谷歌 AI 编码代理 Jules 正式脱离 Beta，进入稳定可用阶段

周三，谷歌宣布其 AI 编码代理 Jules 正式退出 Beta 测试，向更广泛开发者开放。距离今年 5 月在 Google I/O 大会上启动公开预览，仅过去两个多月。

这一快速迭代节奏表明，谷歌正加速推进 AI 编程工具的产品化落地。Jules 由 Gemini 2.5 Pro 驱动，定位为“异步代理”，旨在帮助开发者自动完成代码修复、功能更新等重复性任务，从而释放精力用于更高价值的工作。

不是辅助，而是“代劳”：Jules 的核心差异

与大多数 AI 编程工具不同，Jules 并不依赖开发者实时交互。

它通过与 GitHub 集成，将代码库克隆至 Google Cloud 虚拟机中，在后台异步运行任务。开发者提交指令后即可离开，几小时后返回查看结果——Jules 已完成代码修改，并自动创建分支或拉取请求。

“Jules 就像一双额外的 hands。你可以分配任务，然后关掉电脑走开。而如果你用的是本地或同步代理，你必须一直守在会话里。”——Kathy Korevec，谷歌 Labs 产品总监

这种“提交-等待-验收”模式，使其与 Cursor、Windsurf、Lovable 等主流同步式 AI 编辑器形成鲜明对比。后者要求用户逐轮输入提示、观察输出、再决定下一步，过程更像协作对话；而 Jules 更接近“委托执行”。

从 Beta 到正式版：稳定性提升与功能演进

自去年 12 月作为 Google Labs 项目首次亮相以来，Jules 经历了多轮用户反馈驱动的优化。Korevec 表示，团队在 Beta 阶段进行了数百次界面和质量改进，显著提升了任务执行的稳定性和准确性。

关键更新包括：

• 自动开启拉取请求：现在 Jules 可直接在 GitHub 上发起 PR，简化合并流程。
• 环境快照（Environment Snapshots）：保存依赖项和安装脚本，确保任务执行环境一致，减少“在我机器上能跑”的问题。
• 支持空仓库：早期 Jules 要求用户已有代码库，现可处理新建项目，降低使用门槛。
• 多模态输入支持：允许上传截图、文档等非文本输入，提升指令表达能力。
• 与 GitHub Issues 集成：可直接基于 issue 内容生成修复代码。

此外，团队还增加了“任务模板”功能，允许用户保存常用配置，加快重复任务的执行效率。

定价结构上线，免费层设限引导试用

随着正式发布，谷歌推出了 结构化定价体系，取代 Beta 时期的宽松限制。

相比 Beta 阶段每日 60 个任务的上限，免费层有所收紧。Korevec 解释，这是基于实际使用数据的设计：“60 个任务帮助我们了解开发者如何使用 Jules，现在我们用 15 个来判断它是否适合真实项目。”

付费层级包含在 Google AI Pro 与 Ultra 订阅中，后者还提供 Veo 3、NotebookLM、深度研究等高级 AI 工具的访问权限。

隐私政策更新：明确训练数据边界

针对开发者关心的数据安全问题，谷歌同步更新了 Jules 的隐私政策，措辞更加透明。

• 公开仓库：代码可能用于模型训练。
• 私有仓库：不会发送任何数据用于训练，仅用于当前任务执行。

“我们收到一些反馈，说之前的表述不够清晰。我们没有改变做法，只是让说明更准确。” Korevec 强调。

该策略与 GitHub Copilot 等工具保持一致，在开放协作与隐私保护之间寻求平衡。

移动端使用激增，印度成主要市场

尽管 Jules 目前无独立移动应用，但数据显示其移动端访问量不容忽视。

根据 SimilarWeb 提供的数据，自公开 Beta 以来，Jules 网站全球访问量达 228 万人次，其中 45% 来自移动设备。流量前三的国家分别为：印度、美国、越南。

谷歌未披露具体用户数，但 Korevec 表示，团队已注意到移动端使用的增长趋势，并正在探索适配移动场景的功能优化。

从实验项目到内部采用：Jules 的真实应用场景

在外部推广的同时，谷歌也在内部积极试用 Jules。

Korevec 透露，已有多个团队将其用于实际项目开发，公司正推动在更多工程流程中集成该工具。典型用例包括：

• 修复 Vibe 编码工具生成的代码中的潜在错误；
• 将原型项目扩展为生产级应用；
• 自动化技术债务清理与依赖更新。

这表明 Jules 正从“实验性工具”向“生产力组件”转变。