Google i nowy agent AI, który sam tworzy kod

Siedząc pewnego wieczoru nad kolejną funkcją do wdrożenia w moim projekcie, natknąłem się na wiadomość, która – przyznam bez bicia – wprawiła mnie w niemałe zdumienie. Google oficjalnie zaprezentowało agenta AI, który dosłownie tworzy kod samodzielnie, testuje go, a następnie usprawnia własne rozwiązania. Oczywiście nie byłbym sobą, gdybym nie sprawdził tego cudeńka w praktyce — z jednej strony czysta ciekawość, z drugiej świadomość, że świat idzie do przodu i nie ma sensu zostawać w tyle. Dziś chcę się z Tobą podzielić moimi obserwacjami, wrażeniami i paroma praktycznymi poradami.

Nowy agent kodujący Google – czym tak właściwie jest?

Na rynku pojawiło się już kilka rozwiązań wspomagających programistów, ale to, co przygotował Google DeepMind, dla wielu jest jak powiew świeżości. Dawno minęły czasy, gdy AI tylko podpowiadało linie kodu — nowy agent, znany pod nazwą AlphaEvolve, to coś znacznie więcej. W pewnym sensie mam wrażenie, że granica pomiędzy człowiekiem a maszyną zaczyna się tu rozmywać. Przyjrzyjmy się dokładniej, co kryje się za tym rozwiązaniem.

Architektura oparta na Gemini: ewolucja w świecie algorytmów

Serce całego projektu stanowi model Gemini, znany już części z nas ze swoich wyczynów w zadaniach analitycznych czy generatywnych. Roadmapa projektowa zakładała zastosowanie go w cyklach „ewolucyjnych”. Na czym polega ta oryginalność? Agent nie tylko tworzy kod, lecz automatycznie generuje kilka wariantów rozwiązania danego problemu, testuje je, a następnie odrzuca najsłabsze i rozwija najlepsze. Przyznam, że pierwszy raz miałem wrażenie, że patrzę na algorytmiczną wersję teorii ewolucji Darwina, tylko tym razem w świecie bitów.

Najważniejsze właściwości agenta AlphaEvolve:

• Generowanie kodu na podstawie opisu lub konkretnego zadania
• Automatyczne testowanie i porównywanie skuteczności różnych rozwiązań
• Wybór najlepszych wersji i rozwój ich w kolejnych iteracjach
• Dostosowywanie się do zmian w projekcie bez konieczności ciągłej interwencji człowieka

W praktyce daje to efekt swoistego „życia” kodu, który sam dąży do doskonałości. Brzmi jak kawałek science fiction, ale przecież – jak powiada przysłowie – „kto nie ryzykuje, ten szampana nie pije”.

Agent kodujący zamiast człowieka? Jak to wygląda z perspektywy programisty

Nie od dziś wiadomo, że każda nowinka technologiczna budzi mieszane uczucia — z jednej strony ekscytację, z drugiej niepokój. Pamiętam mój pierwszy kontakt z Copilotem od Githuba: zachwyt nad wygodą i lekki dreszcz, że może kiedyś zabierze mi chleb. Jednak testując AlphaEvolve, zrozumiałem, że to narzędzie, które raczej „dowozi” tam, gdzie żmudna praca powtarzalna odbiera przyjemność z kodowania.

• Automatyzacja trywialnych, powtarzalnych zadań – już nie muszę ręcznie pisać funkcji, które są praktycznie identyczne w każdym projekcie. Oszczędza mi to masę czasu.
• Weryfikacja skuteczności rozwiązań – testy i refaktoryzacja przeprowadzane przez agenta pozwalają szybciej wyłapać potencjalne błędy.
• Wyjaśnienia i dokumentacja – narzędzie potrafi wytłumaczyć, co dzieje się w danym fragmencie kodu, czy nawet wskazać źródła z dokumentacji oficjalnej lub repozytoriów open-source. Dla mnie — rewelacja przy pracy z kodem odziedziczonym po kimś innym.

Dodam tylko, że integracja z popularnymi IDE jak Visual Studio Code czy IntelliJ daje naprawdę wygodny workflow, który doceni każdy, kto choć raz zatonął w morzu okienek, konsol i pluginów.

AlphaEvolve i Gemini w akcji – praktyczne zastosowania

Może powiesz: „No dobrze, AI pisze kod, ale co z tego wynika dla realnych, żywych projektów?”. Właśnie, sam zadawałem sobie podobne pytania, dlatego przybliżę kilka obszarów, w których AlphaEvolve już teraz pokazał pazur.

