2026 年 6 月 17 日，C++ Engineering Lead，JetBrains Evgenii Novozhilov 在盖世汽车第九届智能驾驶与出海大会上表示，依托成熟的代码解析、索引、重构等核心能力，JetBrains 打造了适配 C/C++ 开发的 CLion 工具。该工具深度兼容汽车行业主流的 CMake、Bazel 构建系统。结合 MCP、ACP 两大协议，CLion 打通 IDE 与 AI 智能体的联动能力，配套文本检索、代码分析等工具集，有效降低大模型请求延迟、削减任务成本与预算超支问题，全面提升开发效率。

CLion 还整合了多项实用能力赋能 SDV 开发，支持 AI 后台代码检查、MISRA 规范检测，还接入 Parasoft 等静态分析工具并基于 SARIF 格式输出结果，相关数据均可同步给 AI 智能体。Evgenii Novozhilov 表示，依托完善的 AI 生态、协议体系、静态检测与调试功能，CLion 构建起智能化开发体系，为汽车领域 C/C++ 开发打造了一体化智能工作平台。

Evgenii Novozhilov｜C++ Engineering Lead，JetBrains

以下为演讲内容整理：

JetBrains 的基石：超越代码编辑的深度理解

JetBrains 的核心价值并非仅仅提供一款代码编辑器，而在于其对代码深度理解能力的长期深耕。JetBrains 花费了超过二十年的时间，持续构建围绕深度代码理解的集成开发环境，这一坚实基础涵盖了代码解析、索引、导航、重构、构建系统感知、代码检查、调试以及项目自省等多个层面。正是这种对代码内在结构的透彻掌握，使得人工智能应用能够在真实的工程工作流中发挥出更高的效率，因为 AI 需要准确的代码上下文作为支撑才能实现高效产出。

对于 C++ 开发而言，代码索引的效果高度依赖于对构建配置的深入理解，而 JetBrains 推出的 C++ 专用 IDE —— CLion，能够完美支持汽车行业主流的 CMake 和 Bazel 两大构建系统，为项目提供全面的自省能力。CLion 内部采用的代码索引引擎是 JetBrains 完全自研的 C++ 语言分析引擎（源自 ReSharper C++ 技术栈），相较于开源方案 clangd，它不仅速度更快、效率更高，而且由于 JetBrains 拥有一支专门的工程师团队持续跟踪 C++ 标准的演进以及业界最佳实践，因此能够比 clangd 更快地将新特性和改进交付给用户，确保开发者始终站在技术前沿。

图源：演讲嘉宾素材

AI 编码索引：为智能体提供高性能工具集

在具备了强大的代码理解引擎和构建系统支持之后，为了让 AI 智能体能够更高效地开展工作，CLion 内置了 MCP 服务器，为 AI 智能体提供了基于代码索引的多种工具集。这些工具集中包含文本工具集，它基于内部文本索引进行快速搜索，甚至可以检索到注释中的内容，确保智能体不会遗漏任何信息；搜索工具集则基于语言特定的符号索引，能够快速定位类、函数和变量，并且该工具集是跨语言通用的，适用于 Python、C++、Go 等多种编程语言，极大扩展了适用范围；分析工具集则为 AI 智能体提供额外的代码检查能力，帮助其识别并避免常见的编码陷阱，提升代码质量。经过实际评估，这些工具集带来了显著的性能提升。AI 智能体无需反复执行查找操作，减少了大量重复劳动，从而将大语言模型请求的延迟降低了 20%。同时，由于任务执行效率的提升，每个 AI 执行任务的预算超支减少了 33%，总体任务执行成本降低了 7%。在当前 AI 技术资源消耗巨大的背景下，这 7% 的成本削减对于企业整体的 AI 投入而言具有十分重要的意义，意味着企业可以用更少的资源完成更多的开发任务。

ACP 协议：构建开放统一的智能体生态系统

JetBrains 推出了智能体客户端协议（ACP），这是一个连接 IDE 或任何其他平台与 AI 智能体的通用协议标准。无论用户使用的是哪种 AI 智能体，ACP 都能保证一致的用户体验，同时提供最大的灵活性。用户不再被绑定于某一个特定的 AI 智能体，而是可以从兼容 ACP 的智能体生态中自由选择，例如 Claude Agent、Codex Agent、OpenCode Interpreter、Moonshot Agent 等，并可以在它们之间无缝切换。

