JetBrains正式推出智能体化软件开发系统（Agentic Software Development），抢先体验期间面向企业用户开放。该系统以“一套系统即可实现智能体化软件开发，让AI智能体能够在企业层面运作”为核心目标，将AI智能体从个人开发者的辅助工具升级为可被组织统一治理、协作与观测的生产力单元。与市面上零散的AI编程插件不同，JetBrains此次发布的是一套覆盖入口、智能体、协作与治理的完整平台。
从IDE到CLI：多入口统一调度智能体
JetBrains为开发者提供了多个启动和协调智能体化工作的入口点，覆盖开发者日常使用的各类工具。第一类是JetBrains IDE，包括IntelliJ IDEA、PyCharm、Rider等主力产品，开发者可以在熟悉的编码环境中直接调用智能体。第二类是CLI工具，支持Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI和Junie，让习惯终端操作的开发者无需切换工作流。第三类是全新的JetBrains Air智能体化开发环境，以及即将推出的第三方代码编辑器支持（如VS Code等）。
这种多入口设计的核心逻辑在于“不受开发者工作环境的限制”。原文明确指出，您的开发者可以继续采用现在的工作方式，并在他们使用的每一款工具中获得相同的AI访问体验。这意味着企业不需要强制统一开发工具链，就能实现AI能力的集中管理。无论是IDE中的JetBrains AI、独立的Air环境，还是JetBrains Central CLI，开发者都能获得一致的智能体调用体验。
此外，MCP连接的工具也是重要入口，包括Slack、GitHub、Jira、Notion，以及超30种其他工具（即将推出）。这使得智能体能够嵌入到团队已有的协作与项目管理流程中，而非孤立地停留在代码编辑器内。通过MCP协议，智能体可以读取任务、提交代码、更新文档，真正融入软件交付的完整链路。
支持主流智能体并引入自有ACP兼容方案
在智能体层面，JetBrains采取了开放而非锁定的策略。系统原生支持行业领先的智能体，包括Claude Code、Codex、Gemini和Junie，开发者可以根据任务需求灵活选择。同时，系统支持“引入您自己的与ACP兼容的智能体”，这意味着企业如果已经自研或采购了特定智能体，只要符合ACP协议，就能接入JetBrains的统一平台进行调度和治理。
这种开放性还体现在AI提供商的接入上。原文提到，您可以使用JetBrains AI，或者自带Amazon Bedrock、OpenAI、Anthropic或任何其他提供商的密钥，随时切换。JetBrains Central会对所有这些提供商的使用情况进行治理和跟踪。对于企业而言，这避免了被单一AI供应商锁定的风险，同时保留了统一观测和成本控制的能力。
为了让智能体更高效地工作，JetBrains Context提供了面向智能体的语义代码搜索。得益于语义索引，智能体从一开始就理解您的项目，而无需扫描整个代码库。原文强调，这意味着token消耗更少、输出内容更相关，且代码也能更好地贴合您的项目需求。对于大型企业代码库而言，这一能力直接关系到AI使用的成本与质量。
团队协作与云智能体托管
企业级软件开发的核心是协作，JetBrains的系统在团队协作层面提供了多项能力。共享上下文和任务协作让开发者与智能体能够像一个团队一样协同工作。具体而言，云智能体提供了用于智能体任务的托管式云环境，自动化支持事件触发型工作流和定时工作流，JetBrains Context提供语义代码搜索，共享技能库则为每个团队集中维护技能（即将推出）。
自动化能力尤其值得关注。原文指出，可以为代码审查、版本说明、修正等任务设置自动化，使用模板设置，也可以从头开始构建。自动化任务按预定计划运行，并且可以集成到您的团队已在使用的工具中。这意味着重复性的工程任务可以由智能体在后台自动完成，开发者只需在关键节点进行审核。
JetBrains Air作为全新的智能体化开发环境，允许开发者并行运行Junie、Codex、Claude Agent或Gemini CLI，并掌控每一个任务循环。这种并行编排能力对于需要同时处理多个任务的企业团队尤为重要，开发者可以在一个界面中监控和管理多个智能体的工作进度。
集中AI治理：权限、成本与模型管理
对于企业而言，AI智能体的规模化落地离不开治理能力。JetBrains提供了集中AI治理功能，在整个组织中治理、观测并控制智能体化工作。具体包括AI权限和团队级政策、分析和成本控制、智能体和模型管理、BYOK支持任何AI提供商，以及集中MCP管理（即将推出）。
在访问管理方面，企业可以提供开发者所需模型和智能体的访问权限，为整个组织设置权限，也可以针对特定团队或个人定制权限。在成本控制方面，可以按团队、政策或用户设置预算，将AI支出精准投放到能创造最大价值的地方，并为团队和个人用户设置灵活的限额。在分析方面，可以跟踪团队使用的AI工具、团队采纳AI生成代码的频率，以及AI贡献最大的场景，然后使用这些数据确定加大投资的领域或调整方向。
原文还从角色视角阐述了价值：领导层和首席技术官关注投资回报、上市速度和TCO；工程经理需要在统一、结构化的环境中协调开发者与AI智能体之间的工作；开发者体验负责人则需要集中管控AI治理和使用、强制执行政策、设置防护机制，避免团队使用临时拼凑的AI设置所引发的混乱局面。一套系统同时满足三类人群的需求。
行业背景与生态合作
JetBrains此次发布的智能体化开发系统，反映了AI编程工具从“单点辅助”向“平台化治理”演进的行业趋势。随着Claude Code、Codex等智能体能力的快速提升，企业面临的挑战不再是能否使用AI，而是如何让AI在组织层面安全、可控、高效地运作。JetBrains凭借其在IDE市场的长期积累，试图通过统一平台解决这一痛点。
生态合作方面，OpenAI EMEA销售总经理Sanj Bhayro表示：“像Codex这样的智能体和工具已经彻底改变软件工程。它们大幅提升了开发者的构建速度，并让更多人能够参与到软件开发工作中。我们很荣幸能成为JetBrains的长期合作伙伴，并通过JetBrains Central将这些智能体驱动的工作流整合起来，帮助团队在他们已使用的工具和环境中运行和管理AI赋能的开发。”这一表态表明，JetBrains的平台策略得到了主流AI提供商的认可与支持。
总体来看，JetBrains的智能体化软件开发系统将入口、智能体、协作与治理整合为一套企业级方案。开发者使用其偏好的工具，与智能体像一个团队一样协同工作；企业则可以全面掌控访问权限、成本和执行。这种“开发者自由+企业管控”的双层设计，有望推动AI智能体在企业级软件开发中的规模化落地。
数据来源:JetBrains(原文)
