JetBrains 블로그

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…

올 3월, JetBrains의 코딩 에이전트 Junie 개발이 한 단계 크게 도약합니다. Junie가 완전히 독립적인 AI 에이전트로 진화한 Junie CLI를 소개합니다. 곧 출시될 Junie CLI를 통해 이제 터미널, 모든 IDE, CI/CD 환경, 그리고 GitHub 또는 GitLab에서 Junie를 직접 사용할 수 있게 됩니다. 왜 LLM에 구애받지 않는다고 말할까요? Junie는 OpenAI, Anthropic, Google, Grok을 포함해 최고 성능의 모델을 모두 지원하며, 새로 출시되는 모델도 계속해서 통합할…

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…

지난 3월 6일에 진행된 웨비나 "온프렘 Jira/Confluence 대안: 온프렘과 클라우드를 모두 지원하는 YouTrack 실무 관점에서 살펴보기"에 참여해 주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다. 클라우드 중심으로 빠르게 변화하는 환경 속에서도 보안 정책이나 기존 인프라 때문에 온프레미스 환경을 유지해야 하는 조직은 여전히 많습니다. 이러한 관심을 반영하듯 웨비나 라이브 세션에서도 다양한 질문이 이어졌습니다. 웨비나에서 나온 주요 질문과 답변을 정리해 한눈에 확인하실 수 있도록 준비했습니다. 운영 방식Jira / C…

지난 한 해를 되돌아보고 2026년 앞으로의 계획을 공유하고자 합니다. YouTrack은 전례 없는 성장을 거듭하고 있으며, 많은 팀에서 YouTrack으로 전환해 주셨습니다. 저희를 믿고 선택해 주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다. 지난해에는 컨설팅 파트너사와 협력하여 Fortune 500대 기업의 수많은 마이그레이션 프로젝트를 시작했으며, 2026년에도 더 많은 프로젝트가 기다리고 있습니다. 여러분이 보내주신 소중한 피드백을 기반으로 저희는 의사 결정을 내려왔고 계속해서 로드맵을 그려나갑니다. 올해의 목표는 규모가 큰 …

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…

Qodana는 JetBrains IDE의 코드 검사와 빠른 수정 기능을 지속적 통합 환경으로 확장하는 정적 코드 분석 도구입니다. 클라우드에서 실행하거나, Docker 컨테이너에서 실행하거나, CI/CD 파이프라인에 통합하거나, JetBrains IDE를 통해 호출할 수도 있습니다. Qodana에는 이미 뛰어난 검사 모음이 있지만 기본 제공되는 검사 외에도 프로젝트별 특성과 규칙을 적용하기 위한 맞춤형 검사를 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 코드 규칙이 있는 프로젝트를 생각해 보겠습니다. service 패키…

이 글은 draft.dev의 Cameron Pavey가 작성했습니다. Jenkins는 10년이 넘는 기간 동안 개발자 커뮤니티를 훌륭하게 지원해 왔지만 현재의 소프트웨어 개발 환경과는 다른 시대를 고려해 설계되었습니다. 플러그인 호환성 문제와 느린 빌드, 불안정한 구성으로 인해 피로감을 느끼는 개발자는 새로운 대안을 검토하고 있습니다. 하지만 조직에서는 이러한 전환을 맞이할 준비가 되어 있을까요? 실제로 어떤 작업이 필요하게 될까요? 그리고 최신 CI/CD 솔루션의 이점을 어떻게 리더십에 전달해 동의를 얻을 수 있을까요?…

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…