ИИ-агенты в терминале: обзор инструментов 2026

ИИ-агент в терминале — программа, которая работает в командной строке и сама выполняет задачи по коду: читает проект, меняет файлы, запускает команды и тесты, исправляет ошибки и повторяет, пока задача не будет решена. От чат-бота её отличает доступ к инструментам и способность действовать без человека на каждом шаге, от редактора с ИИ — то, что центр работы не код на экране, а задача целиком. За 2025–2026 годы таких агентов стало больше десятка, и выбор уже не сводится к «Claude Code или Codex».

В обзоре — все заметные агенты на сентябрь 2026 года, сгруппированные по тому, кто их делает: разработчики моделей, платформы для разработки, открытые проекты и российские компании. Для каждой группы — что отличает агентов, на каких условиях они доступны и кому подходят. Подробные гайды по главным — Claude Code с нуля и OpenAI Codex.

Что такое ИИ-агент в терминале и зачем он нужен

Все терминальные агенты устроены по одной схеме. Внутри — языковая модель, снаружи — набор инструментов: чтение и запись файлов, выполнение команд, поиск по проекту, иногда поиск в интернете и подключение внешних сервисов через MCP. Агент получает задачу, решает, какой инструмент вызвать, смотрит на результат и решает, что делать дальше. Этот цикл повторяется, пока задача не выполнена или агенту не понадобится решение человека.

Почему именно терминал. Командная строка — универсальный интерфейс к компьютеру: через неё агент может сделать всё, что делает разработчик, — собрать проект, запустить тесты, посмотреть логи, сделать коммит. Терминальный агент одинаково работает на ноутбуке, на удалённом сервере по SSH, в контейнере и в CI-конвейере по расписанию. Для задач автоматизации, где нет человека перед экраном, это решающее преимущество перед редакторами.

Различаются агенты в четырёх вещах. Какие модели они используют: только свои или любые. Как устроена безопасность: вопросы перед действиями, песочница или и то и другое. Как оплачиваются: подписка, оплата за токены или бесплатно. И доступны ли они из России без обходных путей. Именно по этим признакам удобно выбирать, и к ним мы вернёмся в сводной таблице.

Хорошая первая задача для любого нового агента — знакомство с проектом без изменений: «изучи репозиторий, расскажи, как его запустить и протестировать, назови 5 главных файлов и ничего не меняй». Она безопасна, занимает несколько минут и сразу показывает, насколько агент понимает ваш код. Если он ошибся в командах запуска тестов, это первое, что нужно записать в файл инструкций проекта.

Общее для всех — формат расширений, который постепенно становится стандартом. Файл инструкций проекта AGENTS.md понимают большинство агентов, скиллы в формате SKILL.md и MCP-серверы переносятся между ними почти без изменений. Поэтому выбор агента сейчас не так необратим, как выбор редактора пять лет назад: настройки проекта переезжают вместе с вами. Как устроены MCP-серверы, разобрано в гайде MCP: как подключить сервисы к ассистенту.

Агенты разработчиков моделей: Claude Code, Codex, Gemini CLI

Три крупнейшие компании, разрабатывающие модели, выпустили собственных агентов, оптимизированных под свои модели. Claude Code от Anthropic — агент с самой детальной настройкой поведения: файл памяти CLAUDE.md с уровнями, больше 30 событий для хуков, субагенты, плагины. Входит в подписку Claude Pro ($20 в месяц, $17 при годовой оплате) и Max (от $100).

Codex CLI от OpenAI — агент с песочницей на уровне системы: по умолчанию пишет только в папку проекта и не выходит в сеть. Плюс облачный режим для фоновых задач и интеграция с экосистемой ChatGPT. Входит в подписку ChatGPT Plus ($20 в месяц) и выше, доступен и по API-ключу. Сравнение двух агентов — в гайде Claude Code или Codex.

