JetBrains Air: настройка и первый запуск ИИ-агента

JetBrains Air позволяет запустить ИИ-агента для программирования прямо в JetBrains IDE, передать ему выбранный контекст проекта и проверить изменения там, где вы уже просматриваете и тестируете код. Начинать стоит не с масштабного рефакторинга. Установите Air Alpha, подключите одного агента, дайте ему один файл и один падающий тест — и ничего не принимайте, пока не разберётесь в диффе и результате теста.

JetBrains Air: краткая инструкция

Воспринимайте Air как пульт управления агентами, а не как кнопку автодополнения. Работу выполняет агент, а Air собирает сессию, передаёт контекст из IDE и возвращает результат в привычный интерфейс проверки изменений.

Для первой сессии:

1. Установите Air Alpha из Marketplace вашей IDE.
2. Откройте одноразовый проект или ветку с тестом, который можно запустить.
3. Выберите пресет New Session и оставьте Standard Access.
4. Отправьте первое сообщение и войдите в аккаунт, если Air попросит авторизоваться.
5. Прикрепите нужный файл через @file:.
6. Попросите внести одно небольшое исправление и написать тест.
7. Проверьте каждый изменённый файл в Agent Sessions.
8. Самостоятельно запустите тест, а затем сохраните, отредактируйте, закоммитьте или откатите изменение.

Это и есть весь полезный цикл. Параллельные сессии, дополнительные агенты, корпоративные настройки и передача задач в облако могут подождать, пока этот процесс не станет надёжным.

Что такое JetBrains Air и как он устроен

Air — это прослойка между проектом в JetBrains и одним или несколькими агентами для программирования. Представьте контрольный стенд в модельной мастерской: агент кладёт на стол готовую деталь, а IDE помогает проверить размеры и посадку и оставляет последнее слово за вами.

Релиз от 22 сентября превратил Air в более широкую систему из трёх именованных частей: Air in JetBrains IDEs для индивидуальной работы, Air Teams для координации и автоматизации и Air Governance для политик, прозрачности и контроля расходов. В этом руководстве мы сосредоточимся на локальном сценарии, который уже можно запустить, — плагине Air Alpha для IDE.

Плагин для IDE — не новая базовая модель. Из коробки он умеет запускать Codex, Gemini, GitHub Copilot, Claude и Junie, а другие агенты, по словам JetBrains, могут подключаться через ACP. ACP, или Agent Client Protocol, — общий канал связи между IDE и всей рабочей системой агента, включая его инструменты и маршрутизацию моделей.

На актуальной странице Air для IDE передача локальной сессии в облако по-прежнему отмечена как функция, которая появится позже. Поэтому первый надёжный запуск лучше сделать небольшим и локальным.

Что проверить перед установкой

Air Alpha — публичная альфа-версия, а не зрелый стабильный инструмент. JetBrains предупреждает, что интерфейс и поведение могут меняться, а обновления ожидаются примерно раз в неделю. Прежде чем искать другие причины неполадок, проверьте совместимость.

На 23 сентября 2026 года актуальным пакетом Marketplace для ветки 2026.2 был Air 262.8665.463. Он поддерживает IntelliJ IDEA от 2026.2 до 2026.2.3 и соответствующие выпуски 2026.2 других IDE JetBrains из списка. В Marketplace также есть сборки для ветки 2026.3, поэтому точная версия плагина зависит от ветки вашей IDE.

Проверка совместимости в рамках этого материала

IntelliJ IDEA 2026.2.3, сборка IU-262.10968.63, загрузила Air 262.8665.463 в изолированном профиле и проиндексировала одноразовый Node-проект без ошибки плагина. Система обнаружила агента codex-cli 0.153.4, но он не был авторизован, а на хосте отсутствовала графическая сессия. Поэтому мы не утверждаем, что интерактивная задача Air была выполнена, дифф сгенерирован или написанный агентом тест успешно пройден. Описанные ниже шаги интерфейса основаны на актуальном кратком руководстве JetBrains и названиях элементов в этой сборке плагина.

Как пользоваться JetBrains Air: пошаговый запуск

1. Установите Air Alpha

Откройте настройки IDE, выберите Plugins, перейдите в Marketplace, найдите Air Alpha и нажмите Install. Перезапустите IDE, если она это предложит.

Сам Air бесплатен. Однако агенту, который за ним стоит, всё равно могут понадобиться аккаунт, подписка или оплата API. Если всё упирается в стоимость, материал «Бесплатен ли JetBrains Air» поможет отделить цену плагина от расходов на агента.

