JetBrains AI

코드를 작성하는 두 가지 유효한 방식. 그 모든 게 가능한 하나의 공간. AI 뉴스에 피로감을 느끼는 분들을 위한 요약: 여기를 누르세요 오늘날 개발자는 두 가지 방식으로 코드를 작성합니다. 기존 방식: 직접 입력하고, 리팩터링하며, 디버그하여 코드의 의도를 한줄 한줄 완성합니다. 새로운 방식: AI와 협업하여 자동 완성을 사용하거나 전체 작업의 초안을 작성하는 에이전트를 활용합니다. 두 방식 간 우열은 없습니다. 따라서 JetBrains는 두 방식을 …

이 게스트 글의 기고자인 Jacob Lee는 LangChain의 창립 소프트웨어 엔지니어로, 실제로 자신이 선호하는 작업 방식에 더 잘 맞는 코딩 에이전트를 구축하고 있습니다. 이 글에서는 Deep Agents와 에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP)을 사용해 구축한 결과물과 그 과정에서 얻은 인사이트를 설명합니다. 저는 제 소프트웨어 엔지니어 업무에서 점점 더 많은 부분을 LLM에 위임하게 될 것이라는 데 동의합니다. 자존심 때문인지는 몰라도 여전히 특정 상황에서는 제가 Anthropic의 모델보다 더 나은 코드를 작성할 수 있다…

지난 4월 3일 진행된 웨비나 “JetBrains IDE의 AI 최신 기능과 활용 방법”에 함께해 주신 모든 분들께 감사드립니다. 이번 웨비나에서는 JetBrains IDE에서 사용할 수 있는 최신 AI 기능을 소개하고, 라이브 데모를 통해 이를 실제 개발 환경에서 어떻게 더 효율적으로 활용할 수 있는지 살펴보았습니다. 이 글에서는 웨비나에서 나온 주요 질문과 답변을 정리해 공유합니다. 참석하지 못하셨거나 중간부터 참여하신 분들을 위해 웨비나 다시보기, 발표자료(PDF), Junie 프로젝트 기반 핸즈온 가이드(PR 템플릿)도…

AI가 소프트웨어 개발 방식을 바꾸고 있습니다. 이제 AI 에이전트는 에디터 내에서 개발자를 보조하는 데 그치지 않고 문제를 조사하고, 코드를 생성하고, 테스트를 실행하고, 여러 단계로 이루어진 워크플로를 실행하는 수준에 이르렀습니다. 작업의 범위가 늘어남에 따라 소프트웨어 개발은 ​​개별 도구나 세션을 넘어 확장됩니다. 이는 IDE, CLI, 파이프라인 및 협업 도구 전반에서 작동하는 에이전트, 환경 및 워크플로의 분산 시스템으로 뻗어 나갔습니다. 이 새로운 모델에서는 코드 생성 비용이 저렴해져서 더 이상 병목 현상을 일으키…

AI 코딩 도구와 에이전트가 빠르게 발전하면서 개발자가 AI를 활용하는 방식도 계속 변화하고 있습니다. 이제 AI는 단순한 코드 생성 도구를 넘어, 개발 워크플로를 함께 수행하는 개발 파트너로 자리 잡고 있습니다. JetBrains IDE 역시 이러한 변화에 맞춰 AI 기능을 지속적으로 확장하고 있습니다. AI Assistant, 다양한 AI 에이전트, 그리고 ACP(에이전트 클라이언트 프로토콜)을 통해 여러 AI 모델을 개발 환경 안에서 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이번 웨비나에서는 JetBrains IDE에서…

이제 Cursor를 에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP)을 통해 JetBrains IDE에서 AI 에이전트로 사용할 수 있습니다. 에이전트 선택기에서 Cursor를 선택하면 프로젝트 전체에 접근 권한을 가진 상태로 바로 작업을 시작할 수 있습니다. AI 코딩 분야에 익숙하다면 Cursor를 이미 알고 있을 겁니다. Cursor는 ACP 레지스트리에 추가되기를 가장 많이 요청받은 에이전트 중 하나입니다. 제공되는 혜택 Cursor는 AI 중심(AI-native)의 에이전트형 워크플로로 잘 알려져 있습니다. JetBra…

