JetBrains 近期的动作集中在把 AI 能力装进自己的开发工具链：既推出面向团队的产品体系，也在 IDE 内部开放第三方智能体，同时改善本地大模型的运行体验。这些信息在知识库中按时间分散于几条记录，下面按产品线和能力方向分别展开。
面向软件开发团队，JetBrains 发布了名为 JetBrains Air 的产品系统。它的定位是支持适配和管控几乎所有大语言模型，让开发者团队获得更开放、更灵活的 AI 开发协作方案 [1]。也就是说，团队不必把选型锁死在某一家模型提供商上，JetBrains 试图在中间承担适配和管控的角色。
JetBrains Air 并不是单独一个工具，而是被描述为一套成套的智能开发工具体系。按照知识库中的说法，开发者不用再挨个配置工具，日常开发流程可以直接用这套体系走通 [2]。这与前一条形成呼应：产品系统解决的是团队层面的模型接入与管控，工具体系解决的则是日常开发流程的连贯性问题。
在 IDE 这一侧，JetBrains 增加了开放 AI 智能体中心。开发者可以在 IDE 里运行多种第三方 AI 智能体，同时该版本还优化了运行效率；对于常用 Claude、Codex 写代码的开发者，知识库建议可以试一试 [3]。这条信息说明 JetBrains 的集成思路偏向开放，而不是只绑定自研智能体。
本地模型运行也是 JetBrains 关注的环节。经过优化后，Qwen 3.6 在 Mac 本地运行变得更简单，想在个人电脑上跑大模型的人不用再折腾复杂配置，普通 Mac 用户也更容易尝试本地部署 [4]。这降低了本地推理的使用门槛，对关注数据不出本机或想低成本试用的开发者有实际意义。
从生态兼容角度看，JetBrains 也是一个被外部工具覆盖的入口。以 Claude Code 为例，它可以在终端、桌面应用、网页、VS Code 和 JetBrains 里运行，并可集成浏览器、GitHub、GitLab、Slack [5]。这意味着即便开发者不依赖 JetBrains 自家的 AI 功能，仍然可以在其 IDE 中接入第三方编程助手。
把这些信息放在一起看，JetBrains 在 AI 方向上的路径比较清晰：对外通过 JetBrains Air 提供面向团队的模型适配与管控，对内通过 IDE 的开放智能体中心容纳第三方智能体，并在本地模型运行和外部工具兼容上补齐体验。知识库中涉及 JetBrains 的内容主要集中在这几个方面。