Quest’estate Google ha alzato il sipario su un progetto che sembrerebbe destinato a cambiare il modo in cui gli sviluppatori interagiscono con i loro strumenti: si chiama Gemini CLI ed è un agente AI open source che promette di semplificare – e rivoluzionare – lo sviluppo software da terminale. Se ti stai chiedendo cosa fa Google Gemini CLI e perché se ne parla così tanto, sei nel posto giusto.
In questa guida esamineremo le funzionalità principali, il funzionamento e il potenziale reale di questo nuovo tool AI targato Google.
Cos’è Gemini CLI?
Gemini CLI è un agente AI basato sul modello Gemini di Google, pensato per aiutare gli sviluppatori direttamente dalla riga di comando. È open source, gratuito e può essere installato facilmente su qualsiasi macchina per interagire con il proprio ambiente di sviluppo attraverso comandi in linguaggio naturale.
A differenza degli strumenti AI più tradizionali che si integrano in editor o IDE, il nuovo Google Agent porta l’intelligenza artificiale fuori dal browser e dentro il terminale, rendendola parte integrante del flusso di lavoro tecnico quotidiano.
È Google stessa a definirlo un agente “multimodale e collaborativo”, capace cioè di comprendere il linguaggio naturale, ma anche di analizzare e generare codice, suggerire miglioramenti, eseguire task, leggere file di progetto e persino interagire con tool esterni.
Come funziona Gemini CLI?
Gemini CLI lavora come una vera e propria interfaccia conversazionale tra te e il tuo codice. Una volta installato, ti basterà usare un prompt per iniziare a comunicare con l’agente AI: gli sviluppatori possono così scrivere e fare debug del codice usando direttamente comandi in linguaggio naturale. Il tutto, avendo a disposizione le capacità di ricerca, generazione e codifica dell’AI Google sul tuo terminale.
Al suo interno sfrutta la potenza del modello Gemini 2.5 Pro, in grado di supportare una finestra di contesto da 1 milione di token (ossia la quantità di informazioni che il modello può elaborare in un’unica richiesta). L’agente Gemini CLI è integrato con Gemini Code Assist, include il supporto nativo per il Model Context Protocol (MCP) e Google Search, e può generare immagini e video grazie agli strumenti di AI generativa Veo e Imagen.
È possibile usarlo con un normale account Google, tramite la licenza gratuita di Gemini Code Assist. Il limite, in questo caso, è di 60 richieste al minuto e 1.000 richieste al giorno, che l’azienda stessa descrive come “la soglia di utilizzo più alta attualmente offerta nel settore”. Un vantaggio competitivo di non poco conto, se confrontiamo la stessa soglia con quella di altri tool per il coding attualmente disponibili sul mercato. Pensiamo, per esempio, a Claude di Anthropic, al chatbot AI di Microsoft su Windows Terminal o a GitHub Copilot.
Come installare Gemini CLI?
Per usare Gemini CLI è necessario installare Node.js (versione 20 o superiore). Il metodo consigliato è tramite NVM (Node Version Manager):
- installa NVM con lo script ufficiale;
- inizializzalo nella sessione corrente del terminale;
- usa NVM per installare Node.js v22;
- verifica l’installazione con i comandi node -v, nvm current e npm -v.
In questo modo il sistema sarà configurato correttamente per eseguire Gemini CLI.
Dopo aver installato i prerequisiti (Node.js e npm), puoi configurare Gemini CLI sul tuo sistema:
- esegui “npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli” per avviare la CLI;
- in alternativa, installala globalmente con:
“npm install -g @google/gemini-cli
gemini”
Una volta installata, ti basta digitare “gemini” nel terminale per accedere allo strumento.
Cosa fa Google Gemini CLI?
Oltre alla scrittura di codice, Gemini CLI può rendersi utile durante tutto il ciclo di vita del software: sviluppo, testing, deployment e debugging possono essere gestiti direttamente dal terminale con l’aiuto dell’agente AI di Google.
Ma analizziamo meglio i suoi possibili impieghi.
Comprensione e documentazione del codice
Se ti capita di aprire un repository sconosciuto, non devi più perderti tra centinaia di file. Semplicemente domandando, l’agente ti spiegherà l’architettura, evidenzierà i meccanismi di sicurezza o ti riassumerà funzioni specifiche. Può anche generare docstring o sintetizzare una pull request. In pratica è come avere sempre accanto un tutor che ti accompagna dentro al progetto.
Debug e risoluzione dei problemi
Copiando errori o log nella CLI, l’AI analizzerà il codice, proponendoti possibili soluzioni. L’agente può persino lanciare test, analizzarne i risultati e proporti fix, semplificando il lavoro soprattutto quando i bug si annidano in sistemi complessi.
