{"id":684987,"date":"2026-03-10T01:47:09","date_gmt":"2026-03-10T00:47:09","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/?post_type=air&p=684987"},"modified":"2026-03-16T02:04:51","modified_gmt":"2026-03-16T01:04:51","slug":"air-startet-als-oeffentliche-preview-eine-neue-generation-von-entwicklertools-basierend-auf-26-jahren-erfahrung","status":"publish","type":"air","link":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/air\/2026\/03\/air-startet-als-oeffentliche-preview-eine-neue-generation-von-entwicklertools-basierend-auf-26-jahren-erfahrung\/","title":{"rendered":"Air startet als \u00f6ffentliche Preview \u2013 eine neue Generation von Entwicklertools basierend auf 26 Jahren Erfahrung"},"content":{"rendered":"

Autor des urspr\u00fcnglichen Blogposts<\/strong><\/p>\n\n\n

Air herunterladen<\/strong><\/a> \u2013 kostenlos f\u00fcr macOS. Demn\u00e4chst auch f\u00fcr Windows und Linux verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n

Wir vertreten einen prinzipiellen \u2013 und pragmatischen \u2013 Optimismus in Bezug auf die agentenbasierte Softwareentwicklung. Nach 26 Jahren Erfahrung in der Entwicklung von Tools f\u00fcr die Softwareentwicklung haben wir eine klare Vorstellung von den relevanten Anforderungen und sind fest davon \u00fcberzeugt, dass Agents die Softwareentwicklung grundlegend ver\u00e4ndern werden. Aber neue Ans\u00e4tze entstehen schneller, als sie validiert werden k\u00f6nnen \u2013 daher setzen wir lieber auf Produkte, die bereits heute funktionieren, statt einen Hype um L\u00f6sungen zu veranstalten, die vielleicht irgendwann produktionsreif sein werden.<\/p>\n\n\n\n

Die Landschaft der Coding-Agents ist derzeit fragmentiert: Jeder Agent wird in einem separaten Tool ausgef\u00fchrt, mit einem separaten Setup, separatem Kontext und ohne Verst\u00e4ndnis Ihrer Codestruktur. Air leistet einen wichtigen Beitrag zum L\u00f6sen dieses Problems, und ab heute k\u00f6nnen Sie die \u00f6ffentliche Vorschauversion ausprobieren. Sie steht Entwickler*innen zur Verf\u00fcgung, die ein JetBrains-AI-Abonnement oder ein Abonnement f\u00fcr Agent-Anbieter (au\u00dfer Anthropic) samt API-Schl\u00fcssel haben.<\/p>\n\n\n\n

Echte agentenbasierte Entwicklungsumgebung statt Chatfenster<\/h3>\n\n\n\n

JetBrains Air ist eine agentenbasierte Entwicklungsumgebung, die es erm\u00f6glicht, Programmieraufgaben an mehrere KI-Agents zu delegieren und diese parallel auszuf\u00fchren. \u00c4hnlich wie die IDE IntelliJ IDEA basiert Air auf der Idee, alle wesentlichen Werkzeuge in eine einzige einheitliche Umgebung zu integrieren. Es gibt jedoch einen wesentlichen Unterschied: IDEs binden die Tools in den Code-Editor ein, w\u00e4hrend Air die Tools um den Agent herum aufbaut. Diese neue Entwicklungserfahrung wurde auf eine optimale Steuerung des Agents und die Feinabstimmung der Ergebnisse ausgerichtet.<\/p>\n\n\n\n

Freier Wechsel zwischen Agents mit paralleler Ausf\u00fchrung von Aufgaben<\/h3>\n\n\n\n

Air unterst\u00fctzt standardm\u00e4\u00dfig Codex, Claude Agent, Gemini CLI und Junie. Die KI-Anbieter befinden sich in einem Kopf-an-Kopf-Rennen, und mit Air ist der Wechsel zwischen Agents von einem Projekt zum n\u00e4chsten ein nat\u00fcrlicher Bestandteil des Workflows \u2013 eine aufw\u00e4ndige Migration ist nicht erforderlich. Air unterst\u00fctzt das Agent Client Protocol (ACP)<\/a> und wird in K\u00fcrze Unterst\u00fctzung f\u00fcr andere Agents bieten, die mittels ACP \u00fcber die ACP Agent Registry<\/a> bereitgestellt werden.<\/p>\n\n\n\n

