JetBrains mette un orchestratore di agenti dentro ogni IDE che rilascia

JetBrains ha aperto l'accesso anticipato ad Air nei suoi IDE il 1° ottobre. È disponibile come plugin sul JetBrains Marketplace o incluso nelle build EAP 2026.3 di IntelliJ, PyCharm, WebStorm, Rider e del resto della famiglia, e funziona dalla versione 2026.2 in poi. Il plugin è gratuito.

La cornice è la parte interessante. Air non è un modello e non è un agente. Viene distribuito senza alcun agente installato. JetBrains lo descrive come un canale per agenti e abbonamenti che uno sviluppatore già paga, e rileva ciò che è già presente sulla macchina così come l'IDE rileva i terminali.

Sessioni invece della chat

JetBrains sostiene che orchestrare più attività in parallelo sia un'attività diversa dal conversare con un modello, e che usare un'unica interfaccia per entrambe sia stato un errore. L'AI classica negli IDE era incentrata sulla chat. Air è incentrato sulle sessioni.

Ogni sessione è un agente che lavora a un'attività, e l'interfaccia le tiene traccia insieme: attività, aggiornamenti non letti, file modificati, commit in uscita e il costo di ciascuna sessione in un'unica vista. Le sessioni possono essere eseguite su più progetti, comparire come schede dell'editor o restare in un terminale o in una chat grafica a seconda dell'attività. Un doppio tocco su Ctrl in qualsiasi punto dell'IDE apre una finestra di prompt con il contesto corrente allegato.

L'isolamento è gestito con worktree Git temporanei. Una sessione può partire da qualsiasi branch, su un nuovo branch o in stato detached, e i risultati vengono riportati nel progetto principale tramite cherry-pick. JetBrains afferma che l'output dell'agente appare come un diff revisionabile all'interno dell'IDE, usando gli stessi strumenti che uno sviluppatore userebbe per revisionare una pull request, e che le modifiche non vengono applicate automaticamente.

La mossa sul protocollo è la parte strategica

Air collega gli agenti che supportano l'Agent Client Protocol, uno standard aperto che JetBrains ha co-sviluppato con Zed e rilasciato con licenza Apache. ACP usa JSON-RPC 2.0 su stdin e stdout, e JetBrains, Zed, Google, GitHub e più di 25 agenti lo hanno adottato. Le due aziende hanno anche lanciato un ACP Registry, una directory consultabile di agenti compatibili integrata nell'IDE.

Il paragone più immediato è con il Language Server Protocol. LSP ha permesso a qualsiasi editor di supportare qualsiasi linguaggio tramite un unico standard condiviso, invece di un'integrazione su misura per ogni abbinamento. ACP punta a fare lo stesso per gli agenti.

JetBrains compete per lo strato in cui gli agenti vengono avviati, supervisionati e revisionati, piuttosto che sulla qualità dei modelli, e co-firmare il protocollo che regola il modo in cui gli agenti comunicano con gli editor è un modo per essere infrastruttura anziché una funzionalità. La spiegazione dell'azienda è più diretta: un IDE che tiene gli agenti a distanza faticherà man mano che lo sviluppo agentico diventa la norma.

Tra gli agenti supportati figurano Codex, Claude Agent, GitHub Copilot, Gemini, OpenCode e Junie di JetBrains, oltre ad altri strumenti compatibili con ACP. Un utente con una chiave Anthropic, OpenAI o Google esistente non paga nulla a JetBrains. Per chi non ha un abbonamento ad agenti, JetBrains offre esecuzioni gratuite di Junie Lite dopo l'accesso con un account JetBrains. I crediti JetBrains AI partono da dieci dollari al mese per l'accesso ai modelli ospitati dall'azienda.

La funzionalità che Cursor non ha

L'elemento distintivo su cui JetBrains punta è che gli agenti collegati ad Air possono invocare gli strumenti dell'IDE come skill. Un agente può avviare una sessione di debug per indagare su un test che fallisce, o eseguire il profiler, o usare il motore di refactoring con il pieno contesto multi-file. Gli agenti possono anche accedere agli strumenti dell'IDE tramite MCP e lavorare con contesto strutturato invece che con testo incollato.