AI pair programming
Con prompt mirati, Gemini CLI scrive funzioni, interi script o boilerplate. Se il risultato non ti soddisfa, puoi continuare a chiedere ottimizzazioni, ma anche aggiungere la gestione degli errori o estenderti a nuove feature. Non dimentichiamo che, grazie al suo contesto esteso, riesce a gestire anche codebase di grandi dimensioni.
Refactoring e manutenzione
Se lavori con codice legacy o progetti datati, Gemini CLI può migrare il codice a versioni più recenti di linguaggi o librerie, sostituire API deprecate, rinominare variabili in tutto il progetto o aggiungere header di licenza in pochissimo tempo.
DevOps e automazione
Ma, come abbiamo anticipato nei paragrafi precedenti, CLI non è solamente sviluppo. L’agente AI è in grado, infatti, di generare pipeline CI/CD, preparare configurazioni per GitHub Actions o GitLab, riassumere modifiche dai commit e può persino produrre report o slide sulle attività recenti. In sostanza, è un tool capace di orchestrare workflow multi-step, dall’analisi dati alla creazione di interfacce.
Integrazione con tool esterni
Tramite il Model Context Protocol (MCP), può connettersi a sistemi aziendali come Jira, database o API cloud, diventando un’interfaccia unificata per sviluppatori e DevOps.
Usi creativi e didattici
Hai bisogno di prototipi, contenuti didattici o presentazioni creative? Gemini CLI ti consente di analizzare log e creare report, generare diagrammi, trasformare wireframe in HTML/CSS o persino produrre immagini e video tramite i Imagen e Veo.
Collaborazione e knowledge sharing
Tramite file dedicati (GEMINI.md), l’agente memorizza informazioni utili sul progetto, trasformandole in una knowledge base condivisa dal team. In questo modo, la documentazione si costruisce naturalmente dalle interazioni stesse con l’AI.
Integrazione con Google Cloud
L’ecosistema di riferimento è Google Gemini, perciò l’agente è collegato ai principali servizi di Google Cloud. Questo ti permette di passare dalla scrittura del codice al deployment su Cloud Run o App Engine senza uscire dal terminale.
Come cambia lo sviluppo da terminale con Gemini CLI
Dopo aver analizzato tutte le sue funzionalità, probabilmente ti sarà più chiaro il perché l’arrivo di Gemini CLI segni un cambio di paradigma. Finora l’assistenza AI era confinata a interfacce grafiche, plugin per IDE o chatbot. Ora invece l’esperienza AI entra nel flusso di lavoro del terminale, offrendo una modalità più naturale e meno dispersiva per sviluppare, testare, documentare.
Il bello è che puoi integrarlo con altri strumenti del tuo stack, creando flussi di lavoro personalizzati e veloci. È quindi un passo importante verso agenti AI realmente utili nello sviluppo quotidiano, simili a quanto si sta già esplorando nei progetti come AlphaEvolve.
Ciò implica un notevole risparmio di tempo, specialmente per chi lavora su progetti complessi o in ambienti cloud-native.
Inoltre, è un’opportunità formativa da non sottovalutare: ogni interazione con l’agente può trasformarsi in un’occasione per apprendere nuove tecniche o migliorare il proprio codice. Se sei un appassionato di questo approccio, dai un’occhiata alla nostra AI Agenti Applications Masterclass, pensata proprio per chi vuole imparare a sviluppare workflow agentici da applicare direttamente a processi lavorativi e aziendali.
In 7 sessioni di formazione intensiva, con un approccio pratico e concreto, avrai modo di:
- sfruttare al meglio i principali LLM;
- padroneggiare le tecniche di fine-tuning;
- sviluppare soluzioni RAG scalabili;
- creare e coordinare sistemi multi-agent.
I consigli di Data Masters su come restare aggiornati
Gemini CLI è solo una delle tante novità del settore. Se leggi il nostro blog te ne sarai reso conto: l’universo dell’AI si muove a una velocità impressionante, c’è chi addirittura prevede l’ingresso in scena dell’AGI (Artificial General Intelligence).
Dunque, come rimanere al passo in un contesto così mutabile e in espansione? Ecco cosa ti suggeriamo:
- sperimenta direttamente, installa Gemini CLI dal repository ufficiale e prova a usarlo in un tuo progetto;
- iscriviti a corsi verticali, come i nostri corsi di AI generativa, perfetti per passare dalla teoria alla pratica;
- segui le evoluzioni dei modelli Gemini, in particolare le novità di Gemma 3, che sarà sempre più centrale nello sviluppo AI di Google;
- partecipa a community online come Reddit, dove si discute attivamente dello strumento;
- guarda demo e video che mostrano Gemini CLI in azione.
Se lavori nel mondo tech, imparare a utilizzarlo ti darà un vantaggio concreto, non solo in termini di produttività, ma anche di comprensione profonda delle potenzialità degli agenti AI Google. E tu sei pronto per i nuovi sviluppi?
AUTORE:Vincenzo Maritati Apri profilo LinkedIn
Vincenzo è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.
