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JetBrains aggiunge Air a PyCharm 2026.3 per i flussi di lavoro multi-agente
JetBrains afferma che PyCharm 2026.3 arriva con Air, un livello per eseguire e revisionare flussi di lavoro di programmazione multi-agente all’interno dell’IDE. La versione aggiunge anche console Python e terminali specifici per ogni sottop
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
JetBrains afferma che PyCharm 2026.3 arriva con Air, un nuovo livello per lo sviluppo agentico che consente agli sviluppatori di eseguire, monitorare e verificare flussi di lavoro multi-agente all’interno dell’IDE. Secondo JetBrains, la comprensione del codice aiuta gli agenti a commettere meno errori, mentre gli strumenti di revisione permettono agli sviluppatori di esaminare ogni modifica prima del rilascio. La versione introduce anche aggiornamenti agli spazi di lavoro Python, al supporto dei linguaggi e agli strumenti per i framework.
JetBrains afferma che Air funziona con agenti e abbonamenti esistenti
JetBrains afferma che Air funziona con Claude Agent, Codex, Gemini, GitHub Copilot, Junie, OpenCode e altri agenti compatibili con ACP. Rileva gli agenti già installati sul computer dello sviluppatore, che possono essere collegati con un clic, e consente agli utenti di aggiungere agenti da un registro. Gli sviluppatori possono lavorare con gli agenti di programmazione che preferiscono.
Gli abbonamenti ai fornitori già attivi, le chiavi API e gli URL di base personalizzati funzionano con Air e, secondo JetBrains, non è necessario un abbonamento a JetBrains AI. Gli utenti possono eseguire Claude Agent tramite un abbonamento a Claude nel terminale o in una scheda dell’IDE a schermo intero e usare altri abbonamenti agli agenti nella chat o nel terminale. Possono cambiare abbonamento in qualsiasi momento, anche nel corso di una sessione.
Air include anche IA gratuita con la configurazione Junie Lite, che richiede un JetBrains Account ma non un abbonamento. Per gli sviluppatori che passano da AI Assistant, Air trasferisce automaticamente le competenze dell’IDE, la configurazione MCP, gli agenti installati tramite ACP, l’autenticazione e la cronologia delle chat. La cronologia della modalità chat non viene trasferita.
JetBrains descrive uno spazio di lavoro centralizzato per revisionare le modifiche degli agenti
Air consente agli sviluppatori di revisionare le modifiche di un agente tenendo in vista il codice circostante e gli strumenti del progetto. Gli sviluppatori possono inviare un riscontro direttamente a un agente, ancorare una nota a una riga di un diff o commentare dal codice, affinché l’agente riceva un contesto concreto sulla modifica richiesta. L’interfaccia permette di lavorare sia nella chat sia nel terminale.
Gli sviluppatori che usano AI Assistant riceveranno una notifica che offre una prova di Air. Il post di annuncio della versione precisa che il passaggio ad Air nasconde AI Assistant e rimanda gli utenti alle istruzioni per tornare a usarlo.
Ogni sottoprogetto PyCharm ha la propria console
In PyCharm 2026.3, ogni sottoprogetto dispone di una console Python e di un terminale eseguiti nel proprio ambiente. Questo consente agli sviluppatori di eseguire il codice usando le dipendenze di quel sottoprogetto. Negli spazi di lavoro uv, la console usa l’ambiente dello spazio di lavoro e aggiunge la radice del sottoprogetto a sys.path.
Gli utenti possono aprire la console di un sottoprogetto facendo clic con il tasto destro sul sottoprogetto, oppure avviare un terminale mentre nell’editor è aperto un file di quel sottoprogetto. Possono anche creare un sottoprogetto o convertire una cartella esistente dalla finestra degli strumenti Project. PyCharm inizializza il sottoprogetto con uv, Hatch o Poetry.
Per gli spazi di lavoro uv, PyCharm aggiunge automaticamente un sottoprogetto appena inizializzato come membro dello spazio di lavoro nel file pyproject.toml alla radice. Il widget dell’interprete Python, riprogettato, rileva gli strumenti per la gestione degli ambienti installati sul computer, tra cui uv, Poetry, Hatch e conda. Elenca gli ambienti del progetto gestiti da questi strumenti, compresi quelli creati dalla riga di comando.
Supporto iniziale per le importazioni lazy di Python 3.15 e strumenti per FastAPI e Pydantic
PyCharm aggiunge un supporto iniziale per la sintassi delle importazioni lazy introdotta in Python 3.15. Le importazioni lazy rinviano il caricamento di un modulo fino al suo primo utilizzo e PyCharm ne analizza la sintassi e le risolve come le importazioni normali. L’IDE aggiunge anche grafi interattivi delle dipendenze per gli endpoint FastAPI nell’edizione Pro.
I grafi FastAPI mostrano le catene di chiamate Depends() e Security() tra file diversi, contrassegnano le dipendenze come yield o return e segnalano le dipendenze circolari nell’editor. Una vista delle dipendenze può mostrare quali endpoint dipendono da una di esse, direttamente o tramite altre dipendenze. Gli utenti possono aprire un grafo dal margine accanto a un endpoint o visualizzarne gli utilizzi dal conteggio degli endpoint sopra una dipendenza.
Il supporto più approfondito di PyCharm per Pydantic legge i vincoli dei campi, i validatori e la configurazione dalle dichiarazioni dei modelli. Controlla i valori passati a un modello rispetto a vincoli come min_length, max_length, gt e lt e avvisa quando un vincolo viene violato. I nomi dei campi in @field_validator('price') vengono associati alle rispettive definizioni, mentre il completamento suggerisce opzioni di configurazione del modello come validate_by_name e validate_by_alias.