JetBrains Air — Fleet의 유산을 이어받은 에이전틱 개발 환경

JetBrains Air Fleet 기반의 에이전틱 개발 환경 JetBrains Air. 멀티 에이전트 동시 실행, Git worktree 격리, 현재 되는 기능과 한글 입력 한계까지 정리한다.

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들어가며

2026년 3월, JetBrains가 새로운 도구를 공개 프리뷰로 내놓았다.
이름은 Air. 처음엔 또 다른 AI IDE겠거니 싶었는데, 들여다볼수록 접근 방식이 기존 도구들과 꽤 다르다.

Cursor나 Windsurf처럼 "에디터에 AI를 붙인" 형태가 아니라, 에이전트를 중심으로 개발 환경을 다시 설계한 도구다.
JetBrains는 이걸 IDE(Integrated Development Environment)가 아니라 ADE(Agentic Development Environment)라고 부른다.

그리고 Air의 탄생 뒤에는 JetBrains의 조용한 실패, Fleet이 있다.

JetBrains Air의 전체 화면 구성 (출처: JetBrains 공식 문서)

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Fleet의 종말과 Air의 시작

2021년 JetBrains는 Fleet을 야심차게 공개했다. IntelliJ의 20년 레거시에서 벗어나 처음부터 다시 만드는 경량 IDE였다.
VS Code의 급성장에 자극받아 시작된 프로젝트였고, 분산 아키텍처와 깔끔한 UI로 나름의 가능성을 보여줬다.

그런데 Fleet은 결국 독립 제품으로서 성공하지 못했다.
2025년 12월 22일부로 다운로드가 중단됐고, JetBrains는 조용히 Fleet의 코드베이스를 새 방향으로 전환했다.
IntelliJ 기반 IDE와 Fleet이라는 두 개의 범용 IDE 패밀리를 유지하는 것이 혼란을 야기하고 집중력을 분산시켰다는 게 공식 이유였다.

하지만 Fleet의 코드는 버려지지 않았다. Air는 중단된 Fleet IDE를 기반으로 구축된 에이전틱 개발 환경으로, Fleet의 속도, 경량감, 사용성에 새로운 에이전틱 경험을 더했다.

Fleet이 "무엇이든 되려다 아무것도 못 된" 반면, Air는 처음부터 하나의 목적에만 집중한다.
에이전트에게 코딩을 위임하고 그 결과를 검토하는 환경.

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ADE란 무엇인가

기존 AI 도구들은 개발 흐름을 바꾸지 않는다. 에디터에서 코드를 작성하면 AI가 자동 완성을 도와주거나, 채팅 창에서 질문하면 코드 조각을 돌려준다. 개발자가 여전히 코드를 직접 작성하는 게 기본이다.

ADE는 이 전제를 뒤집는다.

기존 IDE 패러다임:
  개발자 → 코드 작성 → AI가 보조

ADE 패러다임:
  개발자 → 태스크 정의 → 에이전트가 실행 → 개발자가 검토

전통적인 IDE가 코드 에디터에 도구를 추가하는 방식이라면,
Air는 에이전트를 중심으로 도구를 구성하며 개발자가 에이전트를 가이드하고 결과물을 다듬는 데 최적화되어 있다.

개발자의 역할이 "코드를 짜는 사람"에서 "코드를 검토하고 방향을 잡는 사람"으로 이동하는 셈이다.

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Air의 핵심: Task

Air에서 모든 것은 Task를 중심으로 돌아간다.

Task는 단순한 프롬프트가 아니다. 코드베이스의 특정 요소를 직접 참조해서 에이전트에게 정확한 컨텍스트를 전달할 수 있다.

# Air에서 Task를 정의하는 방식 (예시)

"UserService#createUser 메서드가 이메일 중복 검사를 하지 않아.
 @line:47 부분을 수정하고, 관련 테스트는 @commit:a3f92b 기준으로 작성해줘.
 변경 범위는 @class:UserService 와 @class:UserRepository 에 한정해."

기존 도구처럼 코드를 복사해서 붙여넣는 게 아니라, 라인 번호·커밋·클래스·메서드·심볼을 직접 참조한다.
에이전트는 붙여넣은 코드 조각 대신 정확한 컨텍스트를 받는다. 이 부분에서 JetBrains의 26년 IDE 경험이 드러난다.
코드 인텔리전스 레이어가 프로젝트 구조를 이해하고 에이전트에게 필요한 것만 정확히 전달한다.

