JetBrains AI 是 JetBrains 面向专业软件开发提供的 AI 生态系统，目标是把 IDE 内的代码辅助、AI 编码代理、模型接入和企业治理连接到同一套开发体系中。它不仅提供 JetBrains AI 自身的能力，也允许开发者使用自己的提供商 API 密钥或账户、接入本地模型，并通过 ACP 连接外部代理，从而减少对单一模型或供应商的绑定。产品覆盖从轻量级 IDE 辅助到完全由代理驱动的开发流程，同时保留开发者对代码、数据、模型和决策的控制。
核心功能
IDE 内的 AI 开发辅助
JetBrains AI 将 AI 功能集成到 JetBrains IDE 和相关工具中，覆盖编码、版本控制和数据库任务。IDE 的代码补全与下一步编辑建议使用 JetBrains 自有模型或针对编码任务优化的 Mellum 等模型。官网还提到，AI 能够支持编码、测试、CI/CD 和协作等真实开发流程，但 AI 只负责辅助和自动化，代码质量与最终决策仍由开发者掌握。
多种编码代理接入
JetBrains 产品被设计为开放的编码代理生态，集成选项包括 JetBrains 自家的 Junie、OpenAI Codex、Claude Agent 和 Gemini CLI。这些代理可以通过 JetBrains AI 或开发者自己的提供商 API 密钥使用；同时，也能将兼容 Agent Client Protocol 的外部代理直接连接到 IDE，例如 Cursor 和 GitHub Copilot，并使用各自的身份验证方式。
模型与账户自由选择
JetBrains AI 支持来自 OpenAI、Google、Anthropic 和 xAI 的云端模型，也支持 JetBrains 自有或微调模型。开发者可以通过 BYOK 或在支持的情况下使用 OAuth 接入 JetBrains AI 之外的模型，还可以通过 Ollama 或 LM Studio 等工具连接本地模型。官网将这种方式描述为开放平台，开发者可以选择 JetBrains AI、自有提供商、本地模型或 ACP 兼容的外部代理。
代理驱动的开发环境
JetBrains AI 生态包含 JetBrains 的编码代理 Junie、第三方 AI 代理以及 JetBrains Air 这一代理式开发环境。各类工具被连接起来，用于支持从 IDE 内 AI 辅助编码到完全代理驱动工作流的不同开发方式。官网还将 JetBrains Central 描述为连接 IDE、代理和开发工作流的统一系统，用于执行和管理软件开发流程。
团队治理与企业控制
面向企业时，JetBrains AI 提供集中化的 AI 使用管理、治理、可见性和安全控制。组织可以控制数据处理位置、使用哪些模型和代理，以及 AI 如何应用于工作流；部署方式支持云端、本地部署或隔离环境。官网说明，这些能力用于帮助团队在满足安全与治理要求的前提下扩大 AI 使用规模，并保留代码和开发决策的所有权。
使用方式
JetBrains AI 的主要入口是 JetBrains IDE 和相关开发工具，也可通过 Junie、JetBrains Air、第三方代理及 ACP 集成来使用。用户可以选择 JetBrains AI 提供的模型与代理，或连接自己的提供商 API 密钥、账户和本地模型；部分场景支持 OAuth。正文没有说明是否必须注册，也没有描述独立客户端、命令行的完整使用条件或具体导入导出流程。
适用人群与场景
专业软件开发者可以在 JetBrains IDE 中使用代码补全、下一步编辑建议，以及面向编码、测试、版本控制和数据库任务的 AI 辅助。需要复杂编码任务自动化的开发者可以使用 Junie、Codex、Claude Agent 或 Gemini CLI 等代理。希望保留模型选择权的团队可以使用 BYOK、本地模型或 ACP 外部代理；企业团队则可以利用集中化治理、数据控制、部署灵活性和 AI 使用可见性来管理跨团队的 AI 开发流程。
注意事项
JetBrains AI 支持多种外部模型和代理，但不同接入方式可能使用不同的 API 密钥、账户或身份验证方法。官网强调，用户可以控制数据在哪里处理以及使用哪些模型或提供商；如果用户选择向 JetBrains 分享数据，这些数据只用于改进 JetBrains 工具和训练 Mellum 等自有模型，且不会与第三方共享。在本地模型、隔离部署等企业环境中，JetBrains 表示其甚至不会访问相关数据。
