編程 AgentGooglemacOSWindowsLinux
適合的工作流
適合使用 Google 賬戶、Gemini API 金鑰或 Vertex AI 的開發者。
限制與計費
額度取決於身份驗證方式；Workspace 賬戶可能需要 Google Cloud 專案。
已覈實的功能
Agent 工作流命令行界面MCP技能規則／指令鈎子自帶 API 密鑰
這裡只列出有依據的功能，並非完整功能清單。未列出的能力尚未在這條資料中覈實。
價格與用量
可免費使用，需查看限制
賬戶額度或 Gemini / Vertex AI 按量計費。按量使用或外部 Agent 的費用可能與訂閱分開計算。
查看官方價格 ↗模型與存取權限
支援 Google 登入、Gemini API 金鑰或 Vertex AI 憑據。
已覈實的模型系列： Gemini.
官方模型資訊 ↗安裝並啟動 CLI
安裝受支援的 Node.js 和 npm；普通專案建議使用穩定版。
安裝命令 · npm
npm install -g @google/gemini-cli在終端開啟專案目錄，然後執行：
gemini賬戶與身份驗證
首次啟動時選擇 Google 登入、GEMINI_API_KEY 或 Vertex AI。
專案配置與工具
使用 GEMINI.md 提供專案上下文；擴充套件和 MCP 需在登入之外單獨配置。
建議嘗試的首個任務
讓 Gemini 先梳理主要模組和測試命令，再修改檔案。
指令碼用法
此示例請求生成專案概覽。工具許可權仍然生效；提示詞不等於沙箱隔離。
gemini -p "Summarize the project structure without modifying files."相關 CLI 工具
檢視全部 AI CLI →
專案評估步驟
- 打開一個熟悉的小型專案，確認必要的語言工具能夠正常工作。
- 給 Agent 一項範圍明確的修改任務，並設定可觀察的驗收標準。
- 審查差異、執行專案檢查，並與現有工作流的結果比較。
- 任務結束後查看用量，據此估算同類工作一個月的費用，包括單獨的模型或 Agent 賬單。