Task가 완료되면 결과는 diff 형태로 표시된다.
마치 GitHub Pull Request 리뷰처럼, 변경된 코드를 전체 코드베이스 맥락 안에서 검토하고 코멘트를 달 수 있다.

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지원 에이전트: 멀티 에이전트 동시 실행

Air의 가장 독특한 특징은 여러 에이전트를 동시에 실행할 수 있다는 점이다.

현재 지원하는 에이전트:

에이전트	제공사	특징
Junie	JetBrains	Air 전용 네이티브 에이전트, JetBrains IDE 코드 인텔리전스 활용
Claude Agent	Anthropic	Claude Sonnet 기반, 복잡한 멀티파일 작업에 강함
Codex	OpenAI	코드 생성 특화, GPT-4o 기반
Gemini CLI	Google	긴 컨텍스트 윈도우, 대형 코드베이스에 유리

에이전트마다 성격이 다르기 때문에, 작업 종류에 따라 골라 쓸 수 있다.
예를 들어 레거시 코드 분석은 긴 컨텍스트에 강한 Gemini에, 새 기능 구현은 Claude Agent에, JetBrains 플러그인 작업은 네이티브인 Junie에 맡기는 식이다.

각 에이전트는 격리된 환경에서 실행된다.

• Local workspace: 현재 로컬 프로젝트에서 직접 실행
• Git worktree: 메인 브랜치에 영향 없이 별도 worktree에서 실행
• Docker: 컨테이너 격리 환경에서 실행
• Cloud container: 추후 지원 예정

Git worktree 방식이 특히 실용적이다.
에이전트 A가 feature-A를 작업하는 동안 에이전트 B가 feature-B를 병렬로 작업할 수 있고, 두 작업은 서로 간섭하지 않는다.

# Air 내부에서 Git worktree 기반 병렬 작업 흐름 (개념도)

main branch
├── worktree-junie    ← Junie가 인증 모듈 리팩터링 중
├── worktree-claude   ← Claude Agent가 결제 API 연동 중
└── worktree-codex    ← Codex가 테스트 커버리지 보완 중

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Agent Client Protocol (ACP)

Air는 특정 에이전트에 종속되지 않도록 ACP(Agent Client Protocol) 를 지원한다.

ACP는 Zed와 JetBrains가 후원하는 에이전트-에디터 간 통신을 위한 벤더 중립 프로토콜이다.
ACP를 준수하는 에이전트라면 어떤 에이전트든 Air에서 사용할 수 있다.

// ACP 호환 에이전트 연결 설정 예시
{
  "agent": {
    "name": "my-custom-agent",
    "protocol": "acp",
    "endpoint": "http://localhost:8080/acp",
    "capabilities": ["code-generation", "file-edit", "terminal"]
  }
}

MCP(Model Context Protocol)와 비슷한 역할이지만, MCP가 모델과 컨텍스트 소스 간의 프로토콜이라면 ACP는 에이전트와 개발 환경 간의 프로토콜이다.

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설치 및 첫 실행

현재 Air는 macOS에서만 사용 가능하다. Windows와 Linux는 2026년 중 지원 예정.

# 공식 다운로드: https://www.jetbrains.com/air/ 에서 .dmg 받기

첫 실행 시 모델 연결 방법을 묻는다. 연결 방식은 두 가지다. JetBrains AI 구독으로 연결하거나, BYOK(Bring Your Own Key) 로 Claude·OpenAI·Google·JetBrains 계정에 각각 로그인하면 된다. 둘 다 설정한 경우 Air는 본인 키(BYOK)를 우선 사용한다.

첫 실행 시 에이전트 제공자 로그인 화면 (출처: JetBrains 공식 문서)

로그인 후 프로젝트를 연다. 로컬 디렉토리를 직접 열거나, Git 저장소 URL로 클론할 수 있다. 프로젝트를 열면 코드를 신뢰하는지 묻는데, 신뢰하지 않으면(Preview) 기능이 제한된다.

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현재 실제로 되는 것

프리뷰지만 핵심 워크플로우는 이미 동작한다. 실제 사용 흐름을 단계별로 정리한다.

1. Task 정의 — 단발성 요청이 아니다

Air의 Task는 한 번 던지고 끝나는 프롬프트가 아니라 대화형 채팅 모드다. 단계적으로 요구사항을 다듬어 나갈 수 있고, Plan 모드로 에이전트에게 실행 계획을 먼저 세우게 한 뒤 검토할 수도 있다.

2. 실행 환경 선택 — 격리 수준을 고른다

Task를 실행하기 전에 어디서 돌릴지 고를 수 있다.

