引言

如果你近几个月一直在编写代码，想必已经注意到一个转变。AI 不再仅仅是提供代码片段建议，它的功能已远超于此，开始主动执行任务。开发者正从 Copilot 这类辅助工具，转向能理解目标、规划步骤序列并自主执行的智能体系统。

Google Jules 正是这一趋势的引领者。它并非运行在集成开发环境（IDE）中的聊天助手，而是一款完全异步的编程智能体。你只需告知它需要修复、更新或测试的内容，它就会远程完成所有工作 —— 从克隆代码仓库、在安全的云虚拟机中编辑代码，到运行测试、发起拉取请求等待审核，全程无需人工干预。

两者的区别看似细微却影响深远：Jules 无需等待你输入指令，而是在你的意图和代码库上下文的指引下独立行动。它会读取文档、运行构建流程、在修改任何内容前展示执行计划，甚至在差异视图中解释每一处变更。当你专注于架构设计时，Jules 会默默处理那些占用开发者大量时间的维护任务，比如版本更新、不稳定测试、遗漏的文档字符串以及低影响漏洞修复。

Jules 有何不同之处？

大多数 AI 编程工具仍需在编辑器内使用，它们会自动补全函数、建议补丁或重构小型代码片段，全程需要你逐行监督。但 Jules 并非如此，它将整个工作流移出本地环境，在云端异步运行。

当你给 Jules 分配任务（例如 “将应用升级到 Next.js 15 并迁移至应用目录”）时，它不会只做预测。它会从 GitHub 拉取代码仓库、搭建虚拟机、安装依赖、编写并测试变更，在对主分支进行任何修改前，都会呈现详细的执行计划和代码差异。

这种端到端的工作流，正是 Jules 区别于 Copilot 或 Cody 等建议类助手的核心。它并非帮助你更快地编写代码，而是帮你完成那些你根本不愿接手的工作。

该平台围绕四大核心理念构建：

• GitHub 原生集成：Jules 像团队成员一样通过议题（issues）、分支和拉取请求开展工作，你甚至可以给议题添加 jules 标签，直接为它分配任务。
• 云端执行环境：每项任务都在全新的 Ubuntu 虚拟机中运行，预装了 Node.js、Python、Go、Rust、Java 和 Docker。无需本地配置，也不会出现依赖版本不一致问题。
• 透明化推理过程：Jules 会展示执行计划、解释每个步骤，在合并前生成代码差异，让你清晰了解它的思考逻辑。
• 异步自主性：任务启动后，即便你关闭浏览器，Jules 仍会继续工作，完成后会及时通知你。

Jules 的架构

Jules 是一个工作流系统，以大型语言模型 Gemini 2.5 Pro 和云端执行层为核心。它将结构化自动化与智能体推理相结合，意味着每个步骤（规划、编辑、测试、发起拉取请求）都可观测、可追踪且可回滚。

其幕后工作流程如下：

1. 任务初始化：当你描述任务（如 “为 auth.js 添加集成测试”）时，Jules 会创建一个与你的 GitHub 仓库和分支关联的会话，从 README.md 或 AGENTS.md 等文件中获取仓库元数据和环境提示。
2. 环境搭建：Jules 在云端启动一个短期有效的 Ubuntu 虚拟机，自动安装依赖或运行你定义的设置脚本（如 npm install、pytest、make build 等）。所有操作均在隔离环境中进行，确保代码仓库安全。
3. 推理与规划：借助 Gemini 2.5 Pro，Jules 分析代码库和你的提示词，生成执行计划 —— 包括要修改的文件、要调整的函数以及要创建的测试。执行前会呈现该计划供你审核，你可在界面中直接编辑或批准。
4. 代码生成与测试：计划获批后，Jules 在虚拟机中执行每个步骤，编写或修改代码、运行测试套件、验证输出结果，并在活动日志中记录所有结果。你可以在此过程中看到 Jules “实时思考”—— 解释修改每个文件的原因。
5. 差异查看与审核：每处编辑都会附带 Git 差异对比，你可以展开查看补丁、下载或复制代码片段。Jules 会用自然语言解释每处变更，且通常会关联到对应的计划步骤。
6. 提交与拉取请求创建：最后，Jules 将更新后的分支推送到 GitHub 并发起拉取请求，你（或持续集成流水线）可进行审核并合并。你始终是代码仓库的所有者，Jules 仅以助手身份提交变更。

整个系统异步运行，你可以关闭笔记本电脑、喝杯咖啡或处理其他分支的工作，而 Jules 会继续完成构建或测试。任务完成后，它会发送浏览器通知或更新用户界面。

开始使用 Jules

Jules 设计初衷是让你一键上手，无需安装或配置任何内容，完全在云端运行，GitHub 是其入口。以下是典型的入门流程：

1. 登录并关联 GitHub

访问 jules.google，使用 Google 账号登录。接受隐私声明后，系统会提示你关联 GitHub 账号。Jules 仅能访问你明确授权的仓库，你可以选择关联所有项目或部分项目。

