O agente de codificação assíncrona da Google, Jules, agora está disponível para todos

• O agente de codificação assíncrona da Google, Jules, saiu da fase beta e foi lançado oficialmente
• O Gemini 2.5 Pro foi aplicado, permitindo uma geração de código mais avançada e planejamento de tarefas mais refinado
• Durante o beta, milhares de desenvolvedores realizaram dezenas de milhares de tarefas, compartilhando mais de 140 mil melhorias de código
• Com base no feedback dos usuários, foram adicionadas melhorias na UI, correções de bugs, reutilização de configurações anteriores, integração com GitHub Issues, suporte multimodal e outras novidades
• Utilizando a capacidade de raciocínio avançado do Gemini 2.5 Pro, agora é possível criar planos de codificação mais detalhados e gerar código de melhor qualidade
• Nova faixa de assinatura: Introductory (experiência inicial), Pro (limite de 5x), Ultra (limite de 20x), e 1 ano de Pro gratuito para estudantes

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Lançamento oficial do Jules e principais melhorias

• O agente de codificação assíncrona da Google, Jules, concluiu o teste beta e foi lançado oficialmente
• O Jules usa a função de pensamento avançado do Gemini 2.5 Pro para estabelecer um plano de codificação (Plan) antes da tarefa, permitindo gerar código de qualidade ainda maior
• Durante a beta, milhares de desenvolvedores realizaram dezenas de milhares de tarefas e compartilharam mais de 140 mil resultados de melhorias de código

Experiência do usuário e incorporação do feedback

• A partir do feedback dos desenvolvedores, a interface do usuário (UI) foi redesenhada e centenas de bugs foram corrigidos
• A função de reutilização de configurações anteriores foi introduzida para acelerar a execução de tarefas repetitivas
• Integração com GitHub Issues para integrar o fluxo de trabalho de desenvolvimento
• Suporte de entrada multimodal para processar diversos formatos de dados

Planos de assinatura e forma de uso

• O Jules é oferecido em faixas de assinatura estruturadas (Introductory, AI Pro, Ultra), e pode ser escolhido conforme a finalidade de uso
  • Introductory: orientação e experiência para usuários básicos
  • Google AI Pro: 5 vezes o limite padrão, adequado para codificação do dia a dia
  • Google AI Ultra: 20 vezes o limite padrão, ideal para fluxos de trabalho de múltiplos agentes em escala
• A aplicação gradual começa hoje para assinantes Google AI Pro e Ultra, e há benefício de AI Pro gratuito por 1 ano para estudantes

Jules pode ser iniciado imediatamente pelo jules.google

[GN⁺]