실행 환경	특징	격리 수준
Local Workspace	현재 워크스페이스에서 직접 실행, 가장 빠른 시작	없음 (프로젝트 폴더에 직접 반영)
Git Worktree	별도 작업 브랜치 생성, 메인 브랜치 보호	중간 (의존성 재설치 필요할 수 있음)
Docker	격리된 컨테이너에서 실행 (Docker Desktop 필요)	완전 격리

실행 환경 선택 화면 (출처: JetBrains 공식 문서)

3. 에이전트·모델 선택

드롭다운에서 에이전트와 모델을 고른다. 현재 Claude Agent, OpenAI Codex, Gemini CLI가 동작한다.

에이전트·모델 선택 (출처: JetBrains 공식 문서)

4. 권한 모드(Permission Mode) 설정

에이전트가 파일을 편집하거나 명령을 실행하기 전에 어떻게 승인을 받을지 정한다.

권한 모드	동작
Ask Permission	각 도구 첫 사용 시마다 승인 요청
Auto-Edit	파일 편집 권한 자동 승인
Plan	편집·실행 없이 코드 분석만
Full Access	모든 승인 프롬프트 생략

권한 모드 선택 (출처: JetBrains 공식 문서)

5. 컨텍스트 추가 — 정확하게 참조한다

Task에 컨텍스트를 더하는 방법이 다양하다. Add context 버튼으로 파일·폴더, Git 브랜치, Git 커밋, 로컬 변경분, MCP 서버, 터미널 탭을 첨부할 수 있고, @ 메뉴로 심볼을 직접 멘션할 수도 있다. 에디터에서 코드를 선택한 뒤 Add to Task로 붙이는 것도 가능하다.

다양한 컨텍스트 첨부 방식 (출처: JetBrains 공식 문서)

6. 비동기 멀티 태스크 — 동시에 굴린다

Air는 여러 Task를 비동기로 실행한다. 한 태스크가 테스트를 추가하는 동안, 다른 에이전트가 버그를 고치고, 그 사이 본인은 새 기능을 작업할 수 있다. ⌘+1로 태스크 목록을 보고, ⌘+\로 새 태스크를 만든다.

여러 에이전트를 동시에 실행·관리 (출처: JetBrains 공식 문서)

각 태스크는 상태를 가진다. Running(작업 중), Input required(입력 대기), Done(완료), Canceled(취소). 완료된 태스크는 별도 섹션으로 정리된다.

7. 변경사항 리뷰 — PR 리뷰처럼

Task가 끝나면 Changes 탭에서 diff로 변경사항을 검토한다. Unified(한 페이지)와 Side-by-side(좌우 분할) 보기를 모두 지원한다.
핵심은 diff 패널에서 코드 리뷰하듯 코멘트를 달면, 그 피드백이 다음 태스크 프롬프트에 반영된다는 점이다.
GitHub PR 리뷰 경험을 그대로 옮겨온 셈이다.

diff 패널에서 라인별 코멘트 (출처: JetBrains 공식 문서)

8. 커밋 & 푸시

리뷰가 끝나면 Changes 도구에서 변경 파일을 골라 커밋하고, History 도구에서 Push 한다.
첫 푸시 때 GitHub 토큰을 요구하는데, Generate 링크로 최소 권한 토큰을 자동 생성할 수 있다.

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기존 도구와 비교

	JetBrains Air	Cursor	Claude Code	VS Code + Copilot
패러다임	ADE (에이전트 중심)	AI 에디터	CLI 에이전트	에디터 + AI 보조
멀티 에이전트	✅ 동시 실행	❌	❌	❌
에이전트 선택	Junie, Claude, Codex, Gemini	Claude, GPT	Claude	GPT-4o, Claude
코드 참조 방식	심볼·라인·커밋 직접 참조	파일·폴더 선택	파일 경로	파일 선택
격리 실행 환경	Git worktree, Docker	❌	❌	❌
Diff 리뷰	PR 리뷰 방식	인라인 적용	파일 단위	인라인 적용
플랫폼	macOS (Windows/Linux 예정)	전 플랫폼	전 플랫폼	전 플랫폼
가격	현재 무료 (프리뷰)	$20/월	사용량 과금	$10/월
JetBrains 생태계	✅ 네이티브 연동	❌	❌	❌

핵심 차이는 작업 단위다. Cursor나 Copilot은 개발자가 코드를 작성하는 과정을 보조하지만, Air는 개발자가 작업을 정의하고 에이전트의 결과물을 검토하는 루프로 돌아간다.