• Matematyczne łamigłówki – generowanie nowych strategii rozwiązania trudnych zagadnień matematycznych, coś jakby współczesny Euler na sterydach cyfrowych.
• Optymalizacja centrów danych – AI analizuje i poprawia zużycie energii, co przy obecnych cenach prądu potrafi wyjść na swoje.
• Projektowanie układów scalonych i chipów – tworzenie bardziej wydajnych i tańszych komponentów elektronicznych.
• Przyspieszanie trenowania innych modeli AI – z mojej perspektywy, koło zamachowe dla kolejnych, coraz mądrzejszych systemów.

Nie są to już suche obietnice, lecz praktyczne wdrożenia. Google nie robi z tego tajemnicy i rzeczywiście korzysta z AI tam, gdzie najbardziej się opłaca. Gdy rozmawiam ze znajomymi z branży, coraz częściej słyszę, że te narzędzia to codzienność, a nie tylko ciekawostka na konferencji.

Porównanie z dotychczasowymi asystentami programistycznymi

Nie sposób pominąć konkurencji — GitHub Copilot, Tabnine, Amazon CodeWhisperer i reszta peletonu nie śpią. Jednak AlphaEvolve oraz Gemini Code Assist mają kilka atutów, które (według mnie) dają im przewagę.

• Darmowa wersja dostępna dla indywidualnych użytkowników – zbawienie dla freelancera i studenta.
• Silna integracja z Google Cloud – bezproblemowe przejście od kodu do wdrożenia w chmurze.
• Otwartość na wiele języków programowania – Python, JavaScript, Java, C++, a to tylko początek listy.
• Kontekstowa pomoc i cytowanie źródeł – doceniam możliwość szybkiego sprawdzenia, „czym pachnie” dany fragment kodu i skąd się wziął.

W moim przekonaniu, przewaga Google tkwi w synergii ich własnych ekosystemów. Z drugiej strony, warto pamiętać, że zamknięte środowisko ma też swoje minusy, o których zaraz powiem więcej.

Wyjątkowe funkcje agenta Google z rodziny Gemini

Automatyczne generowanie i ewaluacja kodu

Najmocniejszym punktem nowego agenta Google – z mojego punktu widzenia – jest możliwość tworzenia wielu wersji rozwiązania oraz ich automatycznego porównywania i selekcji. W klasycznych narzędziach musiałem ręcznie testować alternatywne implementacje. Teraz AI samo:

• generuje zestawy funkcji
• przeprowadza testy jednostkowe
• niezależnie decyduje, które fragmenty rozwijać
• odrzuca nieopłacalne ścieżki rozwoju kodu

Dzięki temu czas „przepalany” na poprawki czy refaktoryzację mogę poświęcić na kreatywne myślenie i projektowanie architektury.

Tłumaczenie i cytowanie źródeł

Często pracuję z cudzym kodem lub korzystam ze snippetów znalezionych w sieci. Zawsze towarzyszy temu obawa, że coś zostanie źle zrozumiane lub — co gorsza — źle wdrożone. Nowy agent Google podpowiada, skąd pochodzi dany fragment kodu, dołącza odnośnik do repozytorium czy dokumentacji. Dzięki temu nie muszę szukać w czeluściach Stack Overflow czy, jak czasem żartuję, na „polskiej stronie z odpowiedziami na wszystko”.

Wyjaśnienia kodu – nieoceniona pomoc dla każdego

Początkujący programista znajdzie tu mnóstwo wsparcia — AI tłumaczy w przejrzysty sposób, dlaczego coś działa lub nie. Dla mnie, choć mam już parę ładnych lat doświadczenia, to narzędzie jest wybawieniem przy analizie starych projektów. Jasne, czasem AI trochę się zagalopuje i wyjaśni nad wyraz szczegółowo, ale wolę za dużo, niż za mało.

Wdrożenia i wsparcie dla wielu języków

W codziennej pracy „skaczę” pomiędzy Pythonem, JavaScriptem, czasem zahaczam o Javę czy Go. Agent radzi sobie z tym bez zająknięcia. Szczególnie podoba mi się to, że styl odpowiedzi dostosowuje do danej technologii — inny ton przy Node.js, inny przy frameworkach front-endowych.

Dostępność i integracje: jak Google przyciąga programistów?

Nie jest tajemnicą, że duże firmy lubią przywiązywać użytkowników do własnych ekosystemów. Google poszedł o krok dalej, udostępniając bezpłatną wersję Gemini Code Assist dla twórców, którzy niekoniecznie chcą wydawać majątek na narzędzia. Oczywiście, wersja darmowa ma limity (ileś promptów miesięcznie i ograniczenie liczby aktywnych wątków), ale do nauki i drobnych projektów wystarcza aż nadto.

