PyCharm 2026.3 发布：内置 JetBrains Air 支持多智能体开发

本次发布的核心是 JetBrains Air —— 一个全新的 agentic 开发层。它让你直接在 IDE 内运行、跟踪并验证多 agent 工作流，代码智能让 agent 始终走在正确的轨道上，完整的审查工具也尽在你掌握之中。本次发布还带来了可让终端和控制台适配各个子项目的工作区、对 Python 3.15 惰性导入的初步支持、交互式 FastAPI 依赖关系图，以及更深入的 Pydantic 检查等众多新功能。 立即下载 PyCharm 2026.3 欢迎观看我们的开发者布道师 William Vincent 带来的功能概览视频： 接下来，让我们深入了解本次发布的核心亮点。

PyCharm 中的 JetBrains Air —— 运行 agent 并验证其成果的一站式平台

从本次发布开始，JetBrains IDE 将内置 Air，这是一个全新的 agentic 开发层。你可以使用自己选择的编码 agent，在 IDE 内运行、跟踪和验证多 agent 工作流；在这里，代码智能能帮助 agent 少走弯路，并为你提供在代码交付前审查每一处变更的工具。

你的 agent、你的模型、你的订阅 —— 还可免费使用 Junie Lite

Air 可与 Claude Agent、Codex、Gemini、GitHub Copilot、Junie、OpenCode 以及其他兼容 ACP 的 agent 配合使用。它会自动检测你机器上已安装的 agent，一键即可连接，你也可以从 agent 注册表中添加更多 agent。 你现有的配置同样可以沿用：提供商订阅、API key，甚至自定义 base URL 都能继续使用，且无需 JetBrains AI 订阅。你可以在终端或全屏 IDE 标签页中，用你的 Claude 订阅运行 Claude Agent；在聊天或终端中使用其他 agent 订阅；并随时切换订阅，即使是在会话进行中也没问题。 Air 通过 Junie Lite 配置提供免费 AI，因此你无需订阅即可使用 agent，只需一个 JetBrains Account 即可。

用于审查变更和引导 agent 的中心工作区

在审查 agent 的变更时，你可以同时查看相关上下文代码并使用项目工具，还能直接把反馈发回给 agent。你可以将一条备注锚定到 diff 中的某一行，或直接从代码处发表评论，让 agent 获得关于你所期望变更的具体上下文。你可以按自己的习惯在聊天或终端中工作。 仍在使用 AI Assistant？届时会有通知为你提供 Air 的试用。迁移到 Air 后会隐藏 AI Assistant；如果你希望回到 AI Assistant，请按照此处列出的步骤操作。Air 会自动迁移你的 IDE 技能、MCP 配置、通过 ACP 安装的 agent、身份验证信息以及聊天记录。聊天模式的历史记录不会被迁移。

工作区支持

为每个子项目提供独立控制台和终端

每个子项目都有各自独立的 Python 控制台和终端，并在各自的环境中运行，因此你运行的代码会使用该子项目实际依赖的库。在 uv 工作区中，控制台使用工作区环境，并将子项目根目录添加到 sys.path 中。

• 右键点击某个子项目，选择 Open in | Python console 即可为其启动控制台。
• 当编辑器中有某个子项目的文件时打开终端，命令就会在该子项目的环境中运行。

子项目的创建与转换

你可以从 Project 工具窗口的右键菜单中选择新建子项目或将现有文件夹转换为子项目。子项目会使用 uv、Hatch 或 Poetry 初始化，并在 uv 工作区中自动作为工作区成员添加到根 pyproject.toml 中。

Python 3.15 惰性导入

PyCharm 现已支持 Python 3.15 引入的惰性导入语法。惰性导入会推迟模块的加载，直到它第一次被使用，这可以显著缩短依赖繁重的应用程序和脚本的启动时间。PyCharm 会像解析普通导入一样解析和解析惰性导入，因此你可以采用这一语法，同时不失去对所导入名称的代码洞察。 在我们的博客文章中了解有关惰性导入的更多信息。

FastAPI 支持 [Pro]

一个端点可能依赖一条跨越多个文件的 Depends() 和 Security() 调用链。PyCharm 会为任意端点将这条链绘制成图。每个依赖都会标记为 yield 或 return，而会在启动时引发 RuntimeError 的循环依赖也会在编辑器中标记出来。反过来，一个依赖也会显示哪些端点直接或通过其他依赖依赖于它。 你可以通过端点旁边的 gutter 图标打开该图，或点击依赖上方的端点数量来查看其使用情况。

Python 解释器组件

状态栏中经过重新设计的 Python 解释器组件是围绕管理环境的工具构建的，例如 uv、Poetry、Hatch 和 conda。它会检测你机器上已安装的工具，并列出每个工具为你的项目管理的环境。 从命令行创建的环境也会显示在其对应工具下。要开始在其中工作，请打开该组件，选择工具，然后选择环境。若要使用不同的 Python 版本重新创建它，请在 Current Environment 下选择 Recreate Environment。如果你选择的 Python 版本尚未安装，系统会提示你下载它。

Pydantic 支持

PyCharm 现在为 Pydantic 模型提供更深入的编辑器支持。字段约束、校验器和配置会从模型声明中读取，并在整个编辑器中加以使用。

• 传递给模型的值会依据其 Field() 约束（如 min_length、max_length、gt 和 lt）进行检查，违反约束时会显示警告。
• @field_validator('price') 中的字段名现在可以解析到该字段的定义，让你直接跳转到该定义。
• 代码补全会在模型的类参数中提示配置选项，例如 validate_by_name 和 validate_by_alias。

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）