GitHub Copilot for JetBrains 新增默认模型与 MCP 启动控制
GitHub Copilot for JetBrains 更新,企业管理员可通过托管设置将任意可用的 Copilot agent 模型设为新会话默认模型,同时保留显式模型选择。
GitHub Copilot for JetBrains 更新,企业管理员可通过托管设置将任意可用的 Copilot agent 模型设为新会话默认模型,同时保留显式模型选择。
JetBrains 发布 Mellum2.1,这是其 6 月开源的 12B MoE 模型的下一版本,架构未变,仍为 2.5B 激活参数、Apache 2.0 许可。
推荐理由:JetBrains 开源 12B MoE 编码模型,读者可了解其强化学习后训练路线与本地部署的取舍。
JetBrains 在 IDE 中开放 Air 的 Early Access Program,以插件形式上线 JetBrains Marketplace,也内置于 2026.3 EAP 版本。
推荐理由:JetBrains 官方说明 Air 如何把多 Agent 并行会话、临时 worktree 与本地云端运行整合进 IDE,可据此判断现有工作流会怎样变化。
JetBrains 撰文介绍其语义代码搜索平台 Air Context 的 RAG 流水线,首篇聚焦解析、分块与向量化。Air Context 目前支持 Kotlin、Java、Python、JavaScript、TypeScript、C#、PHP、Go、Rust 九种语言的结构感知分块,其余语言回退到按行切分。
推荐理由:JetBrains 公开了语义代码搜索 RAG 流水线的解析、分块与向量化细节,含二进制量化取舍。
JetBrains Air 新增多项目视图,可在同一窗口打开多个项目并并行运行 Agent,侧边栏按项目分组任务,导航单位从窗口变为任务。Markdown 文件现以格式化文本渲染,语法在阅读时隐去、编辑时显现,无需分屏预览。Windows 上的中文、日文、韩文等 IME 问题已修复,该版本还新增首次启动的 Customize 界面和可选择 Agent 与模型的 Agent Review。
JetBrains 在 7 月 8 日开放 Central CLI 早期访问,把第三方终端 Agent 的请求统一接入其 AI 路由层,用 AI credits 对个人、团队和部门设置用量与预算限制。
推荐理由:JetBrains 公开了内部 AI 成本治理的完整路径,从失控到自建 CLI 与预算机制,可供多工具团队参考。
JetBrains 用 80 组配对任务实测 Claude Code 的 ponytail skill,实测代码量减少 15%、成本降 10.3%、耗时降 11%,约为宣传值(-54% 代码、-22% tokens、-20% 成本、-27% 时间)的四分之一到一半,但这是该系列首个成本节省信号统计上可靠的插件。
JetBrains Air 发布新版本,通过 JetBrains 与 Zed 开发的 Agent Client Protocol(ACP)支持 GitHub Copilot、OpenCode、Pi、Cline 等兼容 ACP 的编码 Agent,不再局限于内置的 Claude、Codex、Gemini CLI 和 Junie。
推荐理由:Air 通过 ACP 接入外部编码 Agent 与本地模型,读者可据此判断多 Agent 工作流的接入方式。
JetBrains 发布 JetBrains Context,一个面向编码 Agent 的仓库智能层,现已随 JetBrains AI 订阅开放早期访问且不额外收费、不消耗配额。
推荐理由:JetBrains 官方给出仓库智能层的接入方式与三项基准降幅,可据此判断编码 Agent 在大型代码库中的成本变化。