这两天技术圈被 Claude Code 源码泄露刷屏了，51 万行代码被扒得干干净净。但就在大家忙着分析 Claude Code 怎么做 Agent 的时候，JetBrains 悄悄放了个大招——一个叫 Air 的东西。
我看到消息的第一反应是：JetBrains 不是做 IDE 的吗，怎么也来搞 AI 编程了？
翻了翻官方博客和几篇评测，发现这玩意儿跟 Cursor、Claude Code 走的完全不是一条路。Cursor 是把 AI 塞进编辑器，Claude Code 是让 AI 住在终端里。Air 呢？它想让你同时指挥好几个 AI 帮你干活。
Air 到底是什么
先说结论：Air 不是一个 IDE，准确说它是一个 ADE——Agentic Development Environment，智能体开发环境。
什么意思呢？传统 IDE 的核心是代码编辑器，你写代码，AI 给你补全。但 Air 的核心不是编辑器，而是任务面板。你的工作流变成了：
- 定义任务（比如"给这个 API 加上分页功能"）
- 选一个或多个 Agent 去执行
- 等 Agent 干完了，review 它的改动
- 觉得没问题就合并
说白了就是带 AI 小团队干活。
四大 Agent，随便挑
Air 目前接了四个 Agent：JetBrains 自家的 Junie、Anthropic 的 Claude Agent、OpenAI 刚独立出来的 Codex、还有 Google 的 Gemini CLI。各有各的长处，Junie 对 IntelliJ 生态最熟，Claude Agent 写复杂逻辑比较稳，Codex 和 Gemini 在各自擅长的领域也够用。
实际用的时候可以混搭。让 Junie 跑测试的同时让 Claude Agent 重构一个模块，再让 Codex 补文档，并行推进。
这跟我以前的工作方式完全不一样。以前用 Cursor 或者 Claude Code，都是一个对话窗口、一个 Agent，串行干活。遇到复杂项目，我得自己在脑子里排任务，一个一个交给 AI 做。
Air 把这个过程工具化了。
ACP 协议：AI 编程工具的 USB-C？
Air 用了一个叫 ACP（Agent Client Protocol）的协议，JetBrains 和 Zed 一起搞的。
简单类比一下：LSP 统一了编辑器和语言服务的通信方式，所以现在不管你用 VS Code、Neovim 还是 Zed，TypeScript 的补全体验都差不多。ACP 想在 Agent 层面做同样的事。
如果 ACP 真能成为标准，意味着以后你选 Agent 和选 IDE 可以完全解耦。喜欢 IntelliJ 的用 IntelliJ + Claude Agent，喜欢 Zed 的用 Zed + Codex，不用被绑在某一家的生态里。
这比现在的情况强多了。现在 Cursor 只能用 Cursor，Claude Code 只能在终端里跑。虽然 VS Code + Copilot 算是通用，但体验一直没有专门做的好。
不过 ACP 还很早期，目前真正支持的只有 Air 和 JetBrains IDE 里的 AI Assistant。能不能成，还得看有多少厂商愿意接入。
Fleet 的灵魂转世
说一个冷知识：Air 的底子其实是 Fleet——JetBrains 三年前搞的那个"下一代 IDE"。Fleet 当年号称要挑战 VS Code 的轻量级定位，结果折腾了好几年，一直没出预览阶段，去年悄悄停掉了。
JetBrains 没有扔掉 Fleet 的代码，而是把它改造成了 Air。说实话这操作挺聪明的。Fleet 的编辑器底子是不错的，只是缺一个明确的差异化卖点。现在定位成 ADE，反倒找到了自己的位置。
聊点实在的：2026 年 AI 编程工具怎么选
工具这么多，到底用哪个？我自己折腾了快一年，说说我的经验。
Cursor：日常写代码的主力。Tab 补全的体验是真的顺手，Composer 写简单功能效率很高。适合那种"我知道要写什么，AI 帮我加速"的场景。月费 $20，性价比还行。
Claude Code：处理复杂任务的杀手锏。需要跨多个文件改代码、做大规模重构、或者那种你自己都理不清的 bug，扔给它基本都能搞定。缺点是纯终端界面，没有可视化的 diff 工具，review 改动得靠自己的 git 功底。API 费用按量走，重度使用的话一个月 $100+ 很正常。不过国内开发者接入 Claude API 有门槛，一般需要通过 API 聚合平台来解决网络和支付的问题。
GitHub Copilot：几乎所有主流编辑器都支持，$10 一个月，入门成本最低。团队用不同 IDE 的话，Copilot 的兼容性确实最好。不过上限也摆在那，复杂任务给的建议经常差口气。
JetBrains Air：目前只有 macOS 版，还在 Public Preview，免费。如果你本来就在 JetBrains 生态里，可以尝鲜。多 Agent 并发这个方向确实有意思，但目前还太早期，Bug 不少，文档也不全。等正式版出来再说吧。
我自己目前的组合是：Cursor 写代码 + Claude Code 做复杂任务 + Copilot 在 JetBrains IDE 里打辅助。Air 装了一下，体验了两天，暂时还没法替代主力工具。
一个 Agent 的时代结束了吗？
JetBrains Air 提出的"多 Agent 并发"听起来很酷，但冷静想想，实际干活的时候真的需要同时跑 4 个 Agent 吗？
我觉得大部分场景下不需要。日常开发多数时间都在做相对简单的事，改个接口、修个 Bug，一个 Agent 足够了。
但偶尔碰到大功能，前后端加测试得同时改十几个文件的时候，确实会想：要是能把前端交给一个 Agent、后端交给另一个、测试再来一个，统一 review 改动，那效率提升是看得见的。
当然实际没那么美好。多个 Agent 同时改一个项目，代码冲突怎么办？改坏了怎么回滚？Air 目前的方案是用 Git worktree 隔离，每个 Agent 在自己的分支上干活。思路没问题，但实际体验如何得等更多人趟过坑才知道。
最后说两句
JetBrains Air、Claude Code 源码泄露、OpenAI Codex 独立发布、Cursor 融了几亿美金，这几周属于是应接不暇。
工具层面的变化很快，但我越用越觉得，工具选哪个没那么重要。真正拉开差距的，是你能不能把一个模糊的需求拆成 AI 能执行的任务，以及看完 AI 的输出之后知道哪里不对。
写代码这件事本身正在变成 AI 的活，而你的活变成了"出题"和"阅卷"。至于用什么工具出题，Cursor 也好 Air 也好，都是笔而已。
最近在研究各种 AI 编程工具的使用方法和配置技巧，欢迎在评论区聊聊你在用什么工具组合。
