🎯 О чём этот конспект: Разбор нового функционала Gemini CLI — системы суб-агентов (sub-agents), которая позволяет запускать параллельные специализированные AI-процессы прямо в терминале. Это бесплатная и мощная альтернатива Claude Code для управления сложными проектами.

👤 Кому будет полезно: Вайбкодерам, разработчикам и фаундерам, которые хотят делегировать рутинные задачи (код-ревью, SEO, исследование кодовой базы) автономным AI-агентам.

✨ Что получите: Пошаговую инструкцию по установке Gemini CLI, настройке встроенных агентов и созданию собственных кастомных специалистов для параллельного выполнения задач.

1. Установка и запуск Gemini CLI

Контекст: Gemini CLI — это инструмент командной строки от Google, который дает доступ к моделям Gemini непосредственно в вашем терминале. Основное преимущество перед аналогами — наличие бесплатного уровня (free tier) и новая архитектура суб-агентов. Суб-агенты позволяют распределять задачи: пока основной агент держит контекст проекта, помощники выполняют узкие задачи в отдельных окнах памяти, не перегружая основной чат.

Выгода: Экономия на подписках и возможность бесплатного использования мощных моделей Google для автоматизации локальных файлов.

Как применить:

• Шаг 1: Установка — Terminal — Установите пакет глобально через npm:

npm install -g @google/gemini-cli

• Шаг 2: Инициализация — Terminal — Запустите CLI и пройдите авторизацию:

gemini-cli

• Шаг 3: Настройка — В окне терминала нажмите Trust folder, авторизуйтесь через браузер и нажмите R для перезагрузки сессии.

Результат: Готовая к работе среда Gemini в вашем терминале с доступом к файловой системе.

2. Использование встроенных суб-агентов

Контекст: В систему уже встроены три типа специалистов, которые решают 80% типовых задач разработчика. Generalist берет на себя рутину, CLI Help знает всё о командах инструмента, а Codebase Investigator работает как детектив, анализируя связи в коде. Работа в параллельном режиме позволяет, например, одновременно исследовать три разных библиотеки, не дожидаясь завершения каждой задачи по очереди.

Выгода: Ускорение разработки за счет параллелизма и чистого контекста (основная модель не "забывает" код из-за обила логов).

Как применить:

• Шаг 1: Просмотр списка — Введите команду для вывода доступных агентов:

/agents

• Шаг 2: Вызов специалиста — Используйте символ @ для обращения к конкретному агенту внутри чата:

@codebase-investigator проанализируй структуру папок и объясни, как связаны компоненты в /src

• Шаг 3: Параллельный запуск — Дайте команду на выполнение нескольких задач одновременно:

Создай команду из 3 generalist агентов: пусть первый изучит OpenClaude, второй — Hermes, а третий — Claude Code.

Результат: Быстрое получение ответов от узкоспециализированных моделей без потери основного контекста беседы.

3. Создание собственного кастомного агента

Контекст: Вы можете создать своего "сотрудника" (например, SEO-специалиста или эксперта по безопасности), просто создав Markdown-файл. Каждому агенту можно прописать роль, инструменты (чтение файлов, поиск в сети) и core-принципы работы. Все кастомные агенты должны храниться в специальной директории проекта.

Выгода: Создание персонализированного пайплайна разработки под специфику вашего стека или бизнеса.

Как применить:

• Шаг 1: Создание папки — В корне проекта создайте папку .gemini/agents/.
• Шаг 2: Создание конфига — Создайте файл seo-specialist.md со следующей структурой:

# SEO Specialist Agent
Description: Эксперт по поисковой оптимизации и контенту.
 
 
---
 
## Tools
- read_files
- web_search
- write_files
 
 
---
 
## System Instructions
Ты — Senior SEO специалист с 10-летним опытом. Твоя задача — анализировать контент на сайте и предлагать улучшения для ранжирования.
Придерживайся следующих принципов:
1. Используй только LSI-ключи.
2. Проверяй плотность ключевых слов.

• Шаг 3: Активация — Теперь вы можете вызвать его в терминале:

@seo-specialist проанализируй файл index.html и предложи 5 мета-тегов.

Результат: Собственная библиотека AI-агентов, настроенных под ваши стандарты качества.

FAQ

В: Чем суб-агенты лучше обычного чата с AI? О: Обычный чат имеет ограниченное "окно памяти". Когда вы загружаете туда много кода, AI начинает ошибаться. Суб-агенты работают в своих изолированных окнах памяти, выполняя задачу и возвращая основному агенту только краткий результат. Это сохраняет "интеллект" основной модели на высоком уровне.

В: Можно ли запускать агентов параллельно? О: Да, это ключевая фишка. Вы можете отправить 5 агентов исследовать 5 разных тем одновременно. Это сокращает время ожидания в разы по сравнению с последовательным выполнением задач в обычном чате.

В: Бесплатно ли это? О: У Gemini CLI есть бесплатный уровень (Free Tier) через Google AI Studio API. Вы платите только если превышаете лимиты запросов в минуту (RPM), но для индивидуальной разработки бесплатных лимитов обычно достаточно.

В: Могут ли агенты редактировать файлы одновременно? О: Технически — да, но автор видео предостерегает от этого. Если два агента одновременно пишут в один и тот же файл, возникнет конфликт записи. Лучше давать им задачи на чтение или запись в разные файлы.

В: Где хранятся настройки моих агентов? О: Все настройки хранятся локально в вашем проекте в папке .gemini/agents/ (или аналогичной, указанной в вашей конфигурации). Это позволяет коммитить настройки агентов в Git, чтобы вся команда могла использовать одних и тех же AI-помощников.

Конспект создан на основе видео «Gemini CLI Sub Agents - Build Your Own AI Agent Teams (Free)» канала AI Profitable. Все права на оригинальный материал принадлежат авторам. Источник: https://youtu.be/QHQQE9J1LtY