Satu sesi Gemini CLI adalah satu agen yang bekerja di satu direktori. Begitu Anda ingin ada tugas kedua yang berjalan bersamaan—perbaikan bug sementara refactor berjalan, penulisan test sementara sebuah fitur dirilis—Anda membuka terminal lain. Lalu terminal ketiga. Dalam waktu satu jam, Anda punya empat tab, empat direktori kerja, dan tidak ada jawaban yang jelas untuk pertanyaan sederhana: agen mana yang sedang mengerjakan apa, dan mana yang baru saja menyentuh file yang hendak Anda edit.
Menjalankan beberapa tugas Gemini secara berdampingan tidak sulit untuk dimulai. Yang sulit adalah menjaganya tetap rapi. Setiap instance cepat jika berdiri sendiri; biayanya ada pada koordinasi, dan koordinasi adalah bagian yang tidak pernah diberikan terminal kepada Anda.
Artikel ini membahas penyiapan manual untuk agen Gemini CLI paralel, menyebutkan mode kegagalan yang menanti di setiap langkah, dan menunjukkan di mana papan tugas mengambil alih. Papan tugas itu adalah Sharkly, platform perintah dan manajemen Agen serba bisa. Sharkly bukan pengganti Gemini CLI. Sharkly menambahkan lapisan tugas bersama, Computer, konteks, dan review di sekitar runtime yang sudah tim Anda gunakan, sehingga proses paralel tetap dapat ditugaskan dan dilacak alih-alih tersebar di banyak tab.
Apa Arti “Agen Paralel” pada Gemini CLI
Gemini CLI menjalankan satu agen per proses. Gemini CLI membaca direktori saat ini, memuat file konteks GEMINI.md jika ada, dan mengerjakan prompt Anda di satu working tree tersebut. Tidak ada dispatcher bawaan yang menyebarkan satu tujuan ke beberapa sub-agen lalu menggabungkan kembali hasil kerjanya untuk Anda.
Jadi dalam praktiknya, “agen Gemini paralel” berarti satu hal: beberapa proses gemini berjalan sekaligus, masing-masing di lingkungannya sendiri yang terisolasi, dan masing-masing mengerjakan tugasnya sendiri. Gemini CLI bersifat open source dan gratis dijalankan dengan akun Google pribadi—itulah alasan orang menjalankan empat sekaligus. Hambatannya tidak pernah soal memulainya. Hambatannya adalah menjaga empat proses independen agar tidak bertabrakan di repositori yang sama dan mengetahui, satu jam kemudian, apa yang dihasilkan masing-masing.
Ini masalah koordinasi yang sama seperti yang Anda hadapi dengan Claude Code atau Codex. Runtimenya berubah; kekacauannya tidak.
Penyiapan Manual, Langkah demi Langkah
Berikut versi paling sederhana dari Gemini CLI paralel yang benar-benar berjalan, lengkap dengan hal yang rusak di setiap langkah.
Langkah 1: Beri setiap agen working tree-nya sendiri. Jangan menjalankan dua agen di folder yang sama. Gunakan git worktree untuk setiap tugas agar setiap checkout terpisah secara fisik:
git worktree add ../repo-auth feature/auth
git worktree add ../repo-tests chore/tests
git worktree add ../repo-bugfix fix/login-redirect
Mode kegagalan jika Anda melewatinya: dua agen yang mengedit satu checkout akan saling menimpa di tengah proses. Satu agen memformat ulang file yang sedang setengah dikerjakan agen lain, dan keduanya meninggalkan tree dalam kondisi yang tidak diinginkan siapa pun. Worktree memberi setiap agen branch dan direktori yang bersih. Kami membahasnya lebih dalam di git worktrees untuk agen coding AI.
Langkah 2: Jalankan satu Gemini CLI per worktree. Buka terminal di setiap direktori lalu mulai sesi:
cd ../repo-auth && gemini
Untuk proses tanpa pengawasan, gunakan mode non-interaktif agar agen menerima satu prompt lalu keluar:
cd ../repo-tests && gemini -p "Add unit tests for the session module. Run the suite before finishing."
Mode kegagalan: sesi interaktif berhenti pada prompt izin pertama dan menunggu. Anda kembali dua puluh menit kemudian hanya untuk menemukan agen yang tidak melakukan apa pun karena butuh persetujuan. Tentukan sejak awal proses mana yang interaktif dan mana yang headless, lalu beri prompt untuk yang headless dengan langkah verifikasinya sendiri.
Langkah 3: Isolasi konteks per tugas. Setiap worktree dapat membawa GEMINI.md-nya sendiri berisi aturan untuk tugas tersebut: apa yang boleh disentuh, apa yang harus dibiarkan, dan bagaimana menjalankan test.
Mode kegagalan: satu file konteks bersama untuk semua agen berarti instruksi yang ditujukan untuk tugas auth bocor ke tugas test. Batasi konteks hanya pada tree yang bersangkutan.
Langkah 4: Awasi kuota. Setiap instance yang berjalan memakai batas akun yang sama. Empat agen yang mengerjakan refactor besar akan menabrak batas rate lebih cepat daripada satu agen, dan agen yang ter-throttle gagal secara diam-diam di tab yang tidak Anda lihat.
Mode kegagalan: sebuah proses berhenti karena error kuota dan Anda tidak menyadarinya sampai memeriksa tab tersebut. Tidak ada tampilan bersama yang memberi tahu Anda bahwa ada agen yang berhenti. Jika Anda mencocokkan tugas yang lebih berat dengan model yang tepat, model mana untuk tugas coding mana membahas trade-off tersebut.
