Google's AI coding agent Jules is now out of beta.
Créditos de la imagen: Jagmeet Singh / TechCrunch
Google lanzó su asistente de codificación AI, Jules, de beta el miércoles, poco más de dos meses después de su debut público en mayo.
Impulsado por Gemini 2.5 Pro, Jules es una herramienta de codificación basada en agentes y asíncrona que se integra con GitHub, clona repositorios en máquinas virtuales de Google Cloud y utiliza AI para corregir o actualizar el código mientras los desarrolladores se centran en otras tareas.
Google anunció inicialmente Jules como un proyecto de Google Labs en diciembre y lo hizo disponible para probadores beta a través de un adelanto público en su conferencia de desarrolladores I/O.
Kathy Korevec, directora de producto en Google Labs, le dijo a TechCrunch que la mejora en la estabilidad del herramienta llevó a la decisión de sacarla de beta después de recibir cientos de actualizaciones de UI y calidad durante su fase beta.
“La trayectoria de donde estamos nos da mucha confianza de que Jules está aquí para quedarse,” dijo.
Con el lanzamiento más amplio, Google introdujo niveles de precios estructurados para Jules, comenzando con un plan gratuito de “acceso inicial” limitado a 15 tareas diarias individuales y tres concurrentes, desde el límite de 60 tareas durante la beta. Los niveles de pago de Jules forman parte de los planes Google AI Pro y Ultra, que cuestan $19.99 y $124.99 al mes, respectivamente, y ofrecen a los suscriptores 5 y 20 veces más límites, respectivamente.
Korevec señaló que el empaquetado y el precio de Jules se basan en “insights de uso real” recopilados en los últimos dos meses.
“El límite de 60 tareas nos ayudó a estudiar cómo los desarrolladores utilizan Jules y nos proporcionó la información necesaria para diseñar el nuevo empaquetado,” dijo. “El límite de 15/día está diseñado para dar a la gente una idea de si Jules funcionará para ellos en tareas de proyectos reales.”
Google también actualizó la política de privacidad de Jules para ser más explícita sobre cómo se entrena la AI. Si un repositorio es público, su datos pueden usarse para el entrenamiento, pero si es privado, Korevec dijo que no se envía ningún dato.
“Recibimos un poco de retroalimentación de los usuarios de que no era tan claro como pensábamos, y así respondimos a eso. No cambiamos nada en el lado del entrenamiento, pero cambiamos el lenguaje,” dijo Korevec.
Durante la beta, Google dijo que miles de desarrolladores abordaron decenas de miles de tareas, resultando en más de 140,000 mejoras de código compartidas públicamente. La retroalimentación inicial llevó al equipo de Google Labs a agregar nuevas capacidades, incluyendo la reutilización de configuraciones anteriores para una ejecución de tareas más rápida, la integración con problemas de GitHub y el soporte de entradas multimodales.
Créditos de la imagen: Jules / X
Los dos principales usuarios de Jules hasta ahora son los entusiastas de la AI y los desarrolladores profesionales, dijo Korevec.
Al ejecutarse de manera asíncrona en una máquina virtual, Jules se diferencia de las principales herramientas de codificación AI como Cursor, Windsurf y Lovable, que todas funcionan de manera síncrona y requieren que los usuarios observen la salida después de cada prompt.
“Jules opera como un par de manos adicionales… puedes iniciar tareas en él y luego cerrar tu computadora y alejarte de ella si quieres y luego volver horas después. Jules tendría esas tareas listas para ti, a diferencia de si estuvieras haciendo eso con un agente local o utilizando un agente síncrono, estarías atado a esa sesión,” explicó Korevec.
Esta semana, Jules recibió una integración más profunda con GitHub para abrir solicitudes de pull automáticamente —justo como podría abrir ramas— y una característica llamada Snapshots de Entorno para guardar dependencias e instalar scripts como un snapshot para una ejecución de tareas más rápida y consistente.
Desde que entró en beta pública, Jules ha registrado 2.28 millones de visitas a nivel mundial, 45% de ellas desde dispositivos móviles, según datos de SimilarWeb, revisados por TechCrunch. India fue el mercado principal para el tráfico, seguido de EE. UU. y Vietnam.
Google no compartió detalles específicos sobre la base de usuarios de Jules y sus principales geografías.
Korevec le dijo a TechCrunch que durante la beta, el equipo observó que muchas personas utilizaron Jules para pasar de herramientas de codificación tradicionales a corregir errores implementados o extender proyectos codificados para hacerlos más listos para la producción.
Originalmente, Jules requería que los usuarios tuvieran un repositorio existente. Pero Google pronto se dio cuenta de que muchos usuarios potenciales, como aquellos que probaban otras herramientas de AI, podrían querer explorarlo sin uno. Korevec dijo que la empresa habilitó rápidamente a Jules para que funcionara incluso con un repositorio vacío. Esto ayudó a aumentar su alcance y uso.
El equipo de Google Labs también notó un aumento en el número de usuarios que accedían a Jules a través de dispositivos móviles. Aunque la herramienta no tiene una aplicación móvil dedicada, Korevec dijo que los usuarios accedían a ella a través de su aplicación web.
“Dado que es un caso de uso importante que estamos viendo emerger, estamos explorando activamente qué características necesitan los usuarios en móvil,” dijo.
Además de los probadores beta, Korevec mencionó que Google ya utiliza Jules para ayudar a desarrollar algunos proyectos internamente, y ahora hay un “gran esfuerzo” para utilizar la herramienta en “muchos más proyectos” en la empresa.