TRAE 的 Agent 是如何写项目的？
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1. TRAE
(Meet>p)
TRAE 的 Agent 是如何写项 的？
死
@TRAE
trae.ai
2. TRAE
(Meet>p)
朱凯迪（死
）
字节跳动 TRAE 技术专家；前 Node.js Collaborator；《Node.js：来
者；《JavaScript 悟道》、《精通 Vim》、《软件开发珠玑》译者。
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打 C++ 扩展》作
2013 - 2015 浙江 学 / 花瓣
2015 - 2017 搜
2017 - 2021 阿 巴巴及蚂蚁集团
2021 - 今 字节跳动
trae.ai
3. TRAE
(Meet>p)
01 02 03 04
IDE 的演进与困境 TRAE 的新范式 Coding Agent 谁落地了
trae.ai
4. 01
The Rise and Limits of IDEs
IDE 的演进与困境
5. 01
IDE 的演进与困境
上古时代
代码编辑器 / 集成开发环境
Vim Emacs
UltraEdit …
当代编辑器
Sublime
Atom
Visual Studio Code
Visual Studio
JetBrains
打孔机 + 编织机
…
Eclipse
…
6. 01
IDE 的演进与困境
代码规模
Code Scale
规模复杂度
依赖复杂度
架构复杂度
Architecture
Complexity
Dependency
Complexity
新 加
团队，可能需要 2–3 周才能跑通项 的基本流程。任何 次全局改动，都可能引发
“ 牵 发 动全身 ” 的连锁 Bug 。
7. IDE 的演进与困境
01
信息来源分散
认知负荷
Fragmented
Information
Sources
High Cognitive
Load
上下
传统 IDE 再强 ，也很难 动聚合这些跨
寻宝。
碎
化
具信息。就像在
个 “ 碎
化书架 ” 上找书，每次查资料都像
8. 01
9. 01
IDE 的演进与困境
上古时代
代码编辑器 / 集成开发环境
Vim Emacs
UltraEdit …
Visual Studio
当代编辑器 未来？
Sublime Copilot
Atom Devin
Visual Studio Code Cursor
… TRAE
JetBrains
打孔机 + 编织机
Eclipse
…
10. 02
The New Paradigm of TRAE
TRAE 的新范式
11. TRAE 的新范式
02
传统 IDE
功能再强，依然是 “ 被动 具 ” → 需要开发者明确告诉它做什么。
•
•
补全、调试、 Lint… 都在辅助， 不是主导。
AI Native IDE
•
•
•
不是在 IDE
加个 AI 插件， 是把 AI 当作 IDE 的核 。
IDE 本身具备 “ 理解 ” 和 “ 记忆 ” ，能主动协助完成任务。
从
具 → 伙伴 的转变。
12. TRAE 的新范式
右侧聊天框：
然语
任务
+ 与代码区联动
Chat Panel on the Right: Natural Language Tasks, Linked with Code
02
13. TRAE 的新范式
+ 各种上下
任务 Multi-Agent
SOLO 左侧聊天框：并发 然语
02
14. 02
”时
段正确但与全局不
致
“写得快”通道
需求模糊或跨
”
...）
完成度
件改动、需要“成块推进”时
计划失配或过度改动 → 需守
与回滚策略
“做成事”通道
它快速填充实现细节
你已清楚“该写哪
检闭环（Diagnostics/测试/运
险/合并）
它规划/修改/验证，再衔接补全微调
你只清楚“要完成什么”但不确定怎么改
15. Coding Agent
03
16. 03
Coding Agent
Not a Chatbot; It's a loop
输 决策 结束
户指令 + 当前上下 （历史、选区、打开
模型按上下
决定是否发起 Function call
当模型不再发起调
→ 输出最终结果
autonomously decides whether to issue a outputs the final result.
selection, open files, errors, recent diffs) function call User instruction + current context (history, When the model stops issuing function call→ it
The model, based on the context,
件、错误、最近改动）
17. 03
2
3
上下
内容
History, selection, open files, errors, recent diffs...
请求模型
Send the instruction and context to the model together.
4 5
6
Function call？ 执 The model decides, based on the context, whether to issue a Read / write / run...; append the structured result back to the When the model stops issuing function call→ output the final
function call. conversation. result.
Function
继续 / 结束
18. 03
历史记忆
History & memory...
19. 03
模型基于上下
按需选择、串联、重复调
具；提出调 （ name + args ）→ 执
化结果写回对话，进 下 轮；当模型不再提出调 时，输出最终结果。
→ 将结构
20. 03
模型不再发起 function call ；
户主动结束；
达到预设的步数，并给出可选下 步（继续）。
21. Coding Agent
Completion × Collaborator
Parallel, Not Hierarchical
当你已明确要写什么，就 补全，快速产出 段；当你需要推进 项事，交给右侧协作循环，按需调
具把事情往可交付推进。两条路径并 、可随时切换，彼此不替代。
When you already know what to write, use completion to produce snippets quickly; when you need to move a task forward, hand it to the right-side collaborator loop to call tools as needed and drive toward a deliverable.
The two paths run in parallel and can be switched at any time—neither replaces the other.
SOLO 呢？
上下
03
22. Are You OK?
谁落地了？
04
23. 04
TRAE 来开发 TRAE ！
24. 04
谁落地了？
社区 SOLO 案例：塔防
25. 04
谁落地了？
社区 SOLO 案例：复古播放器
26. 谁落地了？
社区 SOLO 案例：
04
相分析
27. 04
谁落地了？
社区 SOLO 案例：实时噪声雷达
28. 04
谁落地了？
社区 SOLO 案例：Flashback
29. TRAE
(Meet>p)
The Real AI Engineer.