Untuk tiga atau empat tugas, cara ini berhasil. Branch sungguhan, isolasi sungguhan, paralelisme sungguhan, tanpa tooling tambahan.
Di Mana Penyiapan DIY Mulai Tidak Lagi Berskala
Penyiapan manual tidak rusak pada eksekusinya, melainkan pada semua hal di sekitarnya. Perhatikan apa yang terjadi saat jumlah tugas bertambah.
Anda kehilangan peta. Dengan empat terminal, Anda masih bisa mengingat semuanya. Dengan delapan terminal di dua repositori, tidak lagi. Tab mana yang agen auth? Apakah proses test selesai atau mati karena error kuota? Memantau agen coding yang berjalan paralel adalah pekerjaan yang tidak pernah dirancang untuk dilakukan terminal.
Hasilnya berantakan. Setiap agen meninggalkan pekerjaannya sebagai diff di sebuah branch dan tumpukan scrollback di tab yang akan Anda tutup. Tidak ada catatan bersama tentang apa yang diubah setiap proses, mengapa, atau apakah test-nya lulus. Saat rekan tim bertanya apa yang dilakukan perbaikan login, jawabannya ada di terminal yang sudah tidak ada lagi.
Review tidak punya tempat. Agen paralel menghasilkan diff paralel, dan setiap diff tetap butuh manusia untuk menyetujuinya. Membaca empat branch tanpa ringkasan, tanpa hasil verifikasi, dan tanpa konteks lebih lambat daripada kecepatan agennya. Kecepatan yang Anda dapatkan di eksekusi, Anda kembalikan di review.
Berikut dua pilihan yang jujur. Jika Anda hanya sesekali menjalankan tiga atau empat tugas Gemini, pertahankan penyiapan worktree di atas; sederhana dan berhasil, dan papan tugas hanya akan menjadi beban yang tidak Anda perlukan. Beralihlah ke papan tugas saat proses paralel menjadi hal biasa: beberapa agen, lebih dari satu repositori, lebih dari satu orang yang perlu melihat progres, dan review yang harus dapat dilacak alih-alih sekadar diingat. Membandingkan tool untuk mengelola agen paralel layak dilakukan pada titik itu.
Apa yang Ditambahkan Papan Tugas
Papan tugas mengubah unit kerja dari “tab terminal” menjadi “Task”. Pergeseran tunggal itulah yang hilang dari penyiapan DIY.
Dengan Sharkly, Anda menugaskan sebuah Task ke Agen yang didukung Gemini CLI. Agen tersebut mengambil Task itu, bekerja di worktree yang terisolasi, dan eksekusi, hambatan, hasil, serta diskusi lanjutan kembali ke timeline Task alih-alih menghilang di terminal pribadi. Jalankan beberapa sekaligus dan masing-masing menjadi baris yang bisa Anda lihat, bukan tab yang harus dicari. Gemini CLI tetap mengerjakan coding-nya; Sharkly mengelola penugasan, Computer yang terhubung, konteks, dan review di setiap proses.
Pembagian kerjanya tetap jelas. Agen meneliti, mengeksekusi, menguji, dan melaporkan. Manusia menetapkan arah, memberikan wewenang, dan menerima hasilnya. Otomasi berhenti di titik yang membutuhkan penilaian tim, dan setiap proses kembali dengan ringkasan perubahan serta hasil verifikasinya sendiri, sehingga menerima atau menolak sebuah diff cukup dengan sekali lihat, bukan penggalian arkeologi. Konteks, progres, hambatan, hasil, dan review manusia tetap terlihat dari permintaan hingga rilis.
Anda tetap memakai apa yang sudah Anda miliki. Sharkly tidak meminta Anda meninggalkan Gemini CLI, atau berkomitmen pada satu runtime. Karena netral terhadap penyedia, papan tugas yang sama dapat menjalankan agen Claude Code dan Codex di samping agen Gemini Anda, sehingga alur kerja Anda tetap bertahan apa pun agen terbaik berikutnya. Netralitas itulah intinya: Anda mengelola agen-agen Anda di satu tempat, bukan berganti ekosistem setiap kali ada yang baru dirilis.
Checklist yang Bisa Anda Jalankan Hari Ini
Jalankan ini sebelum batch tugas Gemini paralel Anda berikutnya:
- [ ] Satu git worktree per tugas; jangan pernah menjalankan dua agen di satu checkout.
- [ ]
GEMINI.mdyang dibatasi untuk setiap tugas, bukan satu file bersama untuk semuanya. - [ ] Proses headless memakai
gemini -pdengan langkah verifikasi bawaan agar tidak berhenti pada prompt. - [ ] Batas maksimum yang diketahui untuk instance bersamaan agar kuota bersama tidak men-throttle proses yang tidak Anda lihat.
- [ ] Satu tempat yang menjawab “agen mana mengerjakan apa, dan apa yang sudah selesai” tanpa membuka setiap tab.
- [ ] Setiap proses yang selesai meninggalkan ringkasan perubahan dan hasil test yang bisa ditinjau manusia, bukan sekadar diff di sebuah branch.
Empat poin pertama bisa Anda lakukan malam ini dengan worktree dan terminal. Dua poin terakhir adalah titik ketika penyiapan manual tidak lagi cukup. Jika Anda sudah menjalankan beberapa agen Gemini CLI sekaligus, Sharkly memberi Anda satu tempat untuk menugaskan tugas mereka, memantau progresnya, dan meninjau hasilnya. Anda bisa membangun lapisan koordinasi sendiri, atau jalankan agen coding Anda yang sudah ada melalui Sharkly dan langsung lompat ke bagian yang berskala.
