IDEA 已不再仅仅是添加个 AI 插件这般简单，这次它直接重新制作了一整套 AI IDE，并写在了前面。

不少人谈论AI编程，默认的思考方式依旧是那般：于现有的IDE之中添加上一个聊天框、补全框，或者再放置几个生成代码的按钮。然而，此次所给出的答案，显著并非这个方向。

它并未在IDEA里接着打补丁，而是直接弄了个全新的独立IDE，即AIR（来自AI IDE）。这件事真正值得留意的地方，并非“又产生了一个新工具”，而是已然将判断表述得极为清晰——未来的开发环境，不应仅仅是“人编写代码的场所”，但应当是“人和AI Agent一同交付任务的所在之处”。

你可能会好奇：

逐行手写代码这件事，正在被重新定义

这篇文章之中，最具冲击力的要点，并非是某一个特定功用，而是关于开发工作流程的判断，已然产生了改变。

在于往昔的 IDE 而言，其逻辑清晰明了，具体表现为，人作为其中的核心主体，而 IDE 所承担的职责是，进行补全操作以及跳转功能，还有重构以及调试方面的工作，其目的在于助力使用者能够以更高的效率亲自撰写代码。而 AI 在其中所处的位置，最多只能算作增强层面，就如同一个具备更高智慧的辅助性功能一般。

但是，AIR并非如此进行设计的。其思路已然转变为这般：AI并非外挂，而是属于默认工作流的其中一部分。这也就意味着，开发者不再仅仅是去打开工程、撰写实现内容、修正细节了，而是更像是在去做两件事情呢—先将任务清晰地定义好，然后再针对AI的执行结果去进行审查以及控制。

出现了极大的背后变化，这代表着开发工具的核心竞争要点，从“谁的编辑有着更强体验、重构更精准”改向“谁能够将任务、上下文、执行环境以及审查链路组织得更为顺畅”。

换一种说法来讲，AI编程并非只是那种“补全速度稍微快一些”的小小升级，而是在迫使IDE从最底层的架构着手去转变思路呢。

AIR 到底是什么？

AIR是，经过从无到有的全新构建过程，而形成的，一套具备独立性的IDE。其核心理念，在原文当中，被提及了三条：

将这三条放在一块儿去看，意思实际上是颇为明晰的：并非想要去做一个那种“你讲出一句话它就会一顿胡乱修改”的自动化工具，而是打算把AI放置进一个能够控制、可以审查、能够回退的真实开发流程当中。

所以，官方对于AIR的定位，并非仅仅是IDE，而是更类似于一个ADE（智能代理开发环境，即Agent）。你将编码任务交付给AI代理用以执行，可是，在整个过程当中，任务定义、上下文提供、权限控制以及结果审查，依旧全都掌握在你手中。

这同样是 AIR 跟诸多“添加了 AI 的编辑器”之间最为显著的差异所在，它所着重关注的并非是“怎样能够更为迅速地生成一段代码”，而是“怎样促使 AI 在实际的项目当中将一整套事情予以完成，与此同时你依旧能够把控得住”。

三步上手： 想让你怎么和 AI 一起开发

将AIR的体验流程拆分得极为清晰的原文，基本上就是三件事情，即安装并进入环境，打开项目，定义任务。后续的运行、审查以及扩展，实际上都是围绕着这三个步骤来进行开展的。

一、安装与首次运行

当下，AIR仅对macOS予以支持，至于Linux版本，其推出计划定在了2026年。当开启首次启动之时，需登录你那有效的订阅账号，在完成此项操作之后，便会进入到欢迎页面。

这条信息看上去好似平常的说明情况之作，然而实际上它同时也在传递出这样一个信号，即：关于 AIR 而言，目前它仍旧处于处于偏向早期的公开体验时期，要先将核心的工作流程运行顺畅，之后再逐渐地铺开向平台提供支持。

二、打开项目

AIR 支持两种打开方式：

当第一次开启项目之际，AIR居然还会率先去询问你是不是信任这份代码，在此处给出了两个可供选择的项目：

这件设计相当关键，由于一旦AI Agent能够运行命令、读写文件以及接触工程上下文，风险边界便会有所不同，将“是否信任代码”置于前面，实际上是把AI权限控制转化为工作流的一部分，而非隐匿于某个深层设置页面之中。

