Google 正在推出一款新的代理式 AI 工具，使其 Gemini AI 模型更贴近开发者现有的编码环境。
该公司于周三宣布推出 Gemini CLI，这是一款旨在本地终端运行的代理式 AI 工具。新工具将 Google 的 Gemini AI 模型与本地代码库连接起来，允许开发者通过自然语言发出请求，例如要求 Gemini CLI 解释令人困惑的代码部分、编写新功能、调试代码或运行命令。
Gemini CLI 是 Google 推动开发者在其编码工作流中使用其 AI 模型努力的一部分。Google 现在提供了一系列 AI 编码工具，例如 Gemini Code Assist 及其异步 AI 编码助手 Jules。然而，Gemini CLI 直接与其他命令行 AI 工具竞争，例如 OpenAI 的 Codex CLI 和 Anthropic 的 Claude Code ——这些工具往往比其他 AI 编码工具更容易集成、速度更快且效率更高。
自谷歌在四月推出 Gemini 2.5 Pro 以来，该公司的 AI 模型已成为开发者的最爱。Gemini 2.5 Pro 的流行推动了 Cursor 和 GitHub Copilot 等第三方 AI 编码工具的使用，这些工具已发展成为庞大的业务。为此，谷歌在近几个月来试图通过提供内部产品与这些开发者建立直接关系。
虽然大多数人将使用 Gemini CLI 进行编码，但该公司表示它设计该工具也能处理其他任务。开发者可以利用 Gemini CLI 使用 Google 的 Veo 3 模型创建视频，使用公司的 Deep Research 代理生成研究报告，或通过 Google Search 访问实时信息。Google 还表示，Gemini CLI 可以连接到 MCP 服务器，使开发者能够连接外部数据库。
为了鼓励采用，Google 还以 Apache 2.0 许可证开源了 Gemini CLI，这通常被认为是最宽松的许可证之一。该公司表示，预计会有一个开发者网络在 GitHub 上为该项目做出贡献。
Google 还提供了慷慨的使用限制以促进 Gemini CLI 的采用。免费用户每分钟可以进行 60 次模型请求，每天可以进行 1,000 次请求，该公司表示这大约是开发者使用该工具时平均请求数量的两倍。
尽管 AI 编码工具的受欢迎程度迅速上升，但使用它们也伴随着风险。根据 Stack Overflow 2024 年的一项调查，仅有 43% 的开发者信任 AI 工具的准确性。多项研究表明，代码生成类 AI 模型可能偶尔引入错误或未能修复安全漏洞。