JetBrains Rider 的下一程：打造开发者与 Agent 共享的 Unreal 开发环境
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我们长期服务于 Unreal 与游戏开发团队，希望借本文与大家分享 Rider 在 AI 时代的开发方向与实践思路，以及能为 Unreal 团队带来什么价值。
本文原作者：孙涛，JetBrains 解决方案专家
AI 正在让编写代码变得更快。在 Unreal 开发中，一项玩法改动仍然要经过 C++、反射系统、蓝图、资源、构建配置和运行时行为的共同检验。一个函数编译通过，只是这条链路上的一步。
让 Agent 介入开发工作流，还要稳定交付的一个前提，就是得将合理、充分的上下文交给 Agent，让它能理解正在开发的项目。
这也是 Rider 面向 AI 时代的产品方向：让开发者与 AI Agent 共享对 Unreal 项目的理解，共用一套专业开发能力，在同一个工作流中完成从想法到验证的过程。
理解项目，是一切协作的起点
Unreal 项目中的知识，分布在源代码之外的许多地方：某个 C++ 接口被哪些蓝图实现，一个属性如何暴露给编辑器，运行时问题出现在哪个对象、哪次调用，以及当前构建究竟面向哪个平台。
这些关系决定了修改的影响范围，也影响着开发者对一次变更的判断。
Rider 的持续投入，积累了丰富的 Unreal 项目理解：连接 C++ 与蓝图的代码导航和用法查找，理解引擎特有的代码约定，并通过调试工具帮助开发者追踪实际运行行为。
随着项目规模扩大，这些能力让开发者更容易回答 “改动会影响哪里” 和 “Gameplay 逻辑为什么这样运行”。Rider 团队在持续优化针对真实场景下的超大型 Unreal 项目的工作性能，确保与引擎深度集成的各项功能稳定可用。
新版本 Rider 在超大型 Unreal C++ 项目里的工作性能在持续优化
AI 让这份积累拥有了新的用途。开发者已经依赖的项目知识和工具，也可以成为 Agent 开展工作的基础。它能沿着项目中的真实关系查找上下文，并把工具返回的结果纳入下一步判断；更进一步，这让定制具备稳定交付的 Harness 环境成为了可能。
Rider 在这条路线上的价值，是把长期积累的 Unreal 开发智能，开放给人与 Agent 共同使用。
开放的 AI 选择，让工作流随团队演进
大模型和 Coding Agent 还在快速变化和演进，选型天天变。不同团队会根据任务、已有工具和使用习惯，选择不同的 Agent；同一个开发者，也可能在不同场景和阶段使用不同的工具。
JetBrains Air —— 融合代码智能工具、多 Agent 构建、组织级 AI 治理的新平台
JetBrains 的路线围绕这种自由选择展开。
基于 ACP（Agent Client Protocol） 带来的广泛智能体生态，以及全新的 Air in Rider，开发者可以把偏好的 Agent 带进熟悉的开发环境。Rider 的专业工具也通过 MCP 等接口向智能体开放，使 IDE 内外的协作都能够利用项目知识。
JetBrains Air提供在 IDE/ Web/ CLI/ 手机 app 跨多界面、结合代码智能、使用不同 Agent 的能力
这里有两项可以分别演进的能力：Agent 提供任务规划与推理，Rider 提供项目理解与开发工具。团队可以持续尝试新的 Agent，同时继续使用熟悉的代码检查、导航和调试能力及代码智能。
随着 AI 生态演进，Unreal 团队可以逐步完善自己的开发方式，把有效的工具、经验和流程保留下来。
从一次对话，到可以反复使用的 Unreal 工作流
设想一次常见的玩法修改：调整一个暴露给蓝图的 C++ 接口，同时确保已有行为仍然符合预期。
完成它需要找出相关实现和引用，理解 C++ 与蓝图之间的约定，选择合适的修改方式，再通过构建、运行与测试检查结果。团队通常已经形成了自己的做法；这些经验也值得成为 Agent 工作时可用的指导。
这正是 Unreal 专属工具与 Skills 的意义。
Rider 提供的 Unreal 与 C++ 开发/调试 Agent Tools，支持 tool-router 注入以节约模型上下文
实时检测 Tools 和 Skills 在不同智能体的注入状态
Rider 已经把 Unreal C++ 编写、实时调试和测试的各种功能，封装成了面向 Agent 的工具，配套的 Agent Skills 则负责描述常见任务所需的步骤、约束和验证方式。接下来的方向，是让引擎知识、项目上下文与专业工具更自然地配合起来，帮助 Agent 完成端到端的开发任务。