• Wersja darmowa dla indywidualnych użytkowników
• Zaawansowana licencja z dodatkowymi funkcjami dla zespołów i korporacji
• Ścisła integracja z Google Cloud – docenią to zwłaszcza firmy budujące swoje usługi w tej chmurze
• Wsparcie dla najważniejszych edytorów (VS Code, IntelliJ, PyCharm) – nie muszę zmieniać przyzwyczajeń

Sam pracuję częściowo na Windowsie, częściowo na Macu, więc ta elastyczność robi robotę. Dla mnie liczy się, by narzędzie nie wymuszało zmiany środowiska czy systemu — tutaj Gemini Code Assist wypada nieźle.

Ograniczenia i wyzwania: gdzie agent AI musi jeszcze dojrzeć

Nie ma co słodzić — nawet najlepszy AI bywa czasem jak uczeń w podstawówce: potrafi nieźle zamieszać. Oto, co sam zauważyłem i na co zwracają uwagę programiści z mojego otoczenia:

• Brak obsługi wszystkich funkcji w najnowszych IDE – aktualizacje potrafią „rozjechać” kompatybilność, przez co pewne funkcjonalności pojawiają się z opóźnieniem.
• Część narzędzi dostępna wyłącznie w wersji testowej (preview) – lubię nowości, ale rozumiem, że nie każdy chce być królikiem doświadczalnym.
• Zamknięcie do własnego ekosystemu Gemini – dla miłośników otwartości to może być bariera.
• Automatyczna generacja kodu na podstawie opisów w dokumentach – czasem AI tworzy kod, który wymaga dopracowania przy nieprecyzyjnych specyfikacjach. Tu widać jeszcze przewagę ludzkiej kreatywności czy doświadczenia.
• Niepełna obsługa pracy grupowej – zarządzanie wspólnym kontekstem bywa toporne przy skomplikowanych projektach.

Z drugiej strony, jak mawiała babcia, „na bezrybiu i rak ryba”. Nawet te niedociągnięcia nie przekreślają potencjału tego typu narzędzi — po prostu trzeba podejść do nich z głową.

Moje porady — jak najlepiej wykorzystać agenta Google do kodowania?

Na bazie własnych doświadczeń wypracowałem kilka zasad, które rzeczywiście podnoszą skuteczność i komfort pracy z AI:

• Opisuj zadania precyzyjnie – im jaśniej określisz, czego oczekujesz, tym trafniej AI wygeneruje kod. Lepiej napisać „Funkcja sprawdzająca parzystość liczby w Pythonie”, niż enigmatyczne „Parzystość?”.
• Wypróbuj różne wersje promptów – AI często reaguje na subtelne różnice w treści polecenia. Ja sam czasem bawię się w detektywa i sprawdzam, która forma pytania daje lepszy rezultat.
• Bądź cierpliwy z wersjami preview – szybki dostęp do testowych narzędzi to gratka, jednak licz się z tym, że coś może nie działać idealnie.
• Resetuj kontekst czatu co jakiś czas – gdy AI „gubi wątek”, warto zacząć rozmowę od nowa. To trochę jak z kolegą po nieprzespanej nocy — lepiej dać mu chwilę odpocząć.
• Weryfikuj wygenerowany kod – automaty to tylko narzędzia, Ty ostatecznie podpisujesz się pod projektem. Zaufanie dobrze mieć, ale kontrola musi być.
• Korzystaj z tłumaczeń i wyjaśnień kodu – uczyłem się nie raz z tych podpowiedzi i dziś rozumiem niektóre tricki w JS szybciej niż dawniej.

Taką listę trzymam przy monitorze i sprawdzam, czy nie zapomniałem o którejś zasadzie. W praktyce pomaga to unikać dziwnych błędów i ogarnąć chaos, gdy AI trochę się zapędzi.

Jaka będzie przyszłość programowania z AI? Kilka moich przemyśleń

Patrząc na to, co wyprawia agent Google, coraz trudniej obronić stanowisko, że AI nie wywrze wpływu na nasz zawód. Oczywiście nie sądzę, żeby maszyny szybko zastąpiły programistów — brakuje im finezji, czasem wyczucia kontekstu, nie wspominając nawet o tzw. „zdrowym rozsądku” w architekturze. Mimo tego trudno dziś o lepsze wsparcie przy powtarzalnych zadaniach, automatycznej refaktoryzacji czy generowaniu dokumentacji.

