重新定義“寫代碼”：TRAE SOLO模式登陸中國版，把AI編程帶入智能體時代

智東西
作者 王涵
編輯 漠影

昨晚，國內AI編程標桿應用TRAE直播公布SOLO模式正式登陸中國版！

11月12日，TRAE在國際版中上線SOLO模式，將Coding Agent帶入大眾視野。一經(jīng)上線，該模式就獲得了海內外專業(yè)開發(fā)者的一致好評。（字節(jié)TRAE SOLO正式版來了！上下文壓縮騰空間，Agent也能分頭干活）

此次，SOLO模式正式登錄TRAE中國版，新增SOLO Coder（含Plan和SubAgent）、多任務、上下文壓縮、代碼變更等核心功能，覆蓋最全開發(fā)場景，而且完全免費。

SOLO模式是一種高度自動化的開發(fā)方式，以AI為主導，可理解目標、承接上下文并調度工具，獨立推進各階段開發(fā)任務。

市面上更常見的IDE模式，則是指提供智能問答、代碼自動補全以及基于智能體的 AI 自動編程能力。

此次更新后，中國的專業(yè)開發(fā)者也可以享受到雙重開發(fā)模式：IDE模式保留原有流程，控制感更強；SOLO模式讓AI主導任務，自動推進開發(fā)任務。

一、AI編程賽道競爭加劇，TRAE如何破局？

當前，AI編程已成為全球科技競爭最激烈的賽道之一。

據(jù)公開融資信息顯示，2025年11月13日，知名AI代碼編輯器Cursor宣布完成高達23億美元（約合人民幣163億元）的D輪融資，并披露其年化收入已突破10億美元（約合人民幣71億元）大關。

放眼整個市場，其增長潛力同樣不容小覷。根據(jù)ResearchAndMarkets調研報告，2024年全球生成式AI編程助手市場規(guī)模達到了2590萬美元（約合人民幣1.8億元）。預計至2030年，這一數(shù)字將激增至9790萬美元（約合人民幣6.9億元），復合年增長率高達24.8%。

在中國市場，復合年增長率預計為23.5%，推動市場規(guī)模在2030年達到1490萬美元（約合人民幣1.1億元）。

正是看到了這一點，字節(jié)跳動旗下AI編程助手TRAE的入場備受矚目。其國際版上線SOLO后，憑借卓越的性能快速獲得市場認可。

根據(jù)Product Hunt及G2等第三方平臺數(shù)據(jù)，TRAE國際版在發(fā)布當月即登上趨勢榜前列，并積累了首批堅實的用戶口碑，為它的全球征程奠定了良好開局。

這一市場表現(xiàn)，也為TRAE中國版SOLO模式的發(fā)布進行了充分預熱與鋪墊。

就在昨天晚上的直播中，TRAE中國版正式上線SOLO模式。與海外工具相比，TRAE中國版的SOLO模式進行了深度的本土化優(yōu)化，在中文需求理解、本土框架適配及服務穩(wěn)定性上更具優(yōu)勢。

更引人注目的是其定價策略。TRAE中國版宣布在發(fā)布期完全免費使用，并支持超長上下文窗口。

二、TRAE SOLO以多智能體協(xié)作，攻克最難的開發(fā)場景

TRAE SOLO官方定位為“The Resoponsive Coding Agent”，稱其能夠覆蓋最全開發(fā)場景，輕松應對復雜項目。

首先先理清一個概念：什么是復雜項目？

“復雜任務”是指無法通過單一指令或簡單堆疊功能來完成的項目，具體來說，可以是項目迭代、問題修復與架構重構等具有結構性、邏輯性、狀態(tài)管理和長期維護需求的項目。

為應對此類挑戰(zhàn)，TRAE SOLO模式內置了其核心智能體——SOLO Coder。該智能體采用“主Agent-子Agent”協(xié)同架構，能夠有效調度資源，將復雜的“1到N”型項目層層分解、有序執(zhí)行。

在此架構中，主Agent（SOLO Coder）作為“總指揮”，負責處理復雜任務邏輯與整體調度。然而，當任務鏈條過長、上下文信息過載時，單一智能體執(zhí)行具體任務的精準度可能受到影響。此時，子Agent的作用就出現(xiàn)了。

這些子Agent作為專注于特定“垂直領域”的專家，在主Agent的智能調度下，分別承擔被拆解后的精細化任務，實現(xiàn)了“讓專業(yè)的智能體做專業(yè)的事”。

并且，每個子Agent在工作時擁有獨立的上下文環(huán)境，能夠有效避免長對話中常見的“上下文污染”問題，確保了任務執(zhí)行的專注與精確。

在配置方式上，該體系兼具靈活性與易用性。開發(fā)者僅需提供對子Agent能力的簡短描述，系統(tǒng)即可自動生成功能完整的專屬智能體；也支持直接輸入完整配置進行手動創(chuàng)建，滿足深度定制需求。

在實際運用中，開發(fā)者可在指令中明確指定調用某個子Agent，也可將任務全權交由主Agent，由其自主分析、智能編排最合適的子Agent團隊協(xié)作完成，真正實現(xiàn)了智能化的人機分工。