三、定义任务

关于 AIR 的核心交互，其呈现为聊天式任务定义，你能够直接给予 AI 代理一个明晰的任务描述，像“给订单模块增添分页查询，每页数目为 10 条”，并且还能够补充更为具体的上下文，例如“参考 src//.py”。

它还对计划模式予以支持，此模式是先促使AI生成执行计划，接着再一步步地将任务予以细化，这对于复杂需求而言格外有用，原因在于真正具有难度的常常并非是“把代码敲出来”，而是要先把范围、依赖以及实现路径设想明白。

于任务配制当中，你能够决定三种极为关键的事物，其一为执行环境，其二是AI模型，其三乃权限模式。

AIR 给出的权限模式包括：

这般权限分层，颇似针对不同风险等级的任务，施以不一样的驾驶模式。你来使得 AI 进行只读分析之举，与让它径直去修改代码、运行命令之事，当初就决然不应是同一套权限策略。

任务里可加的上下文也不少，原文列了这些：

另外，你也可以直接选中一段代码，把它塞进任务里当上下文。

处于这一状况是极为相似于实际开展的开发工作的。毕竟在众多情形之中，如果被运用的人工智能所生成的内容质量欠佳，并非是其自身所具备的模型存在问题，而是由于向它提供的限定范围、可供参照的事物依据以及在此之上的关联背景等方面不够全面完善。显而易见地，人工智能交互推理模型是在竭尽全力地去减小“围绕上下文展开组织构建”此项工作所产生的阻碍程度。

跑起来以后，AIR 怎么管理任务和结果？

待真正步入执行阶段之时，AIR并非将AI打造成一个只顾埋头干活的黑盒，而是把任务状态以及审查过程皆展示于界面之中，有标点。

任务状态包括：

非常实用的一点在于，它对多任务并行予以了支撑，举例来说，能够使一个任务去开展补充测试的事宜，另外一个任务去进行修复 Bug 的作业，二者之间不会产生相互干扰的状况。这一设计的背后实际上存在着 Agent 工作流最为典型的优势，即把原本必定要按照顺序依次进行推进的事情，拆解成为多个能够同时着手开展推进的任务单元。

环节到来之际，AIR于差异面板当中，将AI更改过后的内容予以展示，其支持两种查看的方式。

你能不能如同代码审查那般，于行号的旁边直接添加评论，将所产生的反馈再度送回至任务流程之中呢。

关于这个设计说明，有一件事是非常明晰的：对于AI编程而言，真正具备难度的并非“生成”这个行为本身，而是如何能够将生成所得到的结果，融入到现有的工程质量体系当中。要是审查链路出现了中断的情况，那么即便生成的速度再快，也是毫无意义可言地。

AIR 还有一个关键扩展点：MCP 服务器

原文当中特地提及了一项进阶能力，当中包含一种情况称作MCP，也就是Model 这种服务器集成。

你能够借由 MCP 将外部工具接入AIR，像数据库这种，还有API服务之类的。配置路径位于：

→ AI → MCP

示例配置如下：

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

文章给的例子是接入 Alpha API。

为何这块会重要呢，是由于一旦AI编程从“补代码”步入“执行任务”阶段，它便绝不可能仅仅待在编辑器之中，它需要去接触数据库，需要接触服务接口，需要接触终端环境，需要接触外部知识源，甚至还需要接触团队内部工具，MCP的意义在于，给AI一条标准化的外部连接通道，使得它不再被困于单一IDE上下文里。

要是讲任务定义、权限控制、结果审查所处理的是“AI 在 IDE 里如何劳作”，那么便是 MCP 解决“AI 劳作之际怎样去接触外部世界”这个问题。

Air 的核心流程，可以浓缩成三件事

结合原文内容，AIR 想强调的工作流其实很清楚：

这一套逻辑，看起来并非花里胡哨，然而，它特别像那种真正能够实现成功落地情形的 Agent 开发流程。

往昔众人谈论AI编程，极易陷入“呈现堪称美观，工程实际不好运用” 的困境，问题一般突显于两处：其一，要么上下文太过薄弱，致使AI操作至半途便偏离方向；其二，要么执行状况难以把控，修改之后根本不敢承接。AIR的这一整套设计，基本上是针对这两个问题而来的。