Discussão no Hacker News

• Fiquei curioso para saber por que o modelo de assinatura da Google ficou tão complicado. No "Google AI Ultra", aparecem Jules, Gemini App e Notebook, mas para usar o Gemini CLI é necessário criar assinatura e conta de faturamento separadas no GCP e comprar o Google Code Assist, além de toda essa burocracia; com isso, o Gemini App também não é disponibilizado, e, de forma estranha, ao assinar o Google AI o YouTube Premium vem junto — não entendo por que estão atrelados.
  • Parece que existem dois grupos separados dentro da Google oferecendo produtos de IA. No trabalho da empresa, a assinatura do Workspace já inclui Gemini, Veo 3 e Jules etc., e com uma única assinatura dá para usar, mesmo que com limitações, de forma quase ilimitada. O ponto de entrada principal é gemini.google.com; por outro lado, se for necessário usar API, é preciso usar o GCP separadamente, onde é possível acessar modelos mais avançados como Veo 3 e recursos extras, mas com cobrança conforme o uso. O ponto de entrada aí é o GCP Vertex AI. As duas organizações parecem bem separadas e parecem nem saber direito o que a outra faz.
  • Se você é usuário que criou Workspace via Google for Domains antes, vai sofrer bastante; nada funciona direito.
  • Mesmo enquanto a IA faz a parte de codificação, é possível assistir vídeos no YouTube ao mesmo tempo.
  • O core business da Google é vender anúncios e manter sua posição dominante no mercado (Analytics, Chrome, Chromebook, Android, Google SSO etc.), enquanto os produtos voltados a devs são negócios acessórios de vários campos internos e nunca podem ser prioridade principal.
  • Diferente de alguns itens incluídos no Ultra, o YouTube Premium não pode ser compartilhado em família; no fim, você tem que usar os dois separadamente, e a própria Google já avisa várias vezes para não fazer isso.
• Recentemente, usei o Jules para um projeto paralelo (app em React Native). Durante o caminho de ida e volta do trabalho eu ficava pensando em ideias e funcionalidades novas, fazia planejamento e também editava código pelo app do GitHub, deixando algumas tarefas para o Jules. Quando voltava para casa, já tinha uma PR criada. A qualidade do código não era perfeita, mas a maior parte funcionava, então dava para testar na hora e corrigir manualmente, permitindo iteração rápida. O próximo passo é adicionar build automático em todas as PRs para eu poder conferir as branches no celular durante o trajeto de volta do trabalho.
  • Não sei se é igual no React Native, mas com Vercel para deploy e Neon como DB, é muito conveniente conseguir pré-visualizar qualquer branch/commit/PR instantaneamente como um site ao vivo. No meu caminho vindo do ecossistema Python, esse encadeamento commit-deploy reduz muito a fricção para codificação exploratória/experimental, e o critério de decidir o que fazer passa a ser o que realmente dá para construir e testar. Claro, isso só funciona bem quando a função é simples o bastante para ser resolvida de uma vez pelo LLM.
  • A codificação assíncrona e exploratória está em alta hoje; também recomendo o GitHub Copilot Coding Agent (um agente separado do plugin do VS Code do GitHub Copilot).
  • Já conectei em um repositório do GitHub que eu não mantinha e pedi para tratar coisas pequenas — atualização de dependências, refatoração, pequenas adições de recursos, mudanças de estilo etc. — e nesses casos ele funciona razoavelmente; no entanto, não vejo como algo para entregar trabalho importante.
  • Exatamente por isso criei o superconductor.dev: há preview de app ao vivo para cada agente, e ele também suporta Claude Code, Gemini, Codex e Amp. Se tiver interesse, quando você se inscrever pode mencionar no HN que eu te convido com prioridade.
• Usei o Jules várias vezes durante o período de pré-visualização e, até agora, foi o pior assistente de codificação em nuvem que já experimentei. Achei que era algo experimental, iria ser encerrado, e não esperava que virasse produto de verdade — algo parecido com o que aconteceu com GH Copilot Spaces antes de virar Copilot Agent. O Jules age por conta própria, diz que já terminou o trabalho e, quando faço perguntas de continuação, só responde enrolado. O ambiente também não se mantém e às vezes simplesmente não funciona. Em prática, só houve uma PR que chegou até a merge, o restante foi descartado e repassado para outro agente. Meu ranking pessoal é Claude Code (usando gh action) > ChatGPT Codex > GitHub Copilot Agent > Jules. Recebi uma nova oportunidade de teste por 3 meses e vou tentar novamente hoje, mas se continuar igual não vou gastar dinheiro ou tempo com o Jules. Recomendo Codex ou GitHub Agent. Peço desculpas pela crítica.
  • Hoje tentei avaliar o Jules de novo com calma, mas continua ruim:
    • Eu apresentei um plano, dei feedback e aprovei, e depois de alguns minutos ele só parou esperando nova entrada dizendo que, com o plano aprovado, iria seguir. Tive que digitar novamente para que começasse de fato.
    • No setup do ambiente, o bun está instalado, mas o Jules não encontra o comando bun e fica repetindo a instalação; quando dou feedback, o bun some de novo e, em cada comando, ele executa install_bun.sh de novo.
    • Ele fez o que pedi, mas como os testes quebraram, respondeu que “não tem relação com nossas mudanças” e ignorou. Mesmo pedindo para “corrigir tudo”, no fim não resolveu. Com a mesma configuração, Codex, Copilot Agent e Claude Code funcionam bem; quem dá problema é o Jules.
    • Tentei assumir o trabalho, mas como ele não marcava a tarefa como “concluída”, não criou branch. Quando pedi para fazer push da branch, ele travou por bastante tempo repetindo testes/lint e só no fim acabou criando a branch.
    • Uma mudança pequena levou absurdamente tempo, e o custo de tempo a cada ciclo de feedback foi grande demais. O problema de bun e de falha ao rodar testes também não entendi. Espero que ele evolua, mas, por enquanto, minha ideia é usar apenas os outros 3 agentes.
  • Tenho uma experiência parecida: pessoalmente avalio o Codex, que tem limite de taxa mais generoso, acima do Claude. O Jules é disperso demais e não gosto do modo dele de criar apenas pull requests no Git; uma opção como copiar o git patch direto no estilo do Codex, ajustar do meu jeito e fazer commit é muito mais útil.
  • Ainda não usei diretamente, mas me pergunto se o modelo de agente assíncrono será tão útil quanto rodar Claude Code localmente. Como você precisa intervir continuamente para confirmar se está funcionando, acho que agente assíncrono exige ciclo de pull, build, run e testes — algo bem trabalhoso. Em contrapartida, conferir alterações em um ambiente local “quente” parece muito mais eficiente.
  • Acho que o que vi também está alinhado com GH Copilot Spaces. Acredito que a Google está mirando o cenário de futuro: mesmo que a IA ainda não consiga resolver tudo, esperar até que venha a grande mudança para implementar funcionalidades pode ser tarde demais, então faz sentido lançar primeiro e aguardar a evolução da IA. Pessoalmente, duvido que os LLMs resolvam isso completamente; sempre vai sobrar algo além dos LLMs.
• Considerando o plano gratuito, o limite diário de tarefas caiu de 60 para 15; como eu faço muitas mudanças, nem ao menos atingi o limite.
  • O contato com a equipe do Jules pode ser feito pelo discord.gg/googlelabs.
  • No meu caso, o limite subiu para 100 tarefas. Dependendo se você é Google Pro ou gratuito, varia. Mesmo nos fins de semana, geralmente não passei de 10. Para quem é gratuito, 15 é suficiente, e creio que nem vou gastar 100 sequer na vida toda.
• Com o prompt “Escrever um raytracer básico em Rust”, testei o Jules tanto um, dois meses atrás quanto agora. Antes, pelo menos o código compilava, embora mesmo assim ele não fizesse push da branch e, por mais que eu solicitasse, não permitia, então nem dava para confirmar se o código rodava de verdade. Dessa vez ele criou dois main.rs em diretórios diferentes e espalhou o código aleatoriamente. Quando expliquei o problema, ele acabou vasculhando o filesystem inteiro e depois desistiu.
  • O modelo de interação para push de commit é confuso demais, dá para não entender.
  • Isso não é uma ferramenta de zero-shot; não sei por que todo mundo tenta abordá-la como zero-shot.
• É bom ver que surgiu competição com o Codex; acho que agentes assíncronos em nuvem como Codex e Jules são melhores do que abordagens como Claude Code/Aider/Cursor integradas localmente, pois ficam totalmente isolados do meu ambiente local, o que é mais seguro. Também sinto que mandar comandos e depois checar PRs enquanto faço outras coisas no meu PC é melhor do que montar sandbox ou usar git worktree.
  • Codex e Jules são abordagens totalmente diferentes de CC e Cursor, como no debate de software entre Cathedral vs Bazaar: 1) A abordagem Cathedral é ambiente controlado, deploy fácil, upside limitado etc., e o OpenAI estaria nesse lado; 2) A abordagem Bazaar leva o agente para o ambiente do usuário, interage com uma infinidade de apps/variáveis e é muito mais desafiadora, mas o retorno potencial também é muito maior, e problemas de configuração de ambiente são temporários e resolvíveis.
  • Isolamento total é mais seguro, porém também mais lento e mais caro. Às vezes consigo parar o CC na hora se ele agir estranho, mas no modo assíncrono posso voltar horas depois e encontrar uma tragédia, consumindo uma quantidade enorme de tokens.