2. Откройте проект с ошибкой, которую легко проверить

Начните с существующего проекта, который не жалко удалить или вернуть в исходное состояние. У подходящей первой задачи есть один важный файл, один наблюдаемый сбой и одна команда, однозначно показывающая, сработало ли исправление.

Например, это может быть функция для slug, которая неправильно обрабатывает повторяющиеся пробелы, форматтер без одного пограничного случая или небольшая функция валидации с падающим модульным тестом. Для первого запуска не выбирайте миграции, аутентификацию, код развёртывания или крупное обновление зависимостей.

До открытия сессии зафиксируйте исходное состояние:

• текущую ветку или одноразовое рабочее дерево;
• точную команду запуска теста;
• проходит ли этот тест сейчас;
• какие файлы, по вашим ожиданиям, должна затронуть задача.

Так проверка станет сравнением, а не субъективным впечатлением.

3. Выберите пресет New Session

Кнопка New Session на главной панели инструментов запускает выбранный в данный момент пресет. Чтобы сменить пресет, откройте меню по стрелке рядом с кнопкой.

Пресет — это сохранённая конфигурация запуска. Он определяет агента и может заранее задавать модель, глубину рассуждений, уровень доступа и интерфейс сессии. Air показывает найденных на компьютере агентов рядом со встроенными пресетами. Если выбранного агента нет, плагин может предложить его установить.

Для первой задачи выберите Standard Access. В текущей версии плагина этот режим разрешает агенту читать и редактировать файлы, а также выполнять команды внутри проекта; для доступа к файлам за пределами проекта или к сети потребуется подтверждение. Full Access снимает эти запросы на подтверждение для работы с сетью и редактирования файлов в любой части компьютера. Для первой сессии это неудачный вариант по умолчанию.

4. Отправьте первое сообщение и авторизуйте агента

Авторизация начинается тогда, когда она действительно нужна агенту. Введите короткое первое сообщение и нажмите Enter. Если Air найдёт учётные данные, которыми агент уже пользуется на вашем компьютере, сессия продолжится. В противном случае появится сообщение Choose a sign-in method to continue.

Дальнейший путь зависит от агента:

• вход в аккаунт агента может продолжиться в браузере или терминале;
• подходящая лицензия JetBrains AI или рабочее пространство организации могут предоставить кредиты;
• пункт Add an AI provider открывает Tools | Air | Accounts, где можно подключить стороннюю подписку или API-ключ.

В разделе Accounts выберите More Providers, добавьте нужные учётные данные, нажмите Test Connection, сохраните настройки кнопкой OK, затем вернитесь в сессию и выберите этого провайдера.

Не вставляйте секрет в промпт задачи. Учётные данные следует вводить только в интерфейсе подключения провайдера.

5. Добавьте только необходимый контекст

Через элемент добавления контекста в Air можно прикрепить файлы, коммиты и навыки. Также можно ввести @file:, чтобы добавить файл, или @folder:, чтобы добавить папку. Разница существенна: передать один нужный файл — всё равно что отдать механику неисправную деталь; прикрепить весь репозиторий — всё равно что вывалить на верстак всё содержимое гаража.

Для первого запуска прикрепите файл с реализацией и укажите команду теста. Тестовый файл добавляйте только тогда, когда агенту нужно увидеть уже принятый в проекте шаблон.

6. Поставьте ограниченную задачу и укажите способ проверки

Хороший промпт называет дефект, допустимые границы изменений и команду проверки. Например:

Исправь обработку повторяющихся пробелов в @file:src/slug.js. Добавь или обнови минимальный подходящий тест. Запусти node --test. Не меняй зависимости и не трогай посторонние файлы. Если команду теста выполнить нельзя, остановись и объясни причину.

Так у агента появляется чёткий критерий завершения. В просьбе «Улучши эту функцию» его нет.

7. Следите за сессией, но не оценивайте работу по рассказу агента

Агент сообщает о ходе работы и может задавать вопросы. Уточняйте недостающие требования, подтверждайте только понятные действия и обращайте внимание на неожиданные запросы к сети или файлам за пределами проекта.

Сообщения о прогрессе полезны как контекст, но ничего не доказывают. Доказательство — итоговый дифф и тест, который вы можете повторить самостоятельно.

8. Проверьте изменения в Agent Sessions

Откройте Agent Sessions и разверните завершённую сессию. Просмотрите дифф каждого изменённого файла. В текущем пакете доступны действия Show Diff, Generate summary... и Revert. Согласно краткому руководству JetBrains, изменённые файлы можно сохранить, отредактировать, закоммитить или откатить.