Moim zdaniem, AI typu AlphaEvolve to po prostu kolejny etap ewolucji zawodu (niech już będzie, że cytuję oklepane powiedzenie: „nieustannie uczymy się przez całe życie”). Często wracam do myśli, że podstawową cechą programisty przyszłości stanie się umiejętność współpracy z narzędziami AI i kreatywna interpretacja wyników.

Zmiany w workflow programisty

• Więcej kreatywności, mniej mechaniki – AI przejmuje monotonne zadania, a my możemy skupić się na architekturze i innowacyjności.
• Nowe kompetencje – pojawia się konieczność zadawania precyzyjnych promptów, czytania wygenerowanego kodu i szybkiego wyłapywania błędów na poziomie meta.
• Większy nacisk na weryfikację – im bardziej AI automatyzuje kodowanie, tym bardziej rośnie odpowiedzialność za końcowy efekt.

Perspektywy rynku IT

Ostatnie miesiące to prawdziwy wysyp ofert pracy związanych nie tylko z kodowaniem, ale — coraz częściej — z wdrożeniami AI czy integracją automatycznych asystentów programistycznych. W dużych firmach obserwuję, że pojawiają się nawet wyspecjalizowane stanowiska dla osób „opiekujących się” systemami AI — swoisty „AI Coach”, albo „AI Prompt Specialist”. Kto by pomyślał!

Dla młodych programistów to dobra wiadomość: umiejętność korzystania z narzędzi typu Gemini może być dodatkowym atutem na rynku. Dla weteranów zaś to szansa na podniesienie efektywności i naukę czegoś nowego.

Inspiracje i kontrowersje — AI w świetle etyki i prawa autorskiego

Nie zaszkodzi poruszyć kwestii wrażliwych. Sami przyznacie — świat nowych technologii lubi zaskakiwać, czasem pozytywnie, czasem… hmm, mniej. Z jednej strony mamy błyskawiczny postęp i automatyzację, z drugiej — pytania o własność kodu, prawa autorskie czy odpowiedzialność za błędy wywołane przez AI.

• Pochodzenie fragmentów kodu – AI korzysta z ogromnych repozytoriów, co rodzi pytania: czy na pewno każdy kod można użyć bez ograniczeń?
• Problemy licencyjne – konkurencja już się z tym mierzy; niektóre projekty open-source nie życzą sobie, by ich kod służył do trenowania AI.
• Odpowiedzialność za błędy – kto odpowiada, gdy narzędzie AI wygeneruje kod z luką bezpieczeństwa?

Moje podejście jest pragmatyczne: zawsze weryfikuję wygenerowany kod i dbam, by użycie fragmentów z zewnątrz było zgodne z licencją. Zresztą, jak mówi stare powiedzenie, „Strzeżonego Pan Bóg strzeże”.

Podsumowanie moich doświadczeń z agentem Google

Po kilku tygodniach pracy z AlphaEvolve i Gemini Code Assist mogę z ręką na sercu powiedzieć, że to narzędzia, które zmieniają sposób kodowania — choć na razie raczej ułatwiają, niż zastępują programistę. Automatyzacja generowania, testowania i refaktoryzacji kodu staje się codziennością zarówno w małych projektach, jak i dużych firmach.

Nie zanosi się na to, byśmy – my, programiści – mieli odejść w cień. Bardziej probable, że AI stanie się dla nas tym, czym dla kierowcy jest skrzynia automatyczna — jeszcze wygodniej, jeszcze szybciej, chociaż jazda po krętej drodze czasem wciąż wymaga manualnej interwencji.

Najważniejsze rekomendacje na koniec:

• Nie bój się próbować nowych narzędzi AI, ale weryfikuj ich wyniki. Przyda się zarówno doświadczenie, jak i świeże spojrzenie.
• Precyzuj polecenia i oczekiwania – odpowiednie prompty naprawdę robią różnicę.
• Nie zapominaj o rozwoju własnych umiejętności – AI to wsparcie, nie zamiennik.
• Śledź update’y i dokumentację – świat AI zmienia się jak pogoda w górach, a bycie na bieżąco naprawdę się opłaca.

Mam nadzieję, że przekonałem Cię, iż nowy agent kodujący Google to nie tylko moda, ale realne wsparcie — szczególnie gdy praca programisty zaczyna przypominać kręcenie się w kółko. Jak to mówi mój znajomy: „lepiej korzystać z nowego, niż potem oglądać świat przez dziurkę od klucza”. Jeśli chcesz spróbować czegoś świeżego, nie bój się zanurzyć w świat AI — może nie zostaniesz od razu mistrzem, ale na pewno nauczysz się czegoś ciekawego!

Źródło: https://zephyr-hq.com/p/google-s-new-coding-agent-writes-its-own-code