Sie k\u00f6nnen Agents standardm\u00e4\u00dfig lokal ausf\u00fchren oder sie in Docker-Containern und Git-Worktrees isolieren, um Sandboxing und nebenl\u00e4ufige Ausf\u00fchrung zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n

Mit Air ersparen Sie sich das \u00d6ffnen mehrerer Fenster und Tabs f\u00fcr jede Aufgabe. Sie sehen jeweils nur eine Aufgabe (d. h. eine Agent-Session). Wenn eine andere Aufgabe Ihre Aufmerksamkeit erfordert, werden Sie benachrichtigt, und Sie k\u00f6nnen unkompliziert Ihren Fokus wechseln, ohne die Arbeit der Agents zu unterbrechen. Im Anschluss hilft Ihnen Air, Ihre \u00c4nderungen aus einem Container oder Worktree in Ihre Hauptkopie zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Erste Schritte<\/h3>\n\n\n\n

Wenn Sie ein Abonnement f\u00fcr JetBrains AI Pro (enthalten im All Products Pack und dotUltimate<\/a>) oder AI Ultimate haben, k\u00f6nnen Sie alle Agents nutzen \u2013 Sie m\u00fcssen sich nur mit Ihrem JetBrains-Account anmelden. Sie nutzen Anthropic, OpenAI oder Google lieber mit Ihrem eigenen API-Schl\u00fcssel? Kein Problem! Sie k\u00f6nnen auch pers\u00f6nliche Google- und OpenAI-Abonnements nutzen. Wenn Sie den BYOK-Ansatz (Bring Your Own Key) verwenden, werden immer zuerst Ihre eigenen Schl\u00fcssel eingesetzt, und nur f\u00fcr Nutzungen, die nicht durch diese Schl\u00fcssel abgedeckt sind, wird standardm\u00e4\u00dfig Ihr JetBrains-Abonnement genutzt. F\u00fcr gr\u00f6\u00dfere Unternehmen werden wir in K\u00fcrze ein spezielles Angebot vorstellen.<\/p>\n\n\n\n

Die Cloud-Ausf\u00fchrung (d. h. Remote-Ausf\u00fchrung von Agent-L\u00e4ufen in isolierten Sandboxes) befindet sich in der Tech-Preview-Phase und wird in K\u00fcrze f\u00fcr Air-Benutzer*innen verf\u00fcgbar sein. <\/p>\n\n\n\n

N\u00e4chster Schritt: Teamarbeit<\/h3>\n\n\n\n

Diese Version konzentriert sich auf die individuelle Entwicklerproduktivit\u00e4t. Gleichzeitig ist dies f\u00fcr uns ein Schritt auf dem Weg in eine Zukunft, in der Menschen und Agents enger zusammenarbeiten werden.<\/p>\n\n\n\n

Eine Erkenntnis, die wir aus der Arbeit mit Agents mitgenommen haben, ist, dass die Zusammenarbeit nicht erst bei der \u00dcberpr\u00fcfung der vom Agent vorgelegten Ergebnisse beginnt. Vielmehr geh\u00f6rt bereits die Definition der Aufgabe dazu. Teams profitieren davon, wenn sie die Aufgabe gemeinsam optimieren und abstimmen, bevor \u00fcberhaupt Agents involviert werden. Wir werden zu diesem Thema in K\u00fcrze weitere Erkenntnisse ver\u00f6ffentlichen.<\/p>\n\n\n\n

Laden Sie Air herunter<\/strong><\/a>, melden Sie sich an und nehmen Sie Ihre erste Aufgabe in Angriff. Ihre R\u00fcckmeldungen sind uns wichtig, denn wir st\u00fctzen uns bei unseren Verbesserungen kontinuierlich auf sie \u2013 sprechen Sie uns also auf X<\/a> an oder schreiben Sie uns direkt<\/a>.<\/p>\n\n\n

Autor des urspr\u00fcnglichen Blogposts<\/strong><\/p>\n\n

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Nik Tkachev<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n","protected":false},"author":964,"featured_media":686337,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","categories":[89],"tags":[6847,8724],"cross-post-tag":[8396],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/air\/684987"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/air"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/air"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/964"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=684987"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/air\/684987\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":688245,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/air\/684987\/revisions\/688245"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/686337"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=684987"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=684987"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=684987"},{"taxonomy":"cross-post-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/cross-post-tag?post=684987"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}