关联成功后，你会在选择器中看到自己的仓库列表。选择一个仓库，Jules 会自动检测其分支、README 文件和构建上下文。

界面文字说明：

• 标题：Meet Jules: an async development agent. Jules tackles bugs, small feature requests, and other software engineering sessions, with direct export to GitHub（Meet Jules：一款异步开发智能体。Jules 可处理漏洞、小型功能需求及其他软件工程任务，支持直接导出至 GitHub）
• 功能选项：Review plan（审核计划）、Write tests（编写测试）、Document my code（为代码编写文档）
• 辅助链接：How it works（工作原理）、Need inspiration?（需要灵感？）、Terms（条款）、Open source licenses（开源许可证）、Use code with caution（谨慎使用代码）

2. 编写清晰的任务提示词

Jules 的核心是提示词输入框，你可以在此描述需求，输入纯英文指令即可，例如：

Add a test for parseQueryString() in utils.js（为 utils.js 中的 parseQueryString () 函数添加测试）

若要直接从 GitHub 分配任务，只需给议题添加 jules 标签，Jules 会自动获取任务、生成计划并开始准备虚拟机。

你还可以附加图片（如用户界面原型图或漏洞截图）提供更多上下文，Jules 会将其作为视觉提示，而非要提交到代码仓库的资源。

3. 审核计划

在编写任何代码前，Jules 会展示其推理过程，即结构化的步骤分解。你可以展开每个步骤、添加评论或在聊天框中请求调整。计划获批后，Jules 会在全新的虚拟机中开始执行。

界面示例计划步骤：

• Design the backend API.（设计后端 API）：I will define the API endpoints in backend/main.py using FastAPI. The main endpoint will take a URL, trigger the analysis and improvement process, and return the results.（我将使用 FastAPI 在 backend/main.py 中定义 API 端点。主端点将接收一个 URL，触发分析和优化流程，并返回结果。）
• Complete pre-commit steps.（完成提交前步骤）：I will complete pre-commit steps to make sure proper testing, verifications, reviews and reflections are done.（我将完成提交前步骤，确保进行充分的测试、验证、审核和复盘。）
• Submit the change.（提交变更）：Once all the backend components are implemented and documented, I will submit the change with a descriptive commit message.（所有后端组件实现并文档化后，我将提交变更并附上详细的提交说明。）
• 操作选项：Hide（隐藏）、Approve plan?（批准计划？）

4. 查看 Jules 工作进度

在活动日志中，你可以看到 Jules 的实时操作记录 —— 安装依赖、修改文件、运行测试或生成差异对比。由于其异步设计，你可以随时离开。

任务完成后，你会收到包含以下内容的摘要：

• 变更的文件
• 总运行时间
• 新增或修改的代码行数
• 带有提交说明的分支

界面关键信息：

• 仓库名称：zenUnicorn/SEOMancer
• 任务描述：Go through the readme of this application and design the backend of what the entire…（阅读该应用的 README 文档并设计完整的后端…）
• 状态提示：All plan steps completed. All plan steps have been successfully completed. Ready for submission.（所有计划步骤已完成。所有计划步骤均成功完成，准备提交。）
• 代码变更统计：backend/database.py +49（新增 49 行）、总计 +394 -0（新增 394 行，删除 0 行）
• 分支名称：feat/backend-implementation
• 提交说明要点：Added dependencies to ‘requirements.txt’（为 requirements.txt 添加依赖）、Implemented a database schema in ‘backend/database.py’（在 backend/database.py 中实现数据库模型）、Created an Ollama interface in ‘backend/ollama_interface.py’（在 backend/ollama_interface.py 中创建 Ollama 接口）等
• 其他信息：Daily session limit (1/15)（每日会话限制（1/15））、Feedback（反馈）、Talk to Jules（与 Jules 对话）、Publish branch（发布分支）
• 注意事项：Jules can make mistakes so double-check it and use code with caution（Jules 可能出错，请仔细检查并谨慎使用代码）

之后，你只需点击 “Publish PR”（发布拉取请求），Jules 就会在 GitHub 上发起拉取请求并推送已完成的变更。你满意后即可审核并合并该请求。

Jules 命令行工具（CLI）

网页应用提供可视化仪表盘，而 Jules Tools CLI 则将相同功能直接集成到终端中。它体积轻便，能无缝融入日常开发工作流，你可以通过它启动任务、查看进度或拉取结果，无需离开编辑器或持续集成 / 持续部署流水线。

