Google AI Releases Gemini CLI: Открытый ИИ-агент для вашего терминала
Google представил Gemini CLI — открытый ИИ-агент, который интегрирует модель Gemini 2.5 Pro прямо в терминал. Этот инструмент создан для разработчиков и технических пользователей, позволяя взаимодействовать с Gemini на естественном языке непосредственно из командной строки. Gemini CLI поддерживает такие рабочие процессы, как объяснение кода, отладка, генерация документации, манипуляции с файлами и исследование информации в интернете.
Ключевые особенности Gemini CLI
Gemini CLI строится на инфраструктуре Gemini Code Assist и предлагает аналогичный уровень интеллекта для разработчиков, предпочитающих терминальные интерфейсы. Он поддерживает:
- Скрипты
- Взаимодействия на основе подсказок
- Расширения агентов
Эта гибкость позволяет интегрировать Gemini CLI в CI/CD пайплайны, автоматизационные скрипты или повседневную разработку. Сочетая доступность терминала с мощью многомодального мышления Gemini, Google позиционирует этот инструмент как легкий, но мощный дополнение к помощникам, связанным с IDE.
Технические характеристики и бизнес-перевод
Выдающейся особенностью Gemini CLI является его интеграция с Gemini 2.5 Pro — передовой LLM, поддерживающий до 1 миллиона токенов в контексте. Разработчики могут бесплатно получить доступ к модели, используя личный аккаунт Google, с щедрыми квотами на использование — до 60 запросов в минуту и 1000 запросов в день. Установка инструмента проста: достаточно выполнить команду npx или использовать npm install -g. После установки пользователи могут аутентифицироваться и начать вводить команды на естественном языке из своего терминала.
Открытый код и вовлечение сообщества
Gemini CLI особенно привлекателен для разработчиков благодаря своей открытой лицензии (Apache 2.0). Разработчики могут просматривать, изменять и расширять код, размещенный на GitHub, создавая собственных агентов или модифицируя подсказки под конкретные требования проекта. Эта гибкость способствует как прозрачности, так и инновациям в сообществе, позволяя настраивать ИИ-возможности под реальные рабочие процессы разработчиков.
Расширяемость и интеграция
CLI поддерживает как интерактивные сессии, так и неинтерактивные скрипты. Например, пользователь может запустить gemini и ввести «Объясни изменения в этом коде с вчерашнего дня» или использовать его в скрипте с --prompt для автоматизации генерации документации. Также он расширяем через конфигурационные файлы, такие как GEMINI.md, позволяя разработчикам предварительно загружать контекст, настраивать системные подсказки или определять рабочие процессы, специфичные для инструментов.
Gemini CLI выходит за рамки базового языкового моделирования. Он включает расширения протокола Model-Context Protocol (MCP) и основание на Google Search, что позволяет ему рассуждать на основе актуальной информации. Разработчики также могут интегрировать многомодальные инструменты, такие как Veo (для генерации видео) и Imagen (для генерации изображений), расширяя возможности работы из терминала.
Заключение
В заключение, Gemini CLI — это шаг Google к тому, чтобы продвинутые ИИ-возможности стали ближе к тому месту, где многие разработчики проводят большую часть своего времени: в терминале. Сочетая открытость, мощный доступ к моделям, расширяемость и актуальную информацию, Gemini CLI представляет собой привлекательный инструмент для разработчиков, желающих получить больше от своих ИИ-помощников. Он не только упрощает рабочие процессы разработки, но и открывает новые возможности для автоматизации, многомодального взаимодействия и интеллектуального рассуждения — все это без выхода из командной строки.
Как начать
Чтобы начать, пользователям достаточно установить Gemini CLI с помощью одной команды, а затем аутентифицироваться через свой аккаунт Google и начать экспериментировать с командами на естественном языке. Настройка минимальна, а порог вхождения невысок, особенно для пользователей, уже знакомых с инструментами командной строки. Для тех, кто хочет углубиться, репозиторий проекта на GitHub предлагает подробные примеры, инструкции по внесению вкладов и информацию о расширении возможностей агента.
Не забудьте ознакомиться с документом и страницей GitHub. Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта. Также следите за нами в Twitter и не забудьте присоединиться к нашему сообществу в ML SubReddit с более чем 100 тысячами участников и подписаться на нашу рассылку.
