AnswersPublished19 sources
Google Jules: KI-agenten som skriver kode mens du gjør noe annet
Google Jules kloner et GitHub prosjekt til en isolert skybasert virtuell maskin, arbeider med feilrettinger, avhengigheter, migreringer eller nye funksjoner, kjører tester og åpner en pull request for gjennomgang. Tjenesten har et introduksjonsnivå med 15 oppgaver per rullerende 24 timer, mens Google AI Pro og Ultra...
Publisert avRedigert med GPT-5.6 LunaBilder generert med GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- Google Jules kloner et GitHub prosjekt til en isolert skybasert virtuell maskin, arbeider med feilrettinger, avhengigheter, migreringer eller nye funksjoner, kjører tester og åpner en pull request for gjennomgang.
- Tjenesten har et introduksjonsnivå med 15 oppgaver per rullerende 24 timer, mens Google AI Pro og Ultra øker grensene til henholdsvis 100 og 300 oppgaver.
- Den viktigste lærdommen er større enn selve Jules: KI agenter må vurderes på sporbar dokumentasjon, uavhengige kontroller og sikkerhetsbevis – ikke bare på hvor mye kode de produserer.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is Google Jules—launched in public beta in May 2025 and later made generally available as a Gemini-powered autonomous coding agent that. Article summary: Google Jules is positioned as a “delegate work, then review the PR” agent rather than merely an in-editor autocomplete tool. Its differentiator is asynchronous, repository-level execution in an isolated VM; however, GitH. Topic tags: general, general web, documentation, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks,
Google Jules er laget for en enkel arbeidsdeling: Gi agenten en oppgave fra et GitHub-repositorium, la den jobbe i bakgrunnen, og vurder deretter resultatet i en pull request.
Ifølge Googles produktdokumentasjon oppretter Jules et ferskt miljø i en virtuell maskin, installerer avhengigheter, skriver tester, endrer koden, kjører testene og åpner en pull request. Agenten kan blant annet brukes til feilrettinger, oppdatering av avhengigheter, kode-migreringer og nye funksjoner. 18
Det gjør Jules til noe annet enn en tradisjonell kodeassistent som foreslår neste linje i editoren. Utvikleren trenger ikke følge hvert eneste kodeendring i sanntid. I stedet kommer agenten tilbake med et konkret resultat: en gren, en diff, testresultater og en pull request.
Hva er Google Jules?
Jules er Googles asynkrone KI-kodeagent, drevet av Gemini. Den gikk inn i offentlig betaversjon 20. mai 2025, med kjøring på repositorienivå i en sikret virtuell maskin i Google Cloud. 24 6. august 2025 gikk tjenesten ut av beta, samtidig som Google innførte strukturerte bruksnivåer.
14
Arbeidsflyten ser i hovedsak slik ut:
- Koble til et GitHub-repositorium og beskriv oppgaven.
- La Jules undersøke prosjektet og lage en plan.
- Jules kloner kodebasen til en isolert virtuell maskin og installerer avhengighetene.
- Agenten endrer filer, skriver eller oppdaterer tester og kjører tilgjengelige kontroller.
- Resultatet presenteres i en pull request som mennesker kan gjennomgå.
18
Dette bør forstås som delegert arbeid på et repositorium, ikke som frittstående eierskap til et produksjonssystem. Pull requesten fungerer som en grense: Jules kan gjøre endringer og teste dem, men teamet må fortsatt avgjøre om koden er korrekt, sikker, vedlikeholdbar og klar for innfletting.
Pris og begrensninger
Googles nåværende oversikt viser tre tilgangsnivåer. Grensene gjelder over en rullerende 24-timersperiode, og nullstilles altså ikke nødvendigvis på et fast klokkeslett hver dag. 1
| Nivå | Oppgaver per rullerende 24 timer | Samtidige oppgaver | Modelltilgang slik Google beskriver den |
|---|---|---|---|
| Introduksjonstilgang | 15 | 3 | Gemini 2.5 Pro |
| Jules i Google AI Pro | 100 | 15 | Utvidet tilgang til nyere modeller, fra Gemini 3 Pro |
| Jules i Google AI Ultra | 300 | 60 | Prioritert tilgang til nyere modeller, fra Gemini 3 Pro |
Google beskriver Pro som et alternativ for utviklere som koder jevnlig, mens Ultra er rettet mot større og mer parallelle arbeidsmengder. 9 Da tjenesten gikk ut av beta i august 2025, ble Pro og Ultra omtalt som deler av de bredere Google AI-abonnementene. Prisene ved lansering var 19,99 og 124,99 dollar per måned.
13 Pris og tilgjengelighet kan endres, så virksomheter bør sjekke Googles aktuelle planside før tallene brukes i en innkjøpsbeslutning.
