Google đã chính thức công bố ra mắt Gemini CLI vào thứ Tư vừa qua, một công cụ AI đại lý (agentic AI) được thiết kế để chạy trực tiếp từ terminal trên máy tính của lập trình viên. Điều đặc biệt ở công cụ này là khả năng kết nối mô hình AI Gemini với codebase cục bộ, cho phép các developer đưa ra yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Với Gemini CLI, lập trình viên có thể dễ dàng yêu cầu AI giải thích những đoạn code phức tạp, viết tính năng mới, debug lỗi hoặc thực thi các lệnh chỉ bằng cách “nói chuyện” với công cụ. Ví dụ, thay vì phải tìm kiếm tài liệu hay Stack Overflow, developer chỉ cần hỏi: “Giải thích đoạn code này làm gì?” và nhận được câu trả lời ngay lập tức.
Gemini CLI là một phần trong chiến lược tổng thể của Google nhằm đưa các mô hình AI của mình vào quy trình làm việc hàng ngày của lập trình viên. Trước đó, Google đã tung ra loạt công cụ AI coding như Gemini Code Assist và trợ lý AI bất đồng bộ Jules. Tuy nhiên, Gemini CLI được định vị để cạnh tranh trực tiếp với các “ông lớn” khác như OpenAI Codex CLI và Claude Code của Anthropic.
Sự xuất hiện của Gemini CLI không phải ngẫu nhiên. Kể từ khi Google ra mắt Gemini 2.5 Pro vào tháng 4, các mô hình AI của hãng đã trở thành “cưng chiều” của cộng đồng developer. Sự phổ biến này đã thúc đẩy việc sử dụng các công cụ AI coding của bên thứ ba như Cursor và GitHub Copilot phát triển mạnh mẽ. Để không bị “bỏ lại phía sau”, Google đã tích cực xây dựng mối quan hệ trực tiếp với các lập trình viên thông qua các sản phẩm nội bộ.
Không chỉ dừng lại ở coding, Gemini CLI còn được thiết kế để xử lý nhiều tác vụ khác. Developer có thể sử dụng công cụ này để tạo video với mô hình Veo 3 của Google, tạo báo cáo nghiên cứu với Deep Research agent, hoặc truy cập thông tin thời gian thực thông qua Google Search. Đặc biệt, Gemini CLI có thể kết nối với các MCP server, cho phép developer kết nối với cơ sở dữ liệu bên ngoài.
Để khuyến khích việc áp dụng, Google đã quyết định mã nguồn mở Gemini CLI dưới giấy phép Apache 2.0 – một trong những giấy phép được coi là “rộng rãi” nhất. Công ty kỳ vọng sẽ có một mạng lưới developer đóng góp cho dự án trên GitHub.
Google cũng đưa ra mức giới hạn sử dụng khá hào phóng để thu hút người dùng. Người dùng miễn phí có thể thực hiện 60 yêu cầu mô hình mỗi phút và 1.000 yêu cầu mỗi ngày – con số này gấp đôi so với trung bình các developer thường sử dụng khi thử nghiệm công cụ.
Tuy nhiên, việc sử dụng các công cụ AI coding cũng tiềm ẩn rủi ro. Theo khảo sát 2024 của Stack Overflow, chỉ 43% lập trình viên tin tưởng vào độ chính xác của các công cụ AI. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các mô hình AI tạo code đôi khi có thể tạo ra lỗi hoặc không khắc phục được các lỗ hổng bảo mật.
Với sự ra mắt của Gemini CLI, cuộc chiến trong lĩnh vực AI coding tool đang trở nên ngày càng quyết liệt. Liệu Google có thể chinh phục được cộng đồng lập trình viên và tạo ra sự khác biệt trong thị trường đầy cạnh tranh này? Câu trả lời sẽ phụ thuộc vào việc công cụ này có thể mang lại giá trị thực sự cho developer hay không trong thực tế sử dụng hàng ngày.