Проверяйте в таком порядке:

1. Границы: изменились только ожидаемые файлы?
2. Поведение: реализация устраняет именно тот сбой, который был поставлен в задаче?
3. Качество теста: новый тест падал бы без исправления?
4. Побочные эффекты: не изменились ли конфигурация, зависимости или публичные интерфейсы?
5. Проверка: проходит ли тест при самостоятельном запуске, вне рассказа агента о проделанной работе?

Если дифф почти правильный, исправьте его самостоятельно или оставьте точную обратную связь для следующей итерации. Если масштаб изменений оказался неожиданным, откатите результат и начните заново с более узким промптом. Убедительное объяснение — ещё не повод делать коммит.

Экономика использования

Air меняет статью расходов на оркестрацию, но не стоимость лежащего в её основе интеллекта. Плагин добавляет $0 к расходам на ПО, однако подключённый агент может использовать действующую подписку, баланс API или кредиты JetBrains AI.

Это важно для команды, которая уже платит за агентов. Второй интерфейс управления нередко требует ещё одной лицензии ещё до того, как становится понятно, улучшает ли он проверку кода. Для публичного сравнения: сейчас GitHub указывает цену Copilot Business $19 за пользователя в месяц, а Enterprise — $39. Десять лицензий Business обойдутся в $190 в месяц без учёта дополнительного использования. Air позволяет подключать поддерживаемых агентов без отдельной платы за плагин Air, но не отменяет стоимость лицензии IDE, подписки провайдера, использования API и времени человека на проверку.

Поэтому бюджетный вопрос звучит узко: сможет ли один бесплатный локальный интерфейс упростить постановку задач уже оплаченным агентам и проверку их работы? Проверьте это на одной команде и одном классе задач, прежде чем покупать или стандартизировать что-либо ещё.

Шесть сценариев — по убыванию пользы

1. Команды JetBrains, которые уже оплачивают нескольких агентов

Инженерная команда, использующая Codex для одних задач и Claude для других, может запускать обоих агентов из одной среды IDE, передавать им один и тот же контекст проекта и проверять изменённые файлы в одном месте. Выгода не обязательно заключается в более дешёвых токенах. Главное — меньше переключений между инструментами и единый порядок проверки для уже оплаченных подписок.

2. Мейнтейнеры, которые разбирают небольшие проверяемые дефекты

Мейнтейнер может прикрепить проблемную функцию, описать одну регрессию, потребовать точечный тест и проверить полученный дифф до того, как тот попадёт в ветку. Такой подход окупается, когда причина уже понятна, но механическое написание исправления отвлекает от более сложной работы.

3. Консультанты в незнакомой кодовой базе клиента

Консультант может изучить символы средствами навигации IDE, прикрепить только нужные файлы и поручить агенту ограниченное изменение. Если работать в одноразовой ветке с Standard Access, незнакомые правила репозитория с меньшей вероятностью приведут к разрастающейся правке. Выигрыш — более быстрое погружение без иллюзии, будто агент знает негласные правила клиента.

4. QA-инженеры, которые превращают воспроизводимый баг в регрессионный тест

QA-инженер, способный воспроизвести баг, может прикрепить связанный с ним файл и нужную область тестов, запросить минимальный регрессионный тест и проверить, действительно ли тот фиксирует сбой. Это сокращает путь от воспроизведения проблемы до инженерного артефакта, готового к ревью.

5. Старшие разработчики, которые обучают ревью на конкретных диффах

Старший разработчик может дать агенту предложить небольшую реализацию, а затем вместе с менее опытным коллегой разобрать границы задачи, допущения, устройство теста и решение об откате в привычной IDE. Результат — не только код, но и наглядное упражнение по ревью настоящего набора изменений.

6. Платформенные команды, которые сравнивают агентов на одной задаче

Платформенная команда может запустить одну и ту же ограниченную задачу с разными пресетами и сравнить изменённые файлы, поведение тестов, запросы разрешений и трудозатраты на ревью. Такое сравнение полезнее сопоставления ответов в чате: единицей оценки становится проверенное изменение в одном и том же репозитории.

Два продукта, которые стоит построить вокруг Air

1. Сервис с доказательствами проверки изменений агента

Это более сильная возможность. Создайте небольшой сопутствующий сервис, который превращает сессию агента в пакет для ревью: задача, прикреплённый контекст, изменённые файлы, команда теста, результат теста, решение человека и ссылка на итоговый коммит. Руководители разработки и команды из регулируемых отраслей готовы платить за аккуратный журнал, не зависящий от того, какой агент написал код.

Спрос достаточно конкретен: запрос ai powered code review platform получает около 1,900 поисков в США в месяц и имеет коммерческий интент. Цены GitHub — $19 за Business и $39 за Enterprise — также показывают, что команды уже закладывают в бюджет помощь при программировании и управление ею.

