JetBrains 全新 AI IDE AIR 上手全攻略：重构开发工作流

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）。在 云栈社区 里，不少开发者也在热议这种范式转变到底能带来多大的效率提升。

01 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

与传统的插件式 AI 辅助不同，它的目标是让你在定义任务和审查结果之间，形成一个高效的人机协作闭环。

02 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。你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 AI 模型与权限模式，这也是使用这类开发工具时需要仔细阅读 技术文档 才能掌握最佳实践的地方。

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

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）。配置路径如下：

Settings → AI → MCP Servers

粘贴 JSON 配置即可启用。例如，连接 Alpha Vantage API 的配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "alphavantage": {
      "command": "uvx",
      "args": ["av-mcp", "YOUR_API_KEY"]
    }
  }
}

03 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：

1. 定义任务（结合上下文与逐步引导）
2. 配置执行环境与权限（平衡效率与安全）
3. 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