JetBrains anunció Air Teams, una capa orientada a equipos dentro del ecosistema Air para coordinar el trabajo de los agentes de programación y compartir lo que funciona a lo largo del ciclo de desarrollo de software. El servicio está disponible actualmente para clientes empresariales de JetBrains, mientras que la empresa planea ampliar posteriormente el acceso para incluir a clientes individuales.
El servicio aborda un problema práctico del uso de agentes de inteligencia artificial dentro de los equipos de desarrollo: la configuración, las instrucciones y el entorno de cada desarrollador suelen permanecer en su ordenador, lo que dificulta trasladar el flujo de trabajo exitoso al resto del equipo. Por ello, Air Teams traslada estos elementos a un espacio compartido que el equipo puede gestionar y reutilizar.
Cuatro componentes para un flujo de trabajo compartido
Air Teams consta de cuatro elementos interconectados:
- Ejecuciones automatizadas: tareas recurrentes que los agentes ejecutan en la nube, como revisar solicitudes de extracción, procesar problemas específicos o actualizar dependencias, y que se inician según un evento o un horario.
- Entornos de nube compartidos: configuraciones que incluyen las herramientas, las dependencias y los datos de acceso necesarios para compilar y probar, de modo que el equipo los configura una vez y los reutiliza.
- Tareas en la nube: trabajos que pueden ejecutarse en paralelo sin mantener ocupado el ordenador del desarrollador, con la posibilidad de iniciarlos y supervisarlos desde el entorno de desarrollo integrado o el navegador, y posteriormente desde el teléfono.
- Proyectos de equipo: un espacio que reúne a los miembros, los entornos, los conectores y las ejecuciones automatizadas, con roles y créditos compartidos.
Las ejecuciones automatizadas controlan los trabajos recurrentes
Cada proceso automatizado se construye a partir de cuatro componentes: instrucciones que determinan lo que el agente debe hacer, un entorno de ejecución, herramientas que puede utilizar y un activador que determina cuándo comienza. Los activadores incluyen eventos de GitHub o Jira, webhooks y programaciones, con soporte para otros tipos en el futuro. El servicio también admite conectores con herramientas como Jira, Figma y Linear.
JetBrains ofrece ejemplos que incluyen revisar cada nueva solicitud de extracción, intentar corregir problemas pequeños en YouTrack y abrir una solicitud de extracción para su revisión, y actualizar las dependencias dos veces por semana. En este último ejemplo, el agente compila el proyecto y ejecuta las pruebas; después, corrige los fallos o revierte la actualización si no se puede solucionar, manteniendo una única solicitud de extracción actualizada en lugar de inundar al equipo con solicitudes repetidas.
¿Qué cambia en la práctica?
Air Teams convierte la configuración del agente en un recurso compartido en lugar de una experiencia individual. El entorno del repositorio se guarda en el archivo .air/cloud/startup.sh dentro del repositorio, y puede revisarse y versionarse como el resto del código. Un agente también puede ayudar a configurarlo examinando el repositorio y ejecutando la instalación y la compilación, para después proponer el script en una rama independiente para su revisión.
JetBrains afirma que compartir el entorno no implica compartir las mismas credenciales; pueden utilizarse secretos compartidos sin revelar sus valores, mientras que los secretos personales y los permisos del repositorio permanecen vinculados a cada usuario. Los proyectos proporcionan a las ejecuciones una cuenta de servicio y créditos de inteligencia artificial propios, lo que permite que sigan ejecutándose incluso después de que su creador abandone el equipo, si los administradores optan por utilizar los créditos del proyecto.
Mantener la decisión en manos del ingeniero
La plataforma intenta reducir el ruido generado por comentarios y solicitudes de extracción innecesarios manteniendo los cambios en forma de solicitudes de extracción cuya incorporación o rechazo decide el ingeniero. Cada proceso también conserva un registro de la conversación con el agente y de las llamadas a herramientas, lo que permite al equipo examinar la causa del resultado cuando aparece un error. Sin embargo, la fuente no ofrece detalles sobre los precios, los límites de uso ni los mecanismos de gobernanza más amplios, aspectos que los equipos deberán verificar antes de adoptar el servicio a escala de producción.