Gemini CLI от Google — агент с открытым исходным кодом и самым щедрым бесплатным доступом: с личным аккаунтом Google до 1000 запросов в день бесплатно, с подпиской Google AI Pro — до 1500, с Ultra — до 2000. С бесплатным API-ключом Gemini лимит ниже — 250 запросов в день. Для тех, кто хочет попробовать работу с терминальным агентом без затрат, это самый очевидный вариант, а если лимита не хватит, его можно расширить подпиской Google AI Pro или Ultra.

Общее для тройки: лучшее качество на «своих» моделях, быстрые обновления, зрелая документация и большое сообщество, где легко найти ответ на типичный вопрос. Общий минус для пользователей из России: все три официально недоступны без VPN, а для платных тарифов нужен зарубежный способ оплаты. Как это решается, разобрано в гайде доступ к нейросетям и оплата.

Агенты платформ: Copilot CLI и Cursor CLI

Платформы для разработки, которые раньше давали ИИ-помощь только в редакторе, тоже вышли в терминал. GitHub Copilot CLI — агент GitHub, который работает с репозиториями, задачами и пул-реквестами на GitHub «изнутри». Он входит во все тарифы Copilot, включая бесплатный, и работает на macOS, Linux и Windows. Удобен тем, кто уже живёт в экосистеме GitHub: агент понимает связи между кодом, задачами и ревью и может сам открыть пул-реквест по задаче.

Cursor CLI — терминальная версия агента из редактора Cursor. Главное достоинство — те же правила проекта и тот же выбор моделей, что в редакторе: собственные модели Cursor и модели других компаний. Имеет смысл, если вы уже работаете в Cursor и хотите запускать того же агента на сервере или в скриптах. Подробно о Cursor — в гайде Cursor: как пользоваться, сравнение с Claude Code — в гайде Claude Code или Cursor.

Плюс агентов платформ — интеграция с тем, чем вы уже пользуетесь, и возможность выбирать модели разных компаний. Минус — они вторичны по отношению к основному продукту: новые возможности агентов часто появляются сначала у разработчиков моделей и только потом у платформ.

Для команд у агентов платформ есть отдельный плюс — администрирование. Доступы, лимиты и политики настраиваются там же, где команда уже работает: в организации GitHub или в командном аккаунте Cursor. Не нужно заводить новые учётные записи и отдельный биллинг, а руководитель видит, кто и сколько использует агента. Для компании на 10–20 разработчиков это нередко важнее, чем небольшая разница в качестве моделей.

Открытые агенты: OpenCode, Aider, Qwen Code

Открытые агенты распространяются с исходным кодом и работают с любыми моделями: облачными по API-ключу, через агрегаторы вроде OpenRouter или локальными через Ollama и аналоги. Это единственный вариант, когда код и данные не должны покидать ваш компьютер или сервер: открытый агент плюс локальная модель дают полностью закрытый контур.

OpenCode — открытый агент для терминала, редактора и десктопа с поддержкой множества поставщиков моделей; по возможностям близок к коммерческим агентам. Aider — один из первых открытых инструментов для «парного программирования» с ИИ в терминале, построенный вокруг git: каждое изменение оформляется коммитом, откатить неудачный шаг легко. Qwen Code — открытый агент от команды моделей Qwen компании Alibaba, оптимизированный под их модели, которые тоже открыты и могут работать локально.

Кому подходят открытые агенты: компаниям с требованиями к хранению данных, тем, кто хочет платить только за токены и выбирать самую выгодную модель под задачу, и тем, кто хочет понимать и настраивать всё, что делает агент. Цена — больше настройки и меньше готовых удобств.

Как устроены расходы. Сам открытый агент бесплатен, а модель оплачивается по токенам у выбранного поставщика. Агент, который долго работает над задачей, делает десятки вызовов модели и каждый раз отправляет ей контекст, поэтому одна крупная задача может стоить от центов до нескольких долларов в зависимости от модели. Удобно, что модель можно менять под задачу: дешёвую для рутины, флагман для сложного. Как считать такие расходы, разобрано в гайде что такое токены в нейросетях.

