Google zaprasza programistów do testowania nowej eksperymentalnej funkcji sztucznej inteligencji w narzędziu wiersza poleceń gemini-cli. Ogłoszony 17 października podczas dyskusji w serwisie GitHub „Agent do badania bazy kodu” to autonomiczne narzędzie zaprojektowane, aby pomóc inżynierom w zrozumieniu złożonych baz kodu.
W przeciwieństwie do prostego wyszukiwania, agent eksploruje kod w oparciu o cele wysokiego poziomu w celu generowania szczegółowych raportów. Ta funkcja jest już dostępna w najnowszej wersji zapoznawczej, a Google aktywnie zbiera opinie użytkowników na temat jej dokładności, wydajności i ogólnego zachowania, aby ukształtować jej przyszły rozwój.
Autonomiczny agent do eksploracji złożonego kodu
Google wprowadza dla programistów bardziej wyrafinowany sposób analizowania swoich projektów bezpośrednio z terminala. Nowy agent Codebase Investigator, szczegółowo opisany w dyskusji na GitHubie, wykracza poza tradycyjne wyszukiwanie kodu, działając jako autonomiczny agent.
Zamiast pobierać określone wiersze lub funkcje, rozwiązuje zaawansowane, często niejednoznaczne zapytania programistów, które wymagają całościowego zrozumienia bazy kodu.
Według postu Silvio Juniora z Google: „Proste wyszukiwanie kodu świetnie nadaje się do znajdowania określonych wierszy, ale często kończy się niepowodzeniem, gdy trzeba zbudować pełny obraz działania danej funkcji w wielu plikach.”
Nowy agent został stworzony, aby wypełnić tę lukę. Został zaprojektowany do badania niejasnych, ale krytycznych pytań, na które odpowiedź obejmuje wiele plików i katalogów.
Dla programistów oznacza to zadawanie pytań, które wcześniej wymagały godzin ręcznej eksploracji, na przykład próby zrozumienia starszego systemu lub nowej, złożonej funkcji. „Jest idealny w przypadku niejednoznacznych pytań, takich jak «Jak działa nasza warstwa buforowania?», na które odpowiedzi nie można znaleźć w jednym miejscu” – dodał.
Po zakończeniu dochodzenia agent dostarcza kompleksowy raport, znacznie bardziej szczegółowy niż standardowy plik dziennika.
Te dane wyjściowe obejmują ogólne podsumowanie ustaleń, szczegółowy ślad ścieżki eksploracji w kodzie oraz analizę wszystkich plików i funkcji, które zidentyfikował jako istotne.
Ustrukturyzowane informacje mogą następnie zostać wykorzystane przez innych agentów AI do złożonych zadań lub zapewnić programistom głębokie, praktyczne zrozumienie architektury ich oprogramowania.
Jak przetestować narzędzie Codebase Investigator
Programiści chcący wypróbować nowe narzędzie mogą uzyskać do niego natychmiastowy dostęp. Agent jest domyślnie włączony w wersji zapoznawczej v0.10.0 gemini-cli. Trwa aktywny rozwój, a conocna wersja będzie dostępna 20 października zawierająca poprawkę umożliwiającą badaczowi „we wszystkich trybach”, co sugeruje, że konieczna jest szersza integracja trwają.
Google zapewnił także programistom szczegółową kontrolę nad zachowaniem agenta. Użytkownicy mogą modyfikować jego ustawienia w ramach „eksperymentalnego” bloku konfiguracyjnego w swoim pliku ustawień.
Kluczowe opcje obejmują dostosowanie maxNumTurns w celu ograniczenia lub rozszerzenia głębokości badania, co jest kluczowe dla zarządzania czasem w przypadku bardzo dużych baz kodu.
Programiści mogą również określić model sztucznej inteligencji, którym jest domyślnie potężny gemini-2.5-pro, i ustawić ThinkBudget do zarządzania jego obliczeniami wysiłku.
Firma zwraca się bezpośrednio do społeczności programistów o pomoc w udoskonaleniu narzędzia.
W ogłoszeniu Google podkreśla eksperymentalny charakter agenta i prosi o szczegółowe opinie na temat konkretnych obszarów. „To wczesna wersja agenta i Twoja opinia jest dla nas kluczowa. Prosimy o przesłanie w tym wątku swoich przemyśleń, zwłaszcza dotyczących dokładności, zachowania agenta, wydajności i przypadków użycia!” – napisał Silvio Junior.
To otwarte podejście ma na celu wykorzystanie wkładu społeczności w celu poprawy użyteczności i niezawodności agenta przed szerszą wersją.
Wczesne opinie i krajobraz konkurencyjny
Wstępne reakcje społeczności były pozytywne. Jeden z użytkowników, „diegomazuco”, odpowiedział na dyskusję w GitHubie po aktualizacji do wersji zapoznawczej, stwierdzając: „Właśnie zaktualizowałem wersję „Release v0.10.0-preview.2″ i uznałem tę nową funkcję za bardzo interesującą i funkcjonalną. Testuję ją już w jednym z moich projektów i bardzo mi pomogło!”
Ta wczesna weryfikacja sugeruje, że narzędzie już okazało się przydatne w odniesieniu do zamierzonego celu, jakim jest uproszczenie złożonego programowania zadania.
Codebase Investigator to najnowsze ulepszenie gemini-cli, bezpłatnego narzędzia o otwartym kodzie źródłowym, które Google uruchomiło w czerwcu 2025 r., aby przenosić swoje zaawansowane modele sztucznej inteligencji bezpośrednio na terminal.
Nowa funkcja pojawia się na niezwykle konkurencyjnym rynku narzędzi dla programistów sztucznej inteligencji. Sam Google realizuje wiele strategii, oferując także swojego asynchronicznego agenta kodowania Jules, który jest przeznaczony do delegowania całych zadań, a nie do eksploracji opartej na współpracy.
Tymczasem szerzej rozumiana branża wprowadza innowacje w zawrotnym tempie. OpenAI niedawno przeniosło swojego potężnego agenta Codex do powszechnej dostępności, rozszerzając jego zasięg dzięki integracji ze Slack i pakietowi SDK dla programistów, aby osadzić agenta w niestandardowych narzędziach.
W ramach równoległego posunięcia, które podkreśla inne podejście strategiczne, firma Anthropic właśnie uruchomiła Claude Code dla sieci Web, przenosząc asystenta kodowania AI do przeglądarki, kładąc silny nacisk na bezpieczne środowiska piaskownicy, aby zapewnić bezpieczeństwo podczas autonomicznej pracy.
Decyzja Google wydanie Codebase Investigator jako eksperymentalnej, kierowanej przez społeczność funkcji w ramach istniejącego narzędzia typu open source podkreśla strategię szybkiego, iteracyjnego rozwoju.
Osadzając coraz bardziej autonomiczne możliwości bezpośrednio w wierszu poleceń – natywnym środowisku wielu programistów – Google stara się stać niezastąpionym partnerem w przepływie pracy nowoczesnego inżynierii oprogramowania.
Opinie zebrane podczas tych publicznych testów faza prawdopodobnie określi, jak szybko ten potężny nowy agent przejdzie od eksperymentu do podstawowej funkcji w toczącej się bitwie o komputer stacjonarny programisty.