三、實時感知、全局掌控、多任務并行，TRAE重新定義智能編程

有了Agent加持，TRAE SOLO展現(xiàn)出三大核心特征，即“實時有感知”“隨時可掌控”與“多任務并行”，具體表現(xiàn)在功能層面的升級中：

TRAE SOLO 引入了全新的代碼變更查看工具“代碼變更”，支持多維度查看代碼變動，用戶可按需回溯至多15個會話記錄。

該工具以獨立標簽頁形式，集中展示代碼的歷史變更記錄，使開發(fā)者能夠快速掌握AI所作的全部新增與修改，從而強化對開發(fā)流程的感知與控制，貼合專業(yè)開發(fā)者的使用習慣。

代碼變更具備兩種核心使用場景：

其一，整體審查。當AI根據(jù)某一需求同時修改多個文件后，開發(fā)者可在對話流末尾點擊“查看變更”匯總卡片，在代碼變更中一次性審閱所有文件的變更內容，實現(xiàn)高效整體驗收。

其二，步驟追溯。如在回顧過程中對某一步的具體修改產(chǎn)生疑問，開發(fā)者可直接點擊對應步驟的文件卡片，代碼變更將立即展示僅屬于該步操作的代碼差異，實現(xiàn)精準定位與排查。

在界面布局上，SOLO模式在原有對話流與工具面板基礎上，新增了多任務面板，形成清晰的三欄視圖。

多任務列表支持同時并行開發(fā)不同功能模塊，例如前端與后端開發(fā)、技術咨詢與問題解答等任務可同步推進，顯著提升多線開發(fā)效率。

同時，SOLO模式對對話流進行了智能化改造。AI在完成關鍵步驟或功能模塊后，會自動將執(zhí)行過程折疊為簡潔摘要，使復雜任務條理化，執(zhí)行全程一目了然。

為增強開發(fā)節(jié)奏的可控性，SOLO內置了“To-Do List”功能，可智能拆解任務并標記完成進度，用戶能夠實時追蹤AI的執(zhí)行狀態(tài)與后續(xù)計劃。此外，系統(tǒng)還提供一鍵跳轉至對話頂部/底部、快速切換會話等快捷操作，極大優(yōu)化了長對話場景下的瀏覽體驗。

在任務執(zhí)行前，用戶可勾選“Plan”模式。在此模式下，AI接收到任務后將首先輸出實施方案，用戶可與AI反復溝通、調整計劃，待確認滿意后AI才會進入具體開發(fā)階段，從而有效前置風險把控，確保執(zhí)行路徑符合預期。

面對長上下文場景下模型可能出現(xiàn)的“失焦”與幻覺問題，SOLO Coder提供了上下文壓縮與管理能力。用戶可主動觸發(fā)壓縮功能，精煉對話內容，提升模型輸出效果的同時，顯著降低token消耗與使用成本。當上下文超出窗口限制，或用戶切換智能體與模型時，系統(tǒng)也會自動執(zhí)行壓縮操作，以適應多樣化使用場景。

四、做一個真正的AI工程師，是TRAE的初心也是目標

“The Real AI Engineer”是TRAE名字的由來，也是其給自己的定下的目標。

在AI編程助手日益成為開發(fā)者標準配件的今天，區(qū)別于聚焦單點代碼補全的傳統(tǒng)工具，TRAE的愿景是構建一個能深度理解項目上下文、貫穿軟件開發(fā)全生命周期的協(xié)作者，做真正的AI工程師。

這一雄心的背后，是TRAE強大的技術基因與海量實戰(zhàn)場景。

作為誕生于字節(jié)跳動這個互聯(lián)網(wǎng)大廠的產(chǎn)品，TRAE的核心能力并非實驗室產(chǎn)物，而是經(jīng)過了多年的技術積淀，其AI模型所學習的代碼規(guī)范與解決方案具備工業(yè)級的可靠性與實用性。

更為關鍵的是，TRAE并非在傳統(tǒng)開發(fā)環(huán)境上簡單“外掛”AI功能，而是從底層構建了AI原生的架構。這使得它能夠突破單文件限制，實現(xiàn)跨模塊、跨倉庫的深度上下文感知，并將代碼生成、智能評審、運維建議等環(huán)節(jié)整合為一個由自然語言驅動的無縫工作流。

在TRAE主頁有一篇博客，很坦誠地說清了TRAE的發(fā)展愿景，即通過推進人工智能驅動的編碼，實現(xiàn)人與人工智能之間的無縫協(xié)作，使開發(fā)人員能夠更智能、更快速、更有創(chuàng)造力地工作。

TRAE認為，在AI能力指數(shù)級增長的時代，核心挑戰(zhàn)已不再是讓AI更擅長寫代碼，而是構建最優(yōu)的協(xié)作模式，讓人與AI各展所長。這種伙伴關系將釋放出兩者都無法獨自實現(xiàn)的潛能。

TRAE的核心使命正是回應這一根本需求：構建一個無縫的協(xié)作框架，讓AI成為開發(fā)者思維的延伸，而非替代。

結語：擁抱AI編程的黃金時代

TRAE中國版SOLO以“自主編程+本土化+免費”三大核心，為中國開發(fā)者提供了一個切實可行的新選擇。

它的上線，表明國內的AI編程工具正在逐步擺脫對海外產(chǎn)品的單純模仿與依賴，轉而開始針對本地開發(fā)者的具體需求，提供更貼合實際場景的解決方案。這一變化，有助于推動國內開發(fā)環(huán)境的整體效率提升與自動化進程。

AI編程，迎來黃金時代。