CLion 为用户提供了自动化的 ACP 智能体配置，并与内置的 MCP 服务器相连。这意味着任何 AI 智能体都可以开箱即用地利用之前提到的所有工具集。所有智能体都在 IDE 的同一框架内运行，无需上下文切换，用户不必在不同工具或终端之间来回切换，这不仅提升了用户体验，也节省了 AI token 的消耗。

面向 AI 智能体的后台代码分析能力与静态检查：将专业经验注入智能体

CLion 提供了面向 AI 智能体的后台代码分析能力，各种内置和外部的代码检查工具（linter）都通过 MCP 协议暴露给 AI 智能体。这不仅包括编译器能发现的编译错误，更包含了 JetBrains 数十年软件开发经验积累的常见陷阱、错误和性能改进建议。对于汽车行业至关重要的 MISRA 规则检查，CLion 也能在运行时直接提供，无需重新运行额外的编译器或工具。AI 智能体可以直接运行这些检查并立即获取结果，从而快速调整代码。

此外，CLion 还与 Parasoft 合作，集成了其经过认证的 C/C++ 静态分析器。Parasoft 的分析结果会以 SARIF 数据格式呈现在 CLion 中，并通过 MCP 协议暴露给 AI 智能体。这意味着 AI 智能体无需编写额外代码来解析 SARIF 格式，就能直接以警告、错误等通用方式理解分析结果。任何其他兼容 SARIF 格式的分析器结果同样可以在 CLion 中可视化并提供给 AI 智能体。

AI 调试器：自动化诊断与修复的新范式

CLion 内置了跨平台的 AI 调试器，它不依赖于特定的调试后端，能够自动调试 C++、C# 等不同语言的代码，甚至兼容 Lauterbach、Tasking 等外部调试探针。其设置非常简单，用户只需在下拉菜单中选择 AI 智能体，智能体便会通过 ACP/MCP 协议自动发现并使用调试工具。

AI 调试器支持一系列自动化操作：启动调试会话、控制执行（暂停、恢复、单步）、设置断点（包括条件断点和跟踪点）、运行到指定行、检查堆栈帧和线程、读取变量值以及计算表达式。例如，开发者只需告诉智能体 " 我的程序崩溃了，请调试它 "，智能体便能自动启动调试会话，发现问题，修改代码，重新编译并验证修复是否成功，最终完成任务。所有这些能力都可以通过 AI 技能（AI Skills）进行微调和定制，用户可以利用 CLion 内置的技能管理器，使用经过验证的开源技能，甚至贡献自己的技能。

总结与展望：CLion 赋能 SDV 开发的完整图景

JetBrains 认为，CLion 通过一系列紧密集成的技术，为 AI 驱动的 SDV 开发提供了完整的解决方案。这一切建立在深度 C/C++ 代码理解的基础上，并集成了 Bazel 和 CMake 等构建系统。通过 MCP 启用的智能体工作流、自定义技能和工具，以及 ACP 协议连接的多样化 AI 智能体和 AI 调试功能，开发者可以获得前所未有的效率。同时，基于 SARIF 的静态分析支持，包括 Parasoft 静态分析器和运行时 MISRA 检查，以及 ReSharper 技术自身的静态分析，再加上 clang-tidy 等外部工具，共同构成了一个全面的质量保障体系。

展望未来，随着软件定义汽车对代码质量和开发效率的要求日益提高，JetBrains 将持续深化其在 AI 与 IDE 融合领域的探索。通过开放的 ACP 协议和 MCP 协议，JetBrains 致力于构建一个更加繁荣的智能体生态系统，让开发者能够灵活选择最适合的工具和智能体，从而应对日益复杂的 SDV 软件开发挑战，推动整个行业向更高水平的自动化和智能化迈进。

（以上内容来自 C++ Engineering Lead，JetBrains   Evgenii Novozhilov 于 2026 年 6 月 17 日 -18 日在第九届智能驾驶与出海大会发表的《从 IDE 到自动驾驶流水线：JetBrains 如何加速 SDV 软件开发生命周期（SDLC）》主题演讲。）