Минимальной продаваемой версии не обязательно управлять агентом. Она может принимать дифф и вывод тестов, требовать от ревьюера пройти чек-лист и экспортировать подписанный отчёт в Markdown или JSON. Ограничение — платформенный риск: Air пока находится в альфа-версии, его интерфейсы могут меняться каждую неделю, а JetBrains способна сама добавить более развитые средства фиксации результатов и аудита. Защитой продукта должны стать единые для разных агентов политики и долговечная отчётность, а не тонкая кнопка внутри одной IDE.

2. Консультант по настройке агентов для конкретного репозитория

Создайте инструмент адаптации, который анализирует языки репозитория, команды тестов, чувствительные пути и правила внесения изменений, а затем рекомендует шаблон безопасной первой задачи и настройки пресета. Такой продукт можно продавать командам, внедряющим агентов в разнородных репозиториях, где сейчас каждый разработчик повторяет одну и ту же настройку.

Общий спрос велик: запрос ai coding assistant получает около 18,100 поисков в США в месяц, а ai powered coding agent — около 8,100. MVP может состоять из анкеты по репозиторию, сгенерированных инструкций по настройке, ограниченных стартовых промптов и чек-листа быстрой проверки. На первом этапе глубокая интеграция с IDE не нужна.

Ограничение — защищаемость идеи. JetBrains, поставщики агентов или шаблоны репозиториев могут вобрать в себя общие советы по настройке. Жизнеспособному продукту понадобятся проверки правил конкретной организации и доказательства того, что его рекомендации сокращают число неудачных или чрезмерно широких изменений.

Ограничения и честная оценка

Air особенно полезен тем, кто уже предпочитает JetBrains IDE и хочет выбирать агентов, не отказываясь от привычного ревью в IDE. Но это не повод делегировать рискованное изменение, которое вы не умеете проверить.

Сейчас важны три ограничения:

• Это альфа-версия. Названия элементов и поведение могут меняться примерно раз в неделю.
• Плагин бесплатен, работа — нет. Авторизация агента, подписки, использование API, лицензирование IDE и человеческое ревью остаются отдельными расходами.
• Надёжнее всего начинать локально. На странице IDE передача работы в облако по-прежнему описана как будущая функция, поэтому не стройте первый процесс вокруг идеи закрыть ноутбук, пока задача продолжает выполняться.

Кроме того, Standard Access — не режим «только чтение». Он разрешает редактировать файлы и выполнять команды внутри проекта. Используйте одноразовую ветку или рабочее дерево, проверяйте дифф и самостоятельно перезапускайте тест.

Итог прост: Air стоит попробовать на одном небольшом изменении, если JetBrains уже служит вашей основной рабочей средой. Но пока рано делать его обязательным путём для чувствительных репозиториев без плана отката, политики провайдеров и доказательств проведённого ревью.

Что сделать в понедельник

Выберите один баг, для проверки которого достаточно одной команды. Поместите его в одноразовую ветку, установите подходящую сборку Air Alpha на один компьютер разработчика, выберите Standard Access, прикрепите один нужный файл и запросите минимальное исправление вместе с регрессионным тестом. Сохраняйте изменение только в том случае, если дифф получился узким, а тест проходит при самостоятельном запуске. Этот единственный цикл расскажет больше, чем неделя демонстраций агентов.

Что делает JetBrains Air?

JetBrains Air координирует работу агентов для программирования, а также их контекст, сессии и проверку результатов внутри JetBrains IDE и за её пределами. В локальном плагине IDE вы выбираете агента, отправляете задачу с контекстом проекта, а затем изучаете полученные изменения в Agent Sessions.

Чем JetBrains Air отличается от Claude Code?

Claude Code — один агент для программирования. Air — это интерфейс управления и проверки нескольких агентов, который может запускать Claude наряду с Codex, Junie, GitHub Copilot, Gemini, OpenCode и ACP-совместимыми агентами — в зависимости от доступных интеграций и авторизации.

Какая IDE лучше всего подходит для агентного программирования?

Универсального победителя нет. Air особенно интересен командам, которые уже зависят от навигации, инспекций и инструментов сравнения JetBrains. Лучший выбор — среда, где работу агента можно надёжно ограничить, изучить, протестировать и откатить.

Можно ли пользоваться JetBrains бесплатно?

Плагин Air Alpha бесплатен. Для JetBrains IDE и агента, подключённого через Air, могут отдельно потребоваться лицензия, подписка или оплата API.

Если вам нужен безопасный процесс работы с агентами, настроенный под ваши репозитории и правила ревью, изучите услугу разработки ИИ-агентов.