機(jī)器之心報(bào)道

編輯：冷貓、Panda

TRAE SOLO 正式版，終于來了。

在 2025 年的 AI Coding 賽道，TRAE 無疑是 AI IDE 的國(guó)產(chǎn)代表作。今年 7 月 21 日，TRAE 推出的 SOLO Beta 版本著實(shí)是火了一把。社區(qū)反響熱烈，邀請(qǐng)碼也一度「供不應(yīng)求」。

掐指一算，從 SOLO Beta 版發(fā)布至今，大家已經(jīng)等待了三個(gè)多月。

就在昨天，開發(fā)者用戶驚喜地發(fā)現(xiàn)，SOLO 模式完成了全新的升級(jí)，并進(jìn)行了全量推送。

下載地址：https://www.trae.ai/solo

就是說，只要是 TRAE 國(guó)際版的用戶，升級(jí)到軟件的最新版本后均可使用 SOLO 模式。

在 SOLO 正式版上線后，我們上手實(shí)測(cè)了一番?？傮w感覺下來，SOLO 正式版最核心的進(jìn)化，就在于它具備了「搞定復(fù)雜項(xiàng)目開發(fā)」的綜合實(shí)力

這種實(shí)力的升級(jí)，源于多項(xiàng)核心能力的更新，SOLO 正式版新增了內(nèi)置智能體 SOLO Coder、多任務(wù)列表、上下文壓縮、代碼變更等功能，為復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行提供了堅(jiān)實(shí)支撐。

對(duì)比上一次 Beta 版的定位 ——「業(yè)內(nèi)首個(gè)基于 Context Engineering（上下文工程）理念的 AI 開發(fā)助手」，TRAE 將 SOLO 正式版定位于「The Responsive Coding Agent」，也就是「具備響應(yīng)感知的編程智能體」

在 AI 編程進(jìn)入「人機(jī)共創(chuàng)」 階段的 2025 年，這種設(shè)計(jì)顯然是更貼近實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景的開發(fā)范式。

與此同時(shí)我們還發(fā)現(xiàn)了彩蛋：在面向所有 TRAE 國(guó)際版會(huì)員開放的同時(shí)，TRAE 還搞了一場(chǎng)限時(shí)免費(fèi)體驗(yàn)活動(dòng)，現(xiàn)在起一直到 11 月 15 日 23:59，所有用戶都可以免費(fèi)體驗(yàn) SOLO Coder 和 SOLO Builder。

薅羊毛的機(jī)會(huì)，這不就來了嗎？

什么是 The Responsive Coding Agent？

我們先看下此次產(chǎn)品更新的內(nèi)容。

傳統(tǒng)的氛圍編程，表面上是人機(jī)共創(chuàng)，實(shí)際上是 AI 在一個(gè)項(xiàng)目上縫縫補(bǔ)補(bǔ)，沒有整體設(shè)計(jì)思路。時(shí)間一長(zhǎng)，修改記錄難以追溯，工具來回切換，上下文反復(fù)丟失。就像網(wǎng)友的這張圖一樣，主打一個(gè)結(jié)構(gòu)混亂，能跑就行。

TRAE 給出的答案是 The Responsive Coding Agent，也就是「具備響應(yīng)感知的編程智能體」，圍繞實(shí)時(shí)有感知、隨時(shí)可掌握、多任務(wù)并行這三大核心特性，構(gòu)建的一整套功能體系。

隨時(shí)可掌控（Responsive Context）

—— 信息不丟失、意圖可對(duì)齊

許多開發(fā)者在使用 AI 編程時(shí)，會(huì)產(chǎn)生「又愛又恨」的復(fù)雜情緒。實(shí)際上大多是因?yàn)樵陂_發(fā)過程中很難保持對(duì) AI 的掌控感。AI 時(shí)常偏離意圖、遺忘上下文、前后邏輯不一致，導(dǎo)致開發(fā)過程充滿不確定性和挫敗感。

這種「不安全感」的來源，實(shí)際上并不只是「AI 不夠聰明」，而是上下文管理存在結(jié)構(gòu)性缺陷。只要項(xiàng)目稍微拉長(zhǎng)、邏輯稍微復(fù)雜，模型就會(huì)出現(xiàn)記憶斷層：前面的需求忘了、修改的理由丟了、歷史狀態(tài)無法追溯，只能靠開發(fā)者不斷重復(fù)描述、手動(dòng)兜底。

TRAE SOLO 正式版之所以提出「Responsive Context」，正是為了解決這個(gè)問題：讓上下文可跟蹤、可回溯、可壓縮、不中斷，使人和 AI 在整個(gè)項(xiàng)目過程中的思路始終保持同頻，讓我們對(duì)開發(fā)項(xiàng)目真正實(shí)現(xiàn)「隨時(shí)可掌控」。

SOLO 的解決方案，是讓「對(duì)話本身成為開發(fā)現(xiàn)場(chǎng)」?！笇?duì)話」被重新定義為開發(fā)的核心界面。開發(fā)者不再需要在編輯器、命令行、文檔和工具之間不斷切換，而是可以在一條連續(xù)的對(duì)話中看到整個(gè)項(xiàng)目的演進(jìn)過程，不再需要依賴記憶或反復(fù)說明。

TRAE SOLO 交互界面，以對(duì)話為核心交互空間的三欄結(jié)構(gòu)

為了避免 AI 在執(zhí)行中偏離意圖，SOLO 這次更新了 Plan 功能，直擊用戶痛點(diǎn)。Plan 模式會(huì)在真正寫代碼之前先給出清晰的任務(wù)規(guī)劃，讓人和模型先達(dá)成一致，隨后能夠一鍵確認(rèn)進(jìn)入執(zhí)行階段。

當(dāng)項(xiàng)目逐漸變得復(fù)雜、對(duì)話深入到多輪迭代時(shí)，上下文管理就會(huì)變得極其重要。SOLO 正式版全面增強(qiáng)了測(cè)試版時(shí)「Context Engineer」的強(qiáng)大管理能力，會(huì)自動(dòng)保留關(guān)鍵上下文，支持智能壓縮上下文，并且用戶也可以實