Агенты AI Assistant от JetBrains: автономное выполнение задач и настройка
Qwen и Grok: только Junie парсит .aiignore, остальные редактируют продакшен без спроса
JetBrains AI Assistant представил набор программирующих агентов, способных самостоятельно планировать и выполнять сложные задачи: редактировать файлы, запускать команды и тесты, подключать внешние инструменты. Разработчики могут выбирать агентов (Junie, Claude Agent, Codex, GitHub Copilot), настраивать режим работы, добавлять инструкции и навыки, подключать MCP-инструменты. Агенты работают в цикле: от выбора и конфигурации до авторизации действий и проверки результата. Такой подход упрощает автоматизацию рутинных операций и ускоряет итеративную разработку.
JetBrains AI Assistant представил набор программирующих агентов — ИИ-систем, которые самостоятельно планируют и выполняют многошаговые задачи разработки. Работа с агентом строится по следующему циклу: пользователь выбирает подходящего агента из доступных, настраивает режим работы и модель, при необходимости расширяет его возможности с помощью инструкций, навыков и MCP-инструментов, затем формулирует запрос (промпт), разрешает или запрещает агентам выполнять команды, а после — проверяет результат, сохраняя нужные изменения или откатывая ненужные. Такой подход позволяет делегировать рутинные операции, сохраняя контроль над кодом. В текущей версии AI Assistant интегрированы агенты Junie (поддерживает режимы «смелый» и «отладка»), Claude Agent (режимы «авто», «по умолчанию», «принимать правки» и другие), Codex (с вариантами доступа: только чтение, агент, агент с полным доступом) и GitHub Copilot (режимы «агент», «план», «автопилот»). Каждый из них ориентируется на инструкции из файлов AGENTS.md или CLAUDE.md (для Claude Agent), что упрощает соблюдение стиля кодирования и архитектурных правил в команде. Интересно, что только Junie учитывает .aiignore, поэтому если нужно ограничить, какие файлы агент может менять, стоит выбирать его. Расширить способности агентов можно тремя способами. Во-первых, агентные инструкции — это файлы с описанием конвенций, ограничений и частых процессов, которые агент будет читать и соблюдать. Они хранятся в репозитории вместе с кодом. Во-вторых, навыки — готовые или кастомные модули, дающие агенту четкие алгоритмы для решения конкретных задач (например, генерация тестов или рефакторинг). Их можно брать из публичных репозиториев или создавать под свой проект. В-третьих, MCP-инструменты — через Model Context Protocol агент подключается к внешним сервисам и источникам данных, что расширяет его функционал за пределы IDE. Также можно подключить внешних агентов через Agent Client Protocol (ACP), что открывает возможность интеграции сторонних ИИ-решений. Для начинающего разработчика эти возможности означают серьезную экономию времени на повторяющихся задачах: агент может сам сгенерировать boilerplate-код, найти и исправить простые ошибки, запустить тесты и предложить рефакторинг, следуя правилам проекта. Главное — правильно сконфигурировать агента и контролировать его действия. Документация JetBrains AI Assistant дает подробное описание каждого режима и подсказки по настройке.