12 月 26 日,字节跳动旗下 AI 编程工具 TRAE 发布 2025 年度产品报告。
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2025 年,AI Coding 从技术创新走向实际应用,深刻变革开发者的生产场景。行业需求已从单点高效的代码补全,升级为全流程、自驱动的 Agent 开发模式。开发者规模持续增长,AI Coding 工具的用户规模也在逐渐扩大。
这一年,从 1 月国际版上线到 3 月发布中国版,再到下半年推出 SOLO 模式和 TRAE CN 企业版,TRAE 在持续打磨中不断成长。
截至目前, TRAE 总注册用户数超过 600 万,覆盖全球近 200 个国家和地区;月活突破 160 万 ,活跃用户遍布中国、美国、巴西、印度、日本等国家和地区。
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2025 年,TRAE 的足迹遍布全球 60 多个城市,通过共 130 多场官方黑客马拉松、Meetup 以及 TRAE Friends、TRAE on Campus 活动,与 2 万余名开发者线下相聚。
从代码补全到复杂任务,TRAE 成为开发者的生产力伙伴
2025 年,TRAE 为全球开发者带来了实际生产力提升,以及用户工作模式的演变。TRAE 近半年日均 Token 消耗量提升近 700% ,一年内为全球用户总共生成近 1000 亿行代码。具体来说,用户使用情况呈现三大趋势:使用粘性不断增强,伴随开发日常;编码辅助持续优化,补全体验提升;AI 赋能开发新范式,效能稳步加深。
2025 年, TRAE 用户总共发起了近 6000 万个会话,发送了近 5 亿条 Query,与 AI 进行了深入的创新和协作。TRAE 用户平均周均活跃天数近 5 天 ,相当于“工作日全勤”;其中,国际版付费用户的周均活跃天数超过 6 天,接近“自然周全勤”。
约 6000 名用户在 2025 年使用 TRAE 写代码的天数超过 200 天 ,这些用户代也表了最早注册、连续活跃的一批忠实用户。
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TRAE 的代码补全功能 Cue 今年实现关键技术性突破,在代码续写及预测跳转、跨文件代码预测及跳转等方面的探索处于行业头部。超过 50% 的用户每天主动使用 Cue 功能进行代码编辑,智能代码补全与建议已成为高频刚需。自上线以来,Cue 累计推荐近 10 亿次代码,采纳率提升超过 80%,用户体验获得显著优化。
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在 TRAE 中,开发者与 AI 的交互在加深,AI 在连续、多轮、更复杂的项目中承担了更多实质性工作,成为真正参与开发流程的核心助手。SOLO 模式发布后,与 IDE 模式共同构建起互补的智能开发协作生态,让开发者能根据任务需求灵活切换工作方式。
用户在 SOLO 中通过智能对话解决复杂问题,有效融入日常开发工作流。TRAE 国际版 SOLO 模式从 Beta 版发布至正式版上线,用户累计渗透率达 44%,问答规模增长 1300%。TRAE 中国版 SOLO 上线后,每 10 位 TRAE 开发者中就有 3 位采用 SOLO。
在IDE模式中,用户最常见的使用场景类型分别为BugFix、代码生成、仓库理解、环境管理和代码优化。
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TRAE 能够适配多类专业的开发场景,用户采纳的 Top 10 编程语言包括:Vue、Python、JavaScript、HTML、Java、TypeScript、Markdown、PHP、C++、Go。
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通过 TRAE 智能体、MCP 生态,以及丰富的上下文类型,用户与 AI 的协作更智能、更深度,可以更高效地完成跨任务、跨工具的项目开发。
目前,TRAE 支持的 MCP 数量达 1.1 万个。MCP 成为支撑 Web 自动化、全栈开发、深度代码分析等复杂场景的重要基础架构,将大模型的认知能力无缝嵌入到实际工作流中。
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越来越多的用户会倾向于使用多种内置智能体解决不同的问题,也会根据需求创建自定义智能体。目前 TRAE 中累计成功创建或编辑更新的自定义智能体达 36.5 万个。
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上百次产品迭代背后,藏着这些技术创新
2025 年,TRAE 中国版和国际版各完成了超过 100 次产品功能迭代和优化,实现 IDE 与插件双产品形态覆盖,更在 IDE 中创新性推出 SOLO 模式,确保了对用户需求和前沿技术的快速响应。
为了给企业用户带来更好的服务, TRAE CN 企业版也已发布,针对企业研发的性能要求、部署适配、效能追踪和代码安全四大“刚需”进行了全面优化。
深耕 AI Coding 产品落地的同时,TRAE 持续产出学术研究成果,探索 AI Coding 领域前沿方向,并将成果逐步融入产品中。2025 年,TRAE 在 NeurIPS、ACL、ICSE、FSE、ASE 等 CCF-A 类国际顶会发表了 10 余篇学术论文,其中 1 篇入选 NeurIPS Spotlight 论文。
TRAE 在 Agent 算法层面始终创新迭代,内外部评测集分数均有显著提升。在 SWE-Bench Verified 榜单中,TRAE 无论是在闭源 SOTA 模型还是在字节自研模型上,都达到了第一 。
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此外,TRAE 开源的 trae-agent 在 GitHub 获上万 Star ,合入社区 PR 191 个,被克隆超 1000 次 。
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