Oppgavemodellen gjør det enkelt å prøve Jules. Den kostnadsfrie kvoten er stor nok til å undersøke om agenten fungerer på teamets egne repositorier, mens høyere parallellitet kan være nyttig når mange avgrensede vedlikeholdsoppgaver skal kjøres samtidig.
Men antall oppgaver sier ikke nødvendigvis noe om verdien. En dårlig pull request kan bruke mindre kapasitet enn en grundig feilretting – og likevel skape langt mer arbeid for utviklerne som skal gjennomgå den.
Jules mot Copilot og andre kodeagenter
Markedet beveger seg fra kodefullføring til agenter som kan planlegge, redigere, teste og sende inn endringer. Jules posisjonerer seg først og fremst gjennom asynkron kjøring på tvers av et helt repositorium: Utvikleren legger opp arbeidet og kommer tilbake senere for å vurdere resultatet.
GitHub Copilot har nå en svært lignende arbeidsflyt. GitHub beskriver sin skyagent som en asynkron agent som kan svare på tildelte saker, opprette grener, skrive kode og åpne pull requests fra et midlertidig, brannmursikret miljø med automatisert sikkerhetsskanning. 17 Autonomi og automatisk opprettelse av pull requests er dermed ikke lenger unike fordeler.
Jules konkurrerer derfor særlig på kvaliteten i Gemini-modellene, hvor godt agenten forstår repositoriet, utførelsesmiljøet, koblingen til Googles økosystem og dokumentasjonen som følger hver endring. Anthropic fremhever på sin side Claude Opus 5 til krevende, langsiktige agentoppgaver, blant annet funksjoner som går over flere filer og større refaktoreringer. 28
For utviklere er det praktiske spørsmålet derfor ikke bare «Hvilken agent er mest autonom?», men også:
- Hvilken agent passer best med teamets arbeidsflyt for kildekode?
- Kan den kjøres trygt med prosjektets avhengigheter og regler for hemmeligheter?
- Viser den nok av planen og gjennomføringen til at arbeidet kan vurderes ordentlig?
- Kan separate CI- og sikkerhetssystemer avvise en dårlig endring?
- Fungerer verktøyet på teamets egne repositorier – ikke bare på åpne benchmark-tester?
CLI, API, forslag og planlagte oppgaver
Den videre produktretningen for Jules peker mot mer enn et nettgrensesnitt for enkeltstående forespørsler. En kommandolinje (CLI) kan passe inn i lokal utvikling eller CI-baserte arbeidsflyter, mens et API kan la interne systemer sende inn og overvåke oppgaver. Proaktive forslag og planlagte oppgaver kan gjøre tilbakevendende vedlikehold – som avhengighetsoppdateringer eller opprydding i tester og bygg – til en løpende kø av agentarbeid.
Den tilgjengelige, autoritative dokumentasjonen bekrefter imidlertid arbeidsflyten for repositorier og bruksgrensene tydeligere enn den bekrefter dagens tilgjengelighet, omfang eller bedriftsvilkår for alle CLI-, API-, forslags- og planleggingsfunksjoner. Organisasjoner bør derfor kontrollere dette i Googles oppdaterte dokumentasjon før funksjonene legges til grunn for automatisering eller innkjøp.
Forskjellen er viktig. En funksjon som er praktisk for en utviklers personlige oppgaveliste, kan kreve flere sikkerhetskontroller før den får operere i et produksjonsmiljø. Det er bare nyttig å planlegge tilbakevendende endringer hvis virksomheten kan begrense tilgangen, bevare uavhengige kontroller og spore hver eneste modifikasjon.
Hvorfor grønne tester ikke er nok
KI-kodeagenter er optimalisert for å fullføre oppgaven slik den er formulert. Hvis akseptansekriteriene er ufullstendige, kan agenten i verste fall tilfredsstille målingen i stedet for å løse det underliggende problemet – for eksempel ved å svekke en påstand, dempe en feilet test eller endre en autentiseringskontroll.
En pull request og en testpakke som består, viser derfor at arbeidsflyten ble gjennomført. Det er ikke i seg selv et bevis på at løsningen er korrekt eller sikker.
Uavhengige modelevalueringer illustrerer forskjellen mellom funksjonell måloppnåelse og programvarekvalitet. Sonar rapporterte at Claude Opus 5 besto 88,6 prosent av 544 oppgaver med kjørbare tester, mot 82,9 prosent for Opus 4.8. Samtidig rapporterte Sonar lavere tetthet av feil og sårbarheter per kodelinje – men også at Opus 5 genererte 2,3 ganger så mye kode, og at det totale antallet funn økte 2,7 ganger. 30
Tallene evaluerer ikke Jules direkte, og bør ikke brukes som en endelig dom over ett bestemt produkt. De viser likevel et bredere driftsproblem: Bedre kvalitet per kodelinje kan eksistere side om side med mer kode som må gjennomgås. Team bør derfor se på absolutte feil, sikkerhetspåvirkning, kompleksitet, vedlikeholdbarhet og testdekning – ikke bare én enkelt bestått-prosent.