所以，这次真正进行下注行为的，并非是某一个特定的模型，反而事实上是一种判断，即往后开发者最为重要的能力当中的一项，并非是要把每一行代码都依靠自身力量书写出来，反而是要将任务交付给Agent，随后再把最终结果审核正确。

Code 到底是什么？能做什么？

倘若你先前更多地是将AI视作聊天工具，那么当看到AIR这类产品之际，或许会存有一些疑惑intellij idea 2026，那便是：它为何始终在着重强调Agent、任务、审查、权限呢？

之所以会这样，原因其实是非常简单的。当下这一代的AI编程工具，其功能早已经超脱了单纯的代码补全范畴。就拿Code这类工具来说，从本质方面来讲，它与那种能够在实际工程当中真正执行各类任务的自主Agent更为接近。它具备读取项目内容的能力，能够对文件进行修改操作，还可以执行相关命令，并且能够依据上下文来逐步推进多项任务的进行。不仅如此，在您给予其明确边界条件的情况下，它还能够进行自我调试，能够实现自我迭代。

正是由于如此这般，才致使 AIR 被设计成一个以任务编排以及结果审查为核心进行运转的环境，只因当工具从“补一句代码”提升变更为“接手一整段开发流程”之后，开发环境必然得跟着一同升级。

在官方所采用的使用方式方面，Code一般是通过官方订阅或者API这条路。常见的价格大概是这样的：Pro是每月20美元，Max有每月100美元以及每月200美元这两档，团队同样能够直接经由API按照使用量来计费。

那不过，说实在的，官方订阅对于国内用户来讲可不太友善，这是因为需要海外信用卡，而且网络环境方面也得进行一番折腾折腾的状况。要是有人嫌这样特别麻烦，想着去寻觅一个更加省心省事的渠道的情况下，那就可以琢磨琢磨，真实订阅帐号转 API，换个啥就能直接去使用，体验跟官方所呈现的是一模一样的。详细情况能够到官网那儿去了解了解：code.ai80.vip。

常见问题

A：AIR，与，“给 IDE 加个 AI 助手”，二者，存在，什么样的，本质性质上的。区别，呢。

A：最大的区别在于默认工作流并不相同，传统的思路是，人去写代码，AI进行辅助，而AIR这类产品所强调的是，人来定义任务，由AI去执行，人再审查结果，也就是说，它并非是在原有的IDE逻辑之上加一层功能，而是在重新打造一套更适宜Agent参与的软件开发流程。

Q：目前 AIR 支持哪些平台？

按原文所提供的信息来看，在现阶段的情况下，仅仅只支持macOS，而Linux版本呢，其推出计划是安排在2026年的时候才会进行推出的。

Q：AIR 里怎么控制 AI 的权限？

A：它将权限划分成了询问权限，自动编辑模式，规划模式这种，完全访问权限这四档，你能够依据任务所存在的风险来决定是让AI仅仅进行只读分析，还是准许它直接去修改文件，执行相应动作。

Q：AIR 能给 AI 提供哪些上下文？

对于A来说，文件以及文件夹，还有Git分支、提交、本地更改，以及MCP服务器、终端标签页，甚至说是本地上传文件，这些内容都是能够加进去的，同时可以去直接选中代码片段intellij idea 2026，然后将其塞进任务里。

Q：MCP 服务器在 AIR 里有什么用？

它的作用在于将外部工具接入开发流程，像数据库或者 API 服务之类的。如此一来，AI 便不单单是查看代码以及输出代码，而且能够在受到控制的情形下接触更多处于真实开发环境当中的资源。

Q：国内开发者如果想更方便地用上 Code，有什么办法？

想知道国内用户若不想在海外支付以及网络环境方面进行折腾的话，能够借助什么更便利地去使用呢。

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