Trae Agent 架构演进：从 Workflow 到 Agentic Loop

1. TRAE Agent 架构演进：从 Workflow 到 Agentic Loop 张聪字节跳动 / TRAE 架构师

2.

3. 个 AI 络数据平架构设计。

4. 录 01 业界趋势 02 程实践 03 案例分享 04 未来展望 06

5. 01 业界趋势 AI Coding 发展过程中 IDE 形态的变化

6. AI Coding 发展过程中 IDE 形态的变化从辅助编程、结对编程到 2 1 AI 辅助编程古法编程主编程，AI 正在重塑软件开发流程 3 AI 结对编程 4 AI 主编程

7. 关于 TRAE IDE 模式 SOLO 模式

8. 02 程实践 TRAE Agent 架构演进

9. 关于 AI Agent

10. TRAE Agent 架构演进 - Side Chat 程替换 + 模型兜底

11. TRAE Agent 架构演进 - Agent 1.0 Let @Agent #Context deliver "user query" Workflow：Proposal → Code RAG → Plan/ToolCall Loop • 携带历史对话信息，引导模型产出需求的解决思路提案 • RAG 召回项索引信息补充到上下，帮助模型更好理解项 • 结合原始需求、解决思路提案以及项具调相关上下，并持续此过程直到任务结束 Tools • 内置具：件系统/终端/预览/搜索等 • MCP 集成 Context • #Workspace #Code #File #Folder #Doc #Web 信息，引导模型给出规划和

12. TRAE Agent 架构演进 - Agent 2.0 随着模型变强，去掉部分固化的 Workflow，完全交由模型驱动 More Agentic Loop • 去掉 Proposal 流程，让模型结合包括历史在内的上下 • 引信息直接驱动 Search Codebase Tool，代替固定的 Code RAG 流程，实现 Agentic RAG More Seamless Context Flow • 利模型对历史上下 • 更的上下窗进，并利总结压缩，代替滑动窗程裁剪，保留更多有效信息机制由新到旧进动态拼接 • 完善 Long-term Memory 机制，让跨多轮会话的重要信息不被遗忘

13. TRAE Agent 架构演进 - Agent 2.0 More Agentic != More Controllable TO-DO List & Repeated Reminder • 引 TO-DO Tool 约束流程避免模型过度发散，同时在过程中可以被更新以实现纠偏 • 为了防模型在多轮后遗忘重要信息，利 Reminder 机制反复强调，让模型注意 Effective Feedback • 将 Lint Error 信息在模型每次修改完 • 对于模型幻觉导致的件后及时反馈，尽早规避语法错误法 JSON Schema、效具调等进及时引导纠正 Keep Tools Simple • 精简多个语义重叠的具，降低模型决策难度 Native Function Call 代替 JSON Schema 描述 • 使具列表，避免引具，减少格式幻觉更集中

14. TRAE Agent 架构演进 - Agent 2.0

15. TRAE Agent 架构演进 - SOLO 模式主编程的从 AI 辅助编程到 AI 次跨越

16. TRAE Agent 架构演进 - SOLO 模式标符合预期？变化，AI 如何及时感知？

17. TRAE Agent 架构演进 - 引向复杂耗时任务 Multi-Agent 架构，将部分特定任务的上下窗隔离 Subagent as a Tool • Subagent 上下 • Subagent 调窗独完全交由 LLM 决策 • Subagent 根据主 Agent 指令进 Agentic Loop

18. TRAE Agent 架构演进 - 利模型并向复杂 ToolCall 能，降低执耗时任务耗时 Parallel ToolCall • 通过 PE 引导 LLM 尽可能在合适场景触发并 • 并 ToolCall ToolCall 可以有效减少 LLM 交互次数及 Token 消耗 Parallel Subagent • 在例如搜索等并 ToolCall 能，进安全场景，能极 • 基于 LLM 并步实现 Subagent Loop 并降低执耗时执

19. TRAE Agent 架构演进 - 介步修改完善配置

20. TRAE Agent 架构演进 - 向复杂耗时任务通过 Message Queue，随时感知需求和环境变化需求追加 • 采异步消息队列机制， • 追加的消息会在下持随时随地发需求轮模型思考被消费，从影响模型后续决策环境感知 • 除了来的消息，还会持续消费例如 Lint Error 等 IDE 环境的消息，使得模型能更加及时感知这些信息

21. TRAE Agent 架构演进 - 持续迭代 Workflow（程驱动） or Agentic（模型驱动）?

22. TRAE Agent 架构演进 - 持续迭代基于研 Agent Framework，持 Agent 架构灵活编排 Graph Orchestration • Graph 编排能可以便实现各类 Multi-Agent Workflow Agent Factory • Agent 提供快速定义个 Agent 的能（Name/Describe/Prompt/Tools）

23. 03 案例分享 SOLO Builder：从零开始完成 Web 应设计、开发和部署

24. SOLO Builder - Web 应开发流程 Supabase Integration Spec-Driven Preview and Deploy

25. SOLO Builder - 真实案例 2025 年 SOLO Builder 完成复刻： - 游戏交互（AI 成所有前后端代码）机算法（AI 通过学习的 C 语代码实现复刻） - - 登录注册/战绩排榜（AI 完成 Supabase 集成） - 在线运（AI 完成 Vercel 部署）

26. 04 未来展望 Next?

27. Coding Agent 未来展望 Coding Agent 连接切 • 连接 IDE/Editor（ACP） • 在本地和 IDE 协同 • 连接环境和 • Cli 形态嵌具（Agent Hook/MCP/…） • 连接其他异构 Agent（A2A-Protocol） Coding Agent 处不在到 CI/CD 流线 • 在远程 sandbox 运完成耗时异步任务

28. AI 时代变化很快，全向前跑 alandao.net

29.

30. THANKS 模型正在重新定义软件 Large Language Model Is Redefining The Software