  • Para uma base de código existente, propostas baseadas em PR são a forma de adoção menos estranha para desenvolvedor, porque já estamos acostumados ao workflow de revisão. Porém, se você força o fluxo humano existente para aceitar uma enxurrada de sugestões de agentes, logo bate o limite. Falta um fluxo automatizado que revise mais sugestões de forma eficiente. Por isso, acho que abordagens via CLI como Claude e Aider são as que melhor aproveitam a escalabilidade de agentes assíncronos/paralelos.
  • Aliás, também criei uma biblioteca auxiliar para aider/claude, e acho que esse tipo de ambiente de dev precisa ficar open source para escapar da dependência de infraestrutura de MS, OpenAI etc. Dicas de revisão via CLI também estão em processo de organização no documento de estudos de caso.
  • Para referência, o Claude code também pode fazer trabalho assíncrono integrado com GitHub actions, com configuração automática via slash command do Claude code.
  • O setup mais produtivo provavelmente combina agentes assíncronos em nuvem com abordagem local ativa (Claude Code, Cursor, Aider). Quero delegar só tarefas repetitivas e simples no estilo da UI do Codex e cuidar do restante no meu local; o que me incomoda no Codex é a máquina lenta para compilação, rebuild e cache de dependências repetidos. Se a UI/ferramentas/estado fossem geridas localmente e só a inferência do LLM fosse remota, eu teria um fluxo muito mais rápido.
• Quando usei Jules em projeto paralelo, a qualidade do código ficou significativamente abaixo de GH Copilot (Claude Sonnet), Gemini CLI e Claude Code. Especialmente em monorepo, a lógica de navegação entre diretórios fica sempre travada: mesmo já estando na pasta backend, ele fica repetindo o comando cd, e muda a lógica sem conseguir entender direito.
  • Recentemente, o Jules está divulgando que usa a capacidade avançada de planejamento do Gemini 2.5 Pro; isso dá a impressão de que vale uma nova tentativa.
  • Essa foi minha primeira vez usando e ele fez uma reforma da camada de dados muito bem, fiquei surpreso positivamente. Com Copilot também já me surpreendi, mas com o tempo a IA vai ficando mais lenta e confusa, e às vezes vira perda de tempo — é esse o retrato atual dos agentes de código com IA.
  • Dei uma mudança pequena para adicionar saída colorida no terminal de um projeto paralelo e o PR ficou ótimo. O agente de codificação com LLM mostra pontos fortes em certas tarefas e pontos fracos em outras, com comportamento aparentemente aleatório. Ainda assim, com uma linha de prompt já sai uma PR; mesmo quando falha, o custo de falha é pequeno e o reprocessamento é simples.
• Gostei do conceito e do termo “coding agent assíncrono”; encontrei o artigo da LangChain sobre introdução do async agent open source e também um exemplo de coding agent relacionado ao Copilot. Tomara que essa direção se consolide.
  • Se é a palavra do Simon (o autor desse comentário), acho que vai virar padrão.
• Em 2025, só o Claude Code é agente de verdade, embora o Gemini seja forte com contexto longo. Referência: link da discussão no Reddit
  • Concordo. A Google tem bons resultados em benchmark e já lançou o World Models Genie 3, mas as sugestões/mudanças do Gemini CLI são engessadas demais. Em vez de construir recursos realmente necessários, foca em estilos de código como tabulação e espaços, parecendo um programador com TOC. Como exemplo, em projeto recente gastei o limite diário de tokens com ajustes triviais de ESLint, modularização desnecessária de código etc. Já o Claude Code reflete melhor os meus pedidos e ajuda mais no desenvolvimento de recursos para usuários reais. Pode ser questão de prompt design, mas parece que Claude Code me entende melhor.
  • Minha opinião é a mesma: não quero que o fluxo de revisão de PR fique no meio. O ponto forte do Claude Code é que você consegue controlar instantaneamente se ele começa a ir para o caminho errado, e é fácil intervir codando diretamente no meio do processo. É como confiar a uma pessoa júnior uma feature inteira sem orientação: só funciona para você conferir quando ela trava.
  • O Sourcegraph Amp também é bem bom. Não tem o mesmo nível de completude do Claude code, mas em revisão de código, frequentemente uso a ferramenta “oracle” chamando o o3.
• Não entendo por que as informações de preço estão tão escondidas; só dá para achar no Grok, e no site da Google só aparece o resumo de planos depois de aceitar os termos. As assinaturas e preços estão em gemini.google/subscriptions (talvez exija login).
  • Aquele texto “Highest task limits” e também mudar condições de uso depois, como fazem Claude e Cursor, acredito que deveria ser proibido por lei.
  • Fiquei curioso sobre o que significa “ter que usar o Grok”. Vocês tentaram com outros modelos e falharam, ou é que costumam usar muito o Grok? Gostaria de uma explicação melhor.