Air 다운로드 – macOS 버전 무료 제공 (Windows 및 Linux 버전 출시 예정) JetBrains는 에이전틱 소프트웨어 개발에 대해 원칙에 기반한 낙관과 실용적인 관점을 함께 갖고 있습니다. 26년 동안 개발자 도구를 만들어 온 경험을 바탕으로, 무엇을 구축해야 하는지 명확히 파악하고 에이전트가 소프트웨어 제작 방식을 근본적으로 바꿀 것이라는 강한 확신도 가지고 있습니다. 하지만 새로운 개념이 검증 속도보다 빠르게 등장하고 있기 때문에 가능성을 과장하기보다 실제로 작동하는 것을 먼저 제공하고자 합니다. 현재…

이전 시리즈: Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 1부: 최소 구성의 코딩 에이전트 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 2부: 도구에 대한 심층 탐구 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 3부: 관찰 가능성 확보 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 4부: 위임과 서브 에이전트 에이전트는 결국 컨텍스트 한도에 도달합니다. 컨텍스트가 부족해지면 시스템이 충돌하며, 작업 도중 모든 데이터를 잃게 됩니다. 저희는 1부부터 GPT-5 Codex를 활용해 왔으며 이 모델은 SWE-…

이전 시리즈: Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 1부: 최소 구성의 코딩 에이전트 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 2부: 도구에 대한 심층 탐구 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 3부: 관찰 가능성 확보 지난 글에서는 추적을 설정하는 과정을 살펴봤습니다. 이제 자연스럽게 두 가지 질문으로 이어집니다. 이 도구가 보여주는 인사이트를 바탕으로, 어떤 실험을 해야 할까요? 그리고 이 관찰 결과를 활용해 에이전트의 어떤 부분을 개선할 수 있을까요? 처음 떠올린 아이디어는 서브 에이…

오늘은 팀 전반에서 AI 사용과 비용을 관리, 관찰 및 제어할 수 있는 새로운 기능을 포함하여 조직을 위한 향상된 AI 관리 및 분석 기능을 제공하는 JetBrains Console을 소개합니다. AI는 이제 대부분의 개발 팀에게 더 이상 실험 단계가 아니라 핵심 툴체인의 일부가 되어가고 있습니다. 사용이 증가함에 따라 명확성에 대한 필요성도 함께 커지고 있습니다. 회사의 리더는 AI가 어떻게 사용되고 있는지, 일상적인 업무에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 조직 내에서 이를 어떻게 책임감 있게 관리할 수 있는지를 이해할 필요가…

이전 시리즈: Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 1부: 최소 구성의 코딩 에이전트 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 2부: 도구에 대한 심층 탐구 2개의 글을 거치면서 코딩 에이전트가 꽤 일을 수행할 수 있게 되었습니다. 프로젝트 구조를 파악하고 코드를 작성하며 셸 명령어 및 테스트를 실행할 수 있습니다. 지난 글에서는 완료 정의(DoD)를 추가한 덕분에 에이전트가 완성도 높은 피드백 루프까지 갖추게 되어 이제 임의의 시점에 프로세스를 종료하지 않고 모든 테스트가 통과할 때까지 반복 처리…

AI 코딩 에이전트의 에코시스템이 그 어느 때보다 빠르게 확장되고 있습니다. Gemini CLI, Claude Code, Auggie, OpenCode, Copilot 같은 주요 에이전트는 물론, 새로운 도구가 지금 이 순간에도 쏟아져 나오고 있습니다. 에이전트마다 강점과 특정 설정 방식, 에디터 지원 수준이 다르며 최신 도구를 파악하기도, IDE에서 실행하기도 쉽지 않습니다. 하지만 이제 달라집니다. JetBrains는 Zed(Zed의 발표 참조)와 협력하여 JetBrains IDE와 Zed에 직접 통합된 AI 코딩 에이전트 디렉…