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当 "AI 辅助编程" 不再只是一个附加功能,而成为 IDE 的底层架构逻辑,开发工具会进化成什么样?
JetBrains 的答案是:不是把 AI 塞进 IDE,而是用 AI 重构 IDE 本身 —— 这就是 AIR(AI IDE from JetBrains)。

AIR 官网截图
AIR 是 JetBrains 从零打造的全新独立 IDE,核心理念包括:

AIR 理念
JetBrains Air 是一个智能代理开发环境(ADE),让你可以将编码任务委托给 AI 代理,同时全程保持对工作的控制。其核心围绕 "定义任务" 和 "审查结果" 两大环节,适合人机协作的开发场景。
一、安装与首次运行
目前仅支持 macOS(Windows / Linux 版本计划在 2026 年推出)。首次启动时,需登录你的有效订阅账号,完成后进入欢迎页。

安装与首次运行
支持两种方式:
首次打开项目时,Air 会询问是否信任代码(执行代码存在风险,请仅信任可信来源):
通过聊天模式与 AI 代理交互,逐步明确任务需求。可以输入清晰的任务描述(如 "为订单模块添加分页查询功能,支持每页 10 条数据"),并补充上下文(如 "参考 src/orders/service.py")。
支持 计划模式:让 AI 先生成执行计划,再逐步细化任务。
在任务配置中,可以设置:

任务配置
(任务配置包含执行环境、AI 模型和权限模式)
权限模式:


引用符号
(通过 @ 菜单引用符号,或选中代码添加到任务)
添加上下文的方式包括:
也可以选中代码片段,直接添加到任务中。


上下文添加
任务状态包括:
支持多任务并行运行(如一个任务写测试,另一个修 Bug),互不干扰。


任务管理
在 Review 标签页中,通过差异面板查看 AI 修改的内容:
你还可以点击行号旁的图标添加评论,像代码审查一样反馈意见。
通过 Model Context Protocol(MCP)可连接外部工具(如数据库、API 服务)。配置路径:Settings → AI → MCP Servers,粘贴 JSON 配置即可启用。
{
"mcpServers": {
"alphavantage": {
"command": "uvx",
"args": ["av-mcp", "YOUR_API_KEY"]
}
}
}示例:连接 Alpha Vantage API
JetBrains Air 通过智能代理与可视化的交互方式,降低了开发者与 AI 协作的门槛。其核心流程清晰明了:
配合多任务并行、MCP 扩展和本地快照等能力,Air 为复杂项目的协作提供了更高效、可控的 AI 开发体验。
官网:
“https://air.dev/
文档:
“https://www.jetbrains.com/help/air/getting-started.html
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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