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현재 한계와 솔직한 평가

프리뷰 단계인 만큼 아직 거친 부분이 있다.

한글 입력이 아직 잘 안 된다

한국 개발자라면 가장 먼저 부딪히는 문제다. Air는 현재 한글 입력이 제대로 동작하지 않는다.
Task 채팅창이나 입력 필드에서 한글을 치면 조합 중 글자가 사라지거나, 마지막 글자가 누락되거나, 아예 입력이 안 되는 증상이 나타난다.

원인은 Air의 기반에 있다. Air는 Fleet의 코드베이스, 즉 Compose Multiplatform 기반으로 만들어졌는데, 이 프레임워크는 데스크탑 환경에서 CJK(한·중·일) IME 처리가 오랫동안 약점이었다. Fleet 시절부터 이어진 문제가 Air에도 그대로 남아 있는 셈이다.

당장 쓰려면 이런 우회책을 시도해볼 수 있다.

• macOS 기본 한국어 IME 대신 구름 입력기(Gureum) 로 교체 — JetBrains 제품군 한글 문제에 가장 효과적인 해결책
• 영어 입력 상태로 Air를 실행한 뒤 Caps Lock으로 한글 전환
• 프롬프트는 영어로 작성하거나, 다른 에디터에서 작성 후 붙여넣기

근본적으로는 JetBrains가 IME 처리를 개선해야 풀리는 문제다.
한글 입력 비중이 높은 작업이라면 정식 버전을 기다리는 편이 낫고, 이슈가 있으면 공식 트래커(youtrack.jetbrains.com/issues/AIR)에 리포트하는 것이 도움이 된다.

그 외 아쉬운 점

• macOS 전용 (2026년 내 Windows/Linux 지원 예정)
• Task 결과 검토 속도가 에이전트 코드 생성 속도보다 느릴 수 있음
• 이슈 트래커(Jira·Linear·GitHub Issues) 연동 없음 — 태스크를 수동으로 정의해야 함
• 로컬 모델(Ollama 등) 지원 아직 없음
• Fleet에서 이어진 메모리 사용량 이슈가 일부 보고됨

차별점이 확실한 부분

• 멀티 에이전트 병렬 실행은 현재 이 도구의 가장 강력한 무기
• Git worktree·Docker 기반 격리 실행은 메인 브랜치 보호에 실질적으로 도움
• 코드베이스 심볼 직접 참조는 copy-paste 방식보다 컨텍스트 품질이 높음
• diff 코멘트가 다음 태스크에 반영되는 리뷰 우선 워크플로우

JetBrains는 AI 워크플로우를 가속화하면서도 검토하고 이해하고 책임지는 공간으로서의 IDE를 강화한다는 방향을 유지하고 있다. Air는 그 방향의 실험적 선단이다.

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마치며

Air는 "또 다른 AI 에디터"가 아니다. 코딩의 기본 단위를 "줄 단위 작성"에서 "태스크 단위 위임"으로 바꾸려는 시도다.

Fleet의 실패를 딛고 나온 만큼, JetBrains로선 물러설 수 없는 베팅이기도 하다. 현재는 macOS 전용에 프리뷰 단계라 실무 도입을 논하기엔 이르지만, 멀티 에이전트 병렬 실행과 Git worktree 격리라는 두 가지 접근은 분명히 주목할 가치가 있다.

Claude Code나 Cursor를 이미 쓰고 있다면, Air를 병렬로 써보며 "에이전트에게 태스크를 위임한다는 게 어떤 느낌인지" 직접 확인해보는 게 가장 빠른 방법이다. 지금은 무료다.

공식 다운로드: jetbrains.com/air

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참고 출처

• JetBrains Air 공식 문서 (Quick Start) — https://www.jetbrains.com/help/air/quick-start-with-air.html
• JetBrains Air 다운로드 — https://www.jetbrains.com/air/
• JetBrains Air 공식 발표 (Fleet 블로그) — https://blog.jetbrains.com/fleet/2025/12/the-future-of-fleet/
• The Register: JetBrains previews Air — https://www.theregister.com/2026/03/10/jetbrains_previews_air_proclaims_new/
• JetBrains 2026 방향성 블로그 — https://blog.jetbrains.com/ai/2026/04/our-2026-direction-ai-and-classic-workflows-in-jetbrains-ides/

본문 이미지는 모두 JetBrains 공식 문서(resources.jetbrains.com)에서 가져왔습니다.