Jules: l'agente AI di Google che corregge bug mentre dormi

Gli agenti AI rappresentano la nuova frontiera della produttività automatizzata. Dalle grandi aziende tech alle startup emergenti, tutti stanno investendo in questo settore per una ragione precisa: la concreta possibilità di delegare compiti complessi, ripetitivi o asincroni a intelligenze artificiali autonome, in grado di operare in background, adattarsi ai contesti e apprendere dai feedback. Le sfide sono tuttavia notevoli: garantire sicurezza, affidabilità, trasparenza nelle decisioni e una vera utilità nel lavoro reale. Ma è proprio l’enorme potenziale trasformativo degli agenti AI – capaci di risparmiare tempo, ridurre errori umani e accelerare lo sviluppo software – a rendere questa corsa così affollata e strategicamente cruciale.

Da parte sua, Google ha presentato Jules, un agente AI che mira già a differenziarsi rispetto alle soluzioni esistenti.

Che cos’è Jules e come funziona?

Jules è un agente di codifica Google basato sull’intelligenza artificiale potenziato con il modello Gemini 2.5 Pro. Si propone come uno strumento utile per automatizzare la manutenzione del codice, con l’obiettivo di delegare all’AI compiti ripetitivi e gravosi, soprattutto in termini di tempo, come la risoluzione di bug, l’aggiornamento delle versioni e l’esecuzione di test.

Nello specifico, Jules è un agente asincrono: lavora in background, analizza i repository, propone modifiche, le testa in ambienti virtuali isolati e suggerisce pull request, lasciando allo sviluppatore solo la fase di approvazione.

Cosa rende Jules diverso dagli altri assistenti AI?

A differenza dei tradizionali strumenti di completamento del codice, Jules agisce come un agente operativo completo che:

• Clona il codice in una macchina virtuale temporanea e sicura.
• Installa le dipendenze necessarie.
• Esegue e scrive test.
• Genera una “pianificazione” delle azioni prima di iniziare a modificare il codice.
• Richiede approvazione umana prima di aprire una pull request.
• Crea un resoconto vocale delle modifiche eseguite, utile per review asincrone o attività di documentazione tecnica.

Jules si integra perfettamente con GitHub, offrendo un flusso continuo per il branching, la gestione delle modifiche e la creazione delle pull request.

Funzionamento e setup: guida operativa

Per provare Jules, è sufficiente collegarsi con il sito ufficiale del progetto, fare clic sul pulsante Try Jules, accedere con il proprio account Google, accettare l’informativa sulla privacy quindi connettere un account GitHub per poi selezionare i repository sui quali l’agente AI di Google dovrà operare. Una volta connesso un repository, va selezionato il ramo (branch) su cui lavorare.

Il primo task da eseguire può partire da un prompt chiaro e specifico (ad esempio, “Aggiungi un test per parseQueryString in utils.js“). L’efficacia di Jules dipende molto dalla qualità del prompt fornito: è sempre bene essere chiari e molti specifici sulle azioni da compiere.

Cliccando su Give me a plan, Jules propone un piano dettagliato che può essere poi approvato o modificato. Jules lavorerà in autonomia dopo l’approvazione, mantenendo l’utente aggiornato tramite notifiche nel browser.

Ogni task è eseguito in un ambiente Linux (Ubuntu) contenente strumenti preinstallati come Node.js, Python, Java, Go, Rust.

Per ottimizzare il lavoro di Jules, è consigliabile fornire script di setup.

Durante l’elaborazione di un task, Jules mostra un feed delle attività passo passo, evidenzia le differenze per ogni file modificato, un editor completo, un sommario finale con runtime, file alterati, righe modificate e così via.

Conclusioni: Jules e il futuro dello sviluppo asincrono

Con Jules, Google punta a rivoluzionare il ciclo di vita del software, introducendo un paradigma asincrono di collaborazione uomo-macchina. Invece di assistere passivamente lo sviluppatore, Jules prende in carico interi task, pianifica, implementa, testa e propone modifiche. Lasciando agli esseri umani solo il compito di validare e rifinire.

Questa modalità potrebbe rappresentare un cambiamento radicale soprattutto nei team distribuiti, ambienti DevOps o per sviluppatori indipendenti che vogliono massimizzare il focus creativo, riducendo il tempo speso su attività ripetitive e meccaniche.