1. 安装与登录

Jules Tools 可通过 npm 获取，全局安装命令如下：

npm install -g @google/jules

安装完成后，使用 Google 账号登录：

jules login

系统会打开浏览器窗口进行身份验证，验证通过后，你将获得 Jules 会话的完整访问权限。

2. 查看仓库与会话

通过 CLI 可查看所有关联的 GitHub 仓库和活跃会话：

plaintext

# 列出关联的仓库
jules remote list --repo

# 列出活跃或过往会话
jules remote list --session

这与 Jules 仪表盘展示的内容一致，但以终端形式呈现，便于自动化检查或在无头服务器上工作时使用。

3. 创建新会话

启动新的编程任务非常简单：

jules remote new --repo . --session "Add TypeScript definitions to utils/"（为 utils/ 目录添加 TypeScript 类型定义）

该命令会指示 Jules 拉取当前仓库、启动安全的云虚拟机并开始规划。系统会返回一个会话 ID，你可用于后续监控或拉取变更。

4. 拉取结果

Jules 完成任务并创建拉取请求后，你可以将变更同步到本地环境：

jules remote pull --session 123456（123456 为会话 ID）

这对于持续集成系统或希望在合并前离线审核变更的团队非常实用。

5. 启动终端用户界面（TUI）

如果偏好可视化操作，只需输入：

jules

即可启动终端用户界面（TUI）—— 一个简洁的仪表盘，在终端内展示实时会话、任务及其进度，完美融合了自动化与可视化优势。

选择适合你工作流的 Jules 套餐

Jules 可随你的编程需求灵活扩展，无论是个人调试还是企业级敏捷开发，都能适配。它提供三个套餐版本，每个版本针对不同工作负载优化，均基于 Gemini 2.5 Pro 模型构建。

付费套餐通过 Google AI 套餐管理，目前仅支持个人 @gmail.com 账号。Google 已确认，Workspace 及企业版套餐即将推出。

当你用完每日限额（按滚动 24 小时计算）后，仍可查看和管理现有会话，但需等待限额重置后才能创建新会话。此时 Jules 会显示提示框或 “升级” 按钮。

每个套餐都有独立的并发限制，即最多可同时运行的虚拟机数量。超出限制后，任务会自动排队，确保并行执行安全无冲突。

每个 Jules 会话都会启动一个安全的虚拟机，产生实际计算成本。设置限额是为了保证系统稳定性、隔离工作负载、保护仓库数据免受过度使用或滥用，同时帮助 Google 为即将推出的多智能体升级进行性能基准测试。

隐私、安全与数据处理

当 AI 系统运行你的代码时，信任至关重要。Jules 从设计之初就以开发者隐私为核心，每个仓库、任务和环境都独立处理，你的任何私有数据都不会用于模型训练。

具体说明如下：

• 短期隔离虚拟机：Jules 运行的每项任务都在临时云虚拟机中进行，无论任务成功或失败，任务完成后环境都会被销毁。无持久化容器、无共享卷、无长期运行进程。这种沙箱模式可防止仓库数据泄露或运行之间的交叉污染，每项新任务都从干净环境开始。
• 明确的仓库访问权限：Jules 仅能访问你通过 GitHub 授权的仓库。若要停止某个仓库的关联，只需在 GitHub 应用设置中撤销访问权限即可。
• 不使用私有代码训练模型：与部分会静默收集上下文的助手不同，Jules 不会利用私有仓库进行模型训练。你的提示词、代码差异和提交记录仅用于当前会话的执行，绝不会用于模型优化。这是 Google 智能体系统设计的核心原则：模型可能通过聚合学习改进，但绝不会基于你的个人或企业代码。
• 安全执行与依赖处理：所有构建都在完全沙箱化环境中进行，你可通过活动日志或记录查看所有执行的命令。若发现风险操作，可随时暂停或删除任务。
• 透明日志与完整可审计性：Jules 的每一项操作（如计划创建、差异生成、测试、提交、发起拉取请求等）都会被记录。你可后续下载或查看这些日志，以满足合规或审计需求。

总结

软件开发正进入智能体驱动的新阶段，AI 不再仅仅是辅助工具，而是成为主动参与的协作伙伴。Google Jules 正是这一转变的典型代表。

它与 GitHub 直接集成，在独立虚拟机中安全运行任务，通过测试验证输出结果，合并前展示推理过程和代码差异。无论你是修复漏洞、重构功能还是清理依赖，Jules 都能让你在不牺牲质量的前提下提升工作效率。

对于探索自动化的团队或受够了维护工作负担的开发者而言，这正是下一代 AI 工具的起点。不妨访问 jules.google 亲自体验，感受与真正协作型智能体共同编程的全新体验。

文章链接：https://www.kdnuggets.com/agentic-ai-coding-with-google-jules