开发者仍然负责目标、取舍和结果审查。Agent 则可以承担更多查找、执行和反馈整理工作，让开发者把注意力放在需要专业判断的地方。
随着有效流程被反复使用和完善，团队的经验能够逐渐沉淀为可复用的开发能力。这也是我们所理解的 Harness：为智能体准备好上下文、工具、工作规则和验证反馈的环境，实现开发流程中的稳定交付。
对 Unreal 开发者的好处很具体：缩短玩法迭代周期，减少反复解释项目的负担，让每次 AI 辅助修改都更容易检查和验证。
RiderKit：把项目理解带入 Unreal Editor
Unreal 开发者的工作会在 IDE 与 Unreal Editor 之间不断流动。设计玩法、检查蓝图、调整资源或复现问题时，编辑器往往就是当前工作的中心。
我们正在探索的 RiderKit 方向，希望把 Rider 的项目理解与智能体协作能力带入 UE 编辑器，连接代码上下文与编辑器上下文。
RiderKit 是一个 Unreal 编辑器插件。借助 ACP 协议，开发者能在编辑器中使用任意智能体，同时使用 Unreal 和 Rider 的能力
例如，当你在编辑器里遇到一个玩法问题时，智能辅助可以围绕正在处理的对象与场景，帮助梳理相关代码和蓝图关系；当任务需要更深入的代码分析或调试时，再引导你进入 Rider 中继续工作。
这种方式能构造更连贯的开发体验：项目知识能够跟随任务，在代码与引擎之间流动。开发者可以在问题出现的位置开始调查，并在需要的地方使用合适的专业工具。
RiderKit 的亮点场景之一 —— 借助代码智能，让 AI 准确理解游戏场景和元素，实现 “蓝图翻译到 C++” 等现阶段 AI 仍无法精准完成的工作
RiderKit 是这条产品路线中正在探索的一环。我们希望通过真实的 Unreal 开发场景，与开发者共同打磨它的价值。
持续完善的专业开发能力，决定了Rider演进路线
人与 Agent 的协作，依赖相同的基础：及时获得项目上下文，准确理解代码关系，并能够观察和验证运行结果。
因此，Rider 的产品路线图同时围绕几个方向推进。
更深入的引擎理解。 持续完善 C++ 与蓝图之间的关联、引擎特有语言和开发约定的支持，并通过 Verse 原生语言插件，探索更广的 Unreal 创作工作流。
更流畅的大型项目体验。 改进索引、导航和调试中的变量查看，让开发者在复杂项目中更快获得所需信息。这些基础能力，也为 Agent 使用项目上下文提供支撑。
更完整的运行与设备工作流。 从桌面原生调试，到游戏主机平台开发，再到 Android、iOS 以及移动与 XR 设备的真机调试，让开发者更容易把代码带到真实设备上实时验证。
开放的智能体生态、Unreal 专属工作流、编辑器内协作，以及持续完善的专业能力，共同构成了 Rider 优秀的开发者体验。
希望 Rider 成为你的终极 Unreal 开发环境：深入理解引擎，支持真实项目中的专业任务，并让开发者与 AI Agent 共享知识和工具。
超过 1500 万的软件开发者使用 JetBrains 产品
超 25% 的游戏开发者在日常工作中深度使用 Rider
你可以亲自编写代码，也可以把一项明确的任务交给 Agent；可以从 C++ 开始调查，也可以从蓝图或编辑器中的问题切入。整个过程中，项目理解、工具能力和验证反馈都应当帮助你更有把握地推进工作。
原文参考内容：
[1] Rider 客户成功案例：https://www.jetbrains.com/zh-cn/company/customers/experience/?products=rider
[2] 与其他集成环境的对比：https://www.jetbrains.com/rider/compare/rider-vs-visual-studio/
关于JetBrains Rider
JetBrains Rider 可以帮助您在 Windows、Mac 和 Linux 上开发完整的 .NET 应用程序和 Web 项目，以及 Unity、Unreal Engine 和基于 Godot 的游戏。它为 .NET 开发中使用的所有主要语言提供了优异的编辑支持和代码洞察，这些语言包括 C#、F#、Razor、Blazor 语法、JavaScript、TypeScript、XAML、HTML、CSS 和 SQL。 JetBrains Rider 将 ReSharper 丰富的代码检查、上下文操作和重构与 IntelliJ 平台强大的 IDE 功能集和 Rider 自身的 .NET 特色融合在一起。
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