PyCharm은 AI 에이전트가 시스템 인터프리터를 자동으로 사용하거나 잘못된 위치에 패키지를 설치하는 대신, 프로젝트에 연결된 올바른 Python 인터프리터와 실행 환경을 사용하도록 돕는 Agent Environment Coordinator 기능을 추가했다. JetBrains는 이 문제가 손상된 설정과 오염된 환경을 초래해 개발자가 수동으로 수정해야 했다고 설명한다.
JetBrains는 28개의 서로 다른 프로그래밍 작업을 대상으로 6개의 AI 모델을 테스트했다. 에이전트가 프로젝트의 실제 환경에 접근할 수 없었을 때 평균 성공률은 68%였다. PyCharm에서 기능을 통해 이 정보를 제공하자 시스템 Python을 수정하지 않고도 평균 성공률이 98%로 상승했다.
기능이 해결하는 문제
대규모 언어 모델 에이전트는 프로젝트에 지정된 가상 환경을 무시하고 시스템 인터프리터를 사용하는 경우가 많다. 한 대의 컴퓨터에 여러 인터프리터가 있을 수 있으며, 프로젝트마다 uv, Poetry, venv를 사용하는 pip, conda 등 서로 다른 도구로 환경을 관리한다. 일반적으로 에이전트가 PyCharm에 존재하는 이러한 설정을 직접 확인할 방법은 없다.
일반적인 시나리오에서는 에이전트가 잘못된 인터프리터를 사용해 pip install httpx 명령을 실행할 수 있다. 그러면 패키지가 전역으로 설치되고, 프로그램이 실패하며, 시스템에서 사용되는 환경이 오염된다. PyCharm은 이미 프로젝트에 연결된 인터프리터와 환경을 관리하는 도구를 알고 있으므로, JetBrains는 에이전트가 이 정보를 요청할 수 있는 방법을 설계했다.
Agent Environment Coordinator의 작동 방식
이 기능을 사용하면 에이전트가 PyCharm의 두 함수를 호출할 수 있다. get_python_environment는 작업 중인 파일이나 모듈에 맞는 인터프리터와 그 경로, 그리고 uv, Poetry, venv를 사용하는 pip, conda 중 해당 인터프리터를 관리하는 도구를 반환한다.
아직 환경이 설정되지 않은 경우에는 configure_python_interpreter가 PyCharm에 내장된 설정 메커니즘을 사용해 적절한 인터프리터를 만든다. 여기에는 .venv 폴더 생성을 제안하는 동일한 메커니즘도 포함된다. 그 결과 새 인터프리터는 통합 개발 환경에서도 표시된다.
JetBrains는 이 기능이 명령을 차단하거나 다시 작성하지 않는다고 강조한다. 기능은 환경에 관한 정보만 반환하며, 해당 정보를 사용할지와 명령에 어떻게 포함할지는 에이전트가 직접 결정한다. 따라서 에이전트는 PyCharm의 기존 메커니즘을 통해 부족했던 컨텍스트를 얻지만, 기능이 에이전트를 대신해 명령을 실행하지는 않는다.
테스트 결과
테스트 세트에는 테스트 실행, 라이브러리 설치, 종속성 확인, 버전 충돌 해결 등 Python 환경과 관련된 일상적인 작업이 포함됐다. 각 작업에서 에이전트는 명령을 실행할 올바른 인터프리터를 선택해야 했다. 또한 에이전트가 시스템 환경을 오염시키면 보상이 줄어들도록 했기 때문에, 높은 성공률은 단순히 작업을 완료했다는 의미가 아니라 더 깔끔한 실행을 의미하기도 한다.
JetBrains는 Harbor를 사용해 각 모델에 대해 기능을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우로 전체 작업 세트를 각각 3회 실행한 뒤 결과의 평균을 계산했다. 발표된 개선 사항에는 다음 모델이 포함됐다.
- Sonnet 5: 73%에서 100%로 상승.
- Opus 5: 94%에서 100%로 상승.
- Codex/GPT-5.6: 80%에서 100%로 상승.
JetBrains는 결과가 핵심 문제가 모델의 작업 수행 능력 부족이 아니라 컨텍스트 부족이었다는 점을 보여준다고 본다. 모델 자체는 바뀌지 않았지만 필요한 인터프리터를 추측하지 않게 됐으며, 이는 초기 결과가 가장 낮았던 모델이 가장 큰 혜택을 얻은 이유를 설명한다. 또한 테스트에서 시스템 환경 오염을 감점했기 때문에 점수 상승은 성공한 작업 수의 증가뿐 아니라 실행으로 발생하는 잔여 문제의 감소와도 관련이 있다.
사용 가능 여부
PyCharm 2026.2.1에서 AI 채팅을 열고 패키지 설치 또는 프로젝트 내부에서 명령 실행을 요청하면 이 기능을 사용해 볼 수 있다. Agent Environment Coordinator는 PyCharm에 포함된 기능 중 하나이며, 통합 개발 환경에서 기능을 확인하고 관리할 수 있다. 또한 공개 GitHub 저장소와 같은 외부 레지스트리를 통해 라이브러리를 확장하거나, Claude Code 또는 Codex용으로 미리 만들어진 기능을 가져올 수도 있다.