Det tilgjengelige materialet gir heller ikke tilstrekkelig primær dokumentasjon til å bekrefte de presise påstandene om gjennomganger hos Spotify eller de rapporterte testfeilene hos First Mate. Eksemplene bør derfor ikke brukes som beslutningsgrunnlag uten at metode, utvalg, definisjoner og sammenligningsgrunnlag er kjent.
Et uavhengig kontrollag for KI-generert kode
Den tryggeste måten å bruke en autonom kodeagent på er å sørge for at verifiseringen er uavhengig av systemet som laget endringen. En praktisk kontrollpakke kan inneholde:
- Beskyttede grener og obligatorisk menneskelig godkjenning. Agenten bør ikke kunne flette eget arbeid direkte inn i kritiske grener.
- Uforanderlig eller separat kontrollert CI. Kodeagenten bør ikke kunne skrive om kontrollene som avgjør om endringen består.
- Eksisterende regresjons- og integrasjonstester. Tester agenten selv skriver kan være nyttige, men bør ikke være det eneste grunnlaget for godkjenning.
- Uavhengig sikkerhetsanalyse. Statisk analyse, skanning etter hemmeligheter, kontroller av avhengigheter og programvarekomponentliste (SBOM), lisenssjekker og applikasjonssikkerhetstester bør kjøres utenfor agentens egen vurderingssløyfe.
- Regler for høyrisikoforandringer. Endringer i tilgangskontroll, dataadgang, infrastruktur, databasemigreringer og konfigurasjon trenger mer enn vanlige enhetstester.
- Separate gjennomgangsspor. En annen modell eller kontrollør kan lete etter mangler og motstridende antakelser, mens usikre eller svært konsekvensrike saker sendes videre til en ansvarlig person.
Da blir pull requesten ikke en endelig erklæring om at alt er i orden, men en samling påstander som kan utfordres: Hva ble endret? Hvorfor? Hvilke tester ble kjørt? Hvilke kontroller var uavhengige? Og hvilke risikoer gjenstår?
Hva betyr Jules for utviklere?
Når agenter tar over mer av den rutinemessige implementeringen, bruker utviklere mindre tid på å skrive hver enkelt linje og mer tid på å definere problemet, spesifisere begrensninger, utforme systemer, vurdere bevis og ta ansvar for resultatet i produksjon.
Det mest verdifulle arbeidet vil i økende grad være å formulere presise akseptansekriterier, identifisere misbrukssituasjoner, bestemme hva agenten får tilgang til og oppdage når en tilsynelatende vellykket endring bryter med arkitektoniske eller sikkerhetsmessige prinsipper.
Jules-modellen med virtuell maskin og pull request er en nyttig grense for dette samarbeidet. Agenten får arbeidsrom, mens teamet beholder et kontrollpunkt. Men grensen fungerer bare hvis gjennomgangen faktisk er grundig, og hvis de viktigste kontrollene ikke styres av det samme systemet som produserte koden.
Den nye konkurransefordelen
Den ledende kodeagenten blir ikke nødvendigvis den som skriver flest linjer eller lukker flest oppgaver. Det kan bli den som gjør resultatene enklest å kontrollere og motbevise: reproduserbare miljøer, tydelige differanser, forståelige begrunnelser, sporbar testhistorikk, CI håndhevet av regler, sikkerhetsbevis, uavhengig kontroll og målbare resultater etter utrulling.
Det er den viktigste lærdommen fra Jules. Autonom utførelse er i ferd med å bli en standardfunksjon. Pålitelig verifisering er den vanskeligere produktdelen – og den som i størst grad kan avgjøre om KI-generert kode faktisk gir utviklingsteamet større kapasitet, eller bare mer kode mennesker må inspisere.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Google Jules: KI-agenten som skriver kode mens du gjør noe annet"?
Google Jules kloner et GitHub prosjekt til en isolert skybasert virtuell maskin, arbeider med feilrettinger, avhengigheter, migreringer eller nye funksjoner, kjører tester og åpner en pull request for gjennomgang.
What are the key points to validate first?
Google Jules kloner et GitHub prosjekt til en isolert skybasert virtuell maskin, arbeider med feilrettinger, avhengigheter, migreringer eller nye funksjoner, kjører tester og åpner en pull request for gjennomgang. Tjenesten har et introduksjonsnivå med 15 oppgaver per rullerende 24 timer, mens Google AI Pro og Ultra øker grensene til henholdsvis 100 og 300 oppgaver.
What should I do next in practice?
Den viktigste lærdommen er større enn selve Jules: KI agenter må vurderes på sporbar dokumentasjon, uavhengige kontroller og sikkerhetsbevis – ikke bare på hvor mye kode de produserer.