JetBrains afferma che questo produce risultati migliori per alcune attività e, in alcuni casi, consuma meno token. L'affermazione sui token è dell'azienda e non sono stati pubblicati test indipendenti.

L'argomentazione di fondo riguarda ciò che un agente può vedere. Un agente che sa solo leggere e scrivere file lavora sul testo. Un agente che può profilare una funzione lenta e ispezionare lo stack di chiamate ha il contesto che avrebbe uno sviluppatore senior nel diagnosticare lo stesso problema. JetBrains ha impiegato 26 anni a costruire quegli strumenti, e Air è la prima volta che gli agenti vi hanno accesso.

Perché i tempi hanno senso

JetBrains lancia questo prodotto in un momento in cui la fase di revisione è diventata il collo di bottiglia riconosciuto. Scrivere codice non è più il vincolo per molti team. Verificare ciò che è stato scritto lo è.

Questo giudizio sta emergendo contemporaneamente in tutto il mercato degli strumenti. Qodo ha rilasciato la versione 3.0 nella stessa settimana con la revisione come elemento centrale, e Cursor ha aggiunto un bot di revisione al suo flusso di lavoro con gli agenti. Tre fornitori che convergono sulla stessa conclusione suggeriscono che il vincolo si è spostato definitivamente: quando gli agenti producono codice più velocemente di quanto gli umani riescano a leggerlo, il valore si sposta su tutto ciò che riduce il costo di lettura.

Il design di Air lo riflette. Il prodotto tratta le sessioni parallele degli agenti come una coda di lavoro da revisionare anziché come una conversazione da guidare, e mette il costo per sessione nella stessa vista dei file modificati. Per un engineering manager che decide quanti agenti eseguire, quella riga di costo è il limite pratico.

La visualizzazione del costo per sessione è una funzionalità piccola con un effetto sproporzionato sul comportamento. Un team che non vede quanto sta spendendo un agente di lunga durata tende a eseguirne uno con cautela. Un team che vede il numero per sessione è più disposto a eseguirne diversi, perché la decisione diventa un'allocazione anziché una scommessa. È lo stesso cambiamento avvenuto con le dashboard di spesa cloud, e cambia il modo in cui le persone organizzano il lavoro.

C'è anche un problema di coordinamento che Air cerca di risolvere. Un team che esegue Claude su un'attività, Codex su un'altra e Copilot su una terza finisce con tre interfacce separate e nessun registro condiviso di ciò che ciascuno ha toccato. Consolidarle in un IDE che già possiede diff, ispezioni e controllo di versione è un cambiamento più piccolo rispetto ad adottare un nuovo strumento, e per i team standardizzati su JetBrains per Java, Kotlin o Python evita di spingere tutti su un editor diverso solo per avere gli agenti.

Cosa non è ancora definito

Air è una release in accesso anticipato. JetBrains avverte di aspettarsi imperfezioni, cambiamenti all'interfaccia e al comportamento, e aggiornamenti all'incirca ogni settimana. Non ha indicato una data di disponibilità generale. L'esecuzione cloud per attività di lunga durata è limitata alle organizzazioni con licenze AI, e JetBrains non ha dichiarato il prezzo.

Sulla privacy, l'azienda afferma che, senza alcun agente connesso, nulla lascia la macchina, e che con un abbonamento di terze parti i dati vanno a quel fornitore secondo l'accordo esistente, non passando da JetBrains. Disattivare il plugin non cambia nient'altro, e il separato AI Assistant resta supportato.

L'affermazione che vale la pena testare nel repository di un team è quella sulla revisione. Air rende più facile eseguire diversi agenti contemporaneamente. Se questo produca più lavoro integrato o più diff che nessuno legge è una questione empirica, e troverà risposta nel primo mese di utilizzo, non in un post di lancio.