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04-孙涛-始于IDE方寸达于无所不至——IntelliJ IDE 构建 AI Agent 工程平台的探索.pdf

上传人: 可*** 编号:991576 2025-12-07 20页 4.79MB

1、IntelliJ IDE PlatformIntelliJ IDE Platform在提升在提升Coding Agent Coding Agent 适用性上适用性上的工程实践的工程实践孙涛JetBrains在JetBrains,代码是我们的激情所在。从2000年开始,我们努力打造最强大的,世界上最有效的开发工具。通过自动化日常检查和更正,我们的工具加速了生产,解放了开发人员的成长、发现和创建。JetBrains:The Drive to DevelopIntelliJ IDEA ReSharperdotTraceTeamCity RubyMineMPSYouTrackWebStormPhpSt

2、ormPyCharmdotCoverdotPeekKotlin dotMemoryReSharper C+CLionDataGripHubJetBrainsRiderToolbox AppGoLandDataloreMarketplaceSpaceJetBrainsAcademyKtorCodeWith MeDataSpellQodanaComposeMultiplatformFleetAquaRiderFlowWritersideLicenseVaultJetBrains AIRustRoverAmper20002001200220032004200520062007200820092010

3、2011201220132014201520162017201820192020202120222023我们的发展进程我们的发展进程Recurring Active Users*11.4M+The Recurring Active Users(ReAU)metric is a key performance indicator that measures the number of unique users who engage with our product on a regular basis over a calendar year.This metric helps us under

4、stand not just the breadth of our user base,but the depth of engagement among our users.从构建IDE内的AI插件出发,到构建AI IDE 从集成不同的模型,到集成不同的Agent ACP 协议介绍 现有Agent的UX局限性 统一Agent接入IDE的好处 Demo:Demo:如何为命令行形式的如何为命令行形式的Coding Agent Coding Agent 接入接入ACP ACP 协议协议 Agent 作为界面的实践、问题与发展规划分享摘要IDE中的中的AI工作流工作流 编辑优先编辑优先从最常见的多行

5、代码补全,从最常见的多行代码补全,下一跳预测下一跳预测根据上下文实时生成行内提示根据上下文实时生成行内提示到跨文件编辑到跨文件编辑、代码库语义搜索、代码库语义搜索与实时修改生成与实时修改生成最后是在最后是在IDE内的编程智能体,内的编程智能体,自主计划、分析,拥有复合工具使用能力自主计划、分析,拥有复合工具使用能力的的Coding Agent构建独立的AI插件 看似容易,却缺乏明确的工程演进路线1.早期模型Coding能力参差不齐,十分依赖提示词补齐差异短板-早期模型的工具调用能力有限,大量上下文被浪费到了“教模型做事”上-IDE产品序列繁杂,面对不同的编程语言,需要精炼提示词的sample

6、code能够生成“可用”的代码2.随着提示词工程逐渐复杂,如何管理、重用具备特定技能的Agents是一个难题-我们设计了Koog,适用于Kotlin语言的智能体开发框架-为IDE中的各种AI功能提炼出Agent工作流3.IntelliJ Platform 需要进行AI化改造-IDE核心功能缺乏接口、Extension Points,不能暴露实现复杂AI功能-对IJ的魔改代码成了平台演进的技术债务2023年的AI Assistant的提示词工程目录 着重开发评估功能集,包括模型能力评估与AI功能效果评估 我们为AI IDE功能集准备了用于大模型能力评估的LLM Eval 工具套件 IDE内功能埋

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: - JetBrains致力于开发强大的开发工具,拥有超过11.4M的活跃用户。 - 文章探讨了IDE中AI插件和AI IDE的发展,包括从早期模型到AI工作流的演进。 - 提到了AI Assistant的提示词工程目录,以及如何评估AI功能的效果。 - 讨论了CLI Agent与AI IDE的区别,以及AI功能集的拆分实现。 - 引入了ACP协议,允许开发者自由选择Coding Agent,并简化了IDE与Agent的集成。 - JetBrains团队在AI功能构建方面的工作,如EmbArk、ReCap和Ask Settings等。 - 强调了ACP协议对IDE厂商、Agent构建团队和开发者的生态价值。 关键点: - 活跃用户数:11.4M+ - ACP协议:允许自由选择Coding Agent,简化集成 - AI功能集拆分:提高IDE和Agent的效率 - EmbArk:节约代码库语义搜索的token用量和时间开销 - ReCap:AI版Local History,帮助回忆工作内容 - Ask Settings:AI调整IDE配置
"AI助手的提示词工程" - 如何通过提示词优化AI代码生成质量? "IDE中的AI功能演进" - IntelliJ Platform的AI化改造有哪些亮点? "ACP协议与Coding Agent" - ACP协议如何简化IDE与Coding Agent的集成?
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