JetBrains 推出了新的 Agentic Development Environment（智能体开发环境） —— Air。
该工具的核心目标是让多个 AI 编程智能体（Agent）在同一开发环境中 并行运行、互不干扰地执行任务循环。

与传统 AI IDE 中“单模型助手”的模式不同，JetBrains Air 将 AI 代理视为 独立运行的开发实体，允许它们同时处理不同任务。

项目地址：
https://air.dev/

多 智能体(Agent) 并行开发

JetBrains Air 的核心能力是 Side-by-Side Agents。

在同一开发环境中，可以同时运行多个 AI 代理，例如：

• Codex
• Claude Agent
• Gemini CLI
• Junie

每个 智能体(Agent) 都会执行 独立的任务循环（task loop）：

任务分析
  ↓
代码修改
  ↓
运行验证
  ↓
继续迭代

这些代理之间 不会互相覆盖上下文或抢占资源，可以分别负责不同模块或任务。

例如：

• Claude Agent 负责架构重构
• Codex 负责代码补全
• Gemini CLI 负责脚本生成
• Junie 负责测试修复

这种模式类似于在一个 IDE 中同时雇佣多个 AI 开发者。

Agentic Development Environment

JetBrains 将 Air 定义为 Agentic Development Environment（ADE），区别于传统 IDE。

传统 IDE 的 AI 辅助模式通常是：

开发者
   ↓
IDE
   ↓
单 AI 助手

而 Air 的模式是：

开发者
   ↓
Agent Workspace
   ↓
多个独立 AI Agents

每个 智能体(Agent) 拥有：

• 独立上下文
• 独立任务循环
• 独立执行环境

这使开发流程从 “AI 辅助编程” 转向 “AI 协作编程”。

独立任务循环（Task Loop）

JetBrains Air 的核心设计之一是 Agent Task Loop。

一个典型循环如下：

理解任务
→ 修改代码
→ 运行测试
→ 检查结果
→ 继续迭代

Air 会为每个 智能体(Agent) 提供：

• 独立运行环境
• 独立日志
• 独立文件修改记录

因此多个 智能体(Agent) 可以同时运行，而不会互相覆盖代码或状态。

不同 Agent 的定位

在 JetBrains Air 中，不同 智能体(Agent) 可以承担不同角色，例如：

Codex

适合：

• 快速代码生成
• 补全函数
• 生成模板代码

Claude Agent

适合：

• 复杂重构
• 长上下文代码理解
• 架构设计

Gemini CLI

适合：

• 自动脚本
• DevOps 操作
• CLI 自动化

Junie

JetBrains 自家的 AI 编程智能体，重点优化 IDE 内工作流。

对开发工具生态的意义

JetBrains Air 的出现代表 IDE 设计正在发生变化：

传统模式：

IDE + 单 AI Copilot

新模式：

IDE + 多 Agent 协作

这种设计可能带来几个变化：

1️⃣ 并行开发
多个 智能体(Agent) 同时完成不同任务。

2️⃣ 任务专业化
不同模型负责不同类型问题。

3️⃣ 更高自动化程度
智能体(Agent) 可以持续运行任务循环。

总结

JetBrains Air 是一个面向 AI 时代的开发环境，其核心特点包括：

• 支持 多个 AI 智能体(Agent) 并行运行
• 每个 Agent 具有 独立任务循环
• 允许不同模型在同一项目中 协作开发

这种 Agentic Development Environment 的概念，可能成为未来 AI IDE 的重要发展方向。

随着 AI 编程能力不断提升，开发环境也正在从“辅助工具”转变为 多智能体协作平台。