值不值，是否适合自家的业务。
除了推出付费版本，谷歌还更新了 Jules 的隐私政策，更明确地说明了其如何训练人工智能。
谷歌表示，Jules 会抓取公开数据库的数据用于训练，但不会将用户的私有数据用于训练。
与 Gemini CLI 有啥区别？
Jules 升级之后，也有网友纳闷：Jules 和 Gemini CLI 看起来差不多啊，有啥不一样？
Jules 与 Gemini CLI，它们都是谷歌基于 Gemini 2.5 Pro 模型开发的 AI 开发者工具，但定位、功能和应用场景有显著差异。
在功能上，Jules 就像一个「全能型老师傅」，它专注于项目级编程任务自动化，具有多任务能力、自动化能力，能运行并行任务、生成可视化测试结果，并支持与 GitHub Issues 无缝结合，适合处理复杂的项目级变更。
而 Gemini CLI 是谷歌在今年 6 月份发布的一个开源 AI 代理，它的使命是将 Gemini 的功能直接带入用户终端，让开发者可以直接在终端中调用 Gemini AI（Gemini 2.5 Pro）来写代码、修 bug、处理任务等。
相比之下，Gemini CLI 更像一个“随身工具箱”，侧重在本地终端环境下的日常开发辅助，但缺乏项目级集成能力，主要响应即时用户指令而非自主规划任务。
综合而言，Jules 更适用于大型项目维护，例如自动化遗留代码更新或生成测试报告，减少手动干预；而 Gemini CLI 适用于开发者个人效率提升，如快速生成代码片段或解析本地文件。
如果要改造整个车库（项目级），最好找 Jules；如果只是需要查漏补缺、拧紧螺丝（日常小需求），用 Gemini CLI 则更为合适。
参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=cWvwpUw0vFA&t=32s
https://x.com/heygurisingh/status/1944148361223057864
https://blog.google/technology/google-labs/jules-now-available/