Российские агенты: GigaCode CLI и SourceCraft

У российских компаний тоже появились терминальные агенты — и это важно для тех, кому нужны доступ без VPN, оплата в рублях и хранение данных в России. GigaCode CLI от Сбера — терминальный агент в экосистеме платформы GitVerse. GigaCode даёт единый доступ к актуальным открытым моделям — GLM, Kimi, DeepSeek и Qwen — со встроенной фильтрацией запросов и ответов. Есть и плагин для среды GigaIDE и редакторов JetBrains.

SourceCraft CLI от Яндекса — терминальная часть ассистента SourceCraft Code Assistant с агентским режимом, подключением MCP-серверов и настраиваемыми режимами работы агентов. Ассистент доступен также в чате на платформе SourceCraft и в виде плагинов для популярных редакторов. Устанавливается одной командой для macOS, Linux и Windows.

По зрелости российские агенты пока моложе зарубежных, и их стоит проверять на своих задачах, а не по описаниям. Но для многих компаний вопрос решает не качество в тестах, а юридическая сторона: работа с кодом, в котором есть персональные данные или коммерческая тайна, через сервис с российским юрлицом и договором проще согласовать с юристами и службой безопасности.

Как проверить российского агента на своём проекте. Возьмите 3 задачи, которые вы уже решали с другим агентом или вручную: маленькую правку, задачу на несколько файлов и поиск ошибки по сообщению. Дайте одинаковую формулировку и одинаковый файл инструкций. Сравнивайте итог: прошли ли тесты, сколько раз пришлось вмешаться, насколько понятен план. Такое сравнение за вечер скажет больше, чем любые рейтинги, и даст аргументы для разговора со службой безопасности.

Как выбрать агента: сводная таблица

Таблица сводит главные признаки. Условия меняются часто, поэтому перед решением сверяйтесь с официальными страницами.

Короткие рекомендации по типичным ситуациям. Хотите попробовать бесплатно — Gemini CLI. Уже есть подписка Claude или ChatGPT — соответствующий агент. Нужна работа без VPN и с данными в России — GigaCode CLI или SourceCraft. Нужен закрытый контур — открытый агент с локальной моделью. Работаете в экосистеме GitHub или Cursor — агенты этих платформ.

Правила, общие для любого агента

Какой бы агент вы ни выбрали, одни и те же правила экономят время и защищают от неприятностей. Держите в корне проекта файл инструкций — AGENTS.md или CLAUDE.md — с командами сборки и тестов и запретами; дописывайте туда правило каждый раз, когда поправили агента дважды за одно и то же. Как писать такой файл, разобрано в гайде файл CLAUDE.md.

Работайте под контролем git и коммитьте после каждого удачного шага — откат неудачного займёт секунды. Для задач больше пары файлов просите сначала план. Не давайте агенту режим без ограничений на рабочем компьютере с доступами к почте и облакам — только в одноразовом контейнере. Проверяйте новые зависимости, которые предлагает агент: модели иногда придумывают несуществующие пакеты, и злоумышленники регистрируют такие имена. Почему модели уверенно ошибаются, разобрано в гайде галлюцинации нейросетей.

И последнее: агент — инструмент разработчика, а не готовое решение для бизнес-процесса. Если нужно, чтобы агент сам разбирал заявки, документы или отчёты компании, это отдельная система с узкими правами и журналом действий. Такие системы мы собираем в рамках услуги разработки ИИ-агентов, а о том, как они устроены, — гайд свои агенты и субагенты.

Автор: Артём Беспалов, маркетинговое ИИ-агентство «Термос Беспалова», Калининград.

Источники: квоты и цены Gemini CLI · GitHub Copilot CLI · Cursor CLI · OpenCode · Aider · Qwen Code · GigaCode · SourceCraft Code Assistant (проверено 27.09.2026).