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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 是什么？

AIR 是 JetBrains 从零打造的全新独立 IDE，核心理念包括：

AI 即默认工作流，而非可选增强
强调确定性与可解释性，避免“黑箱魔法”
开发者始终掌握代码的主导权

快速上手：三步体验 AIR 的 AI 原生流程

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。

二、打开项目

支持两种方式：

打开本地项目：点击 Open ，选择项目文件夹
克隆 Git 项目：点击 Clone from Git ，输入仓库地址与存储路径

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）：

Preview ：功能受限，无法执行代码
Trust ：允许执行代码（推荐仅用于可信项目）

三、定义任务

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：

<em>（任务配置包含执行环境、AI 模型和权限模式）</em>

权限模式：

询问权限：首次使用工具时提示
自动编辑：自动接受文件编辑
规划模式：仅分析代码，不编辑或执行
完全访问：跳过所有权限提示

（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：

文件和文件夹
Git 分支 / 提交 / 本地更改
MCP 服务器
终端标签页
上传本地文件

也可以选中代码片段，直接添加到任务中。

四、运行与任务管理

任务状态包括：

Running ：AI 执行中，可随时补充输入
Waiting for user action ：AI 暂停，需人工介入
Finished ：任务完成，可审查变更
Canceled / Archived ：手动停止或退出后归档

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。

五、审查与提交变更

在 Review 标签页中，通过差异面板查看 AI 修改的内容：

统一差异：新旧代码同页对比
拆分差异：左右分栏对比

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。

六、进阶功能：MCP 服务器集成

通过 Model Context Protocol（MCP）可连接外部工具（如数据库、API 服务）。配置路径：，粘贴 JSON 配置即可启用。

Settings → AI → MCP Servers
{
  "mcpServers": {
    "alphavantage": {
      "command": "uvx",
      "args": ["av-mcp", "YOUR_API_KEY"]
    }
  }
}

示例：连接 Alpha Vantage API

总结

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：

定义任务（结合上下文与逐步引导）
配置执行环境与权限（平衡效率与安全）
审查并提交变更（确保代码质量可控）

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

芋道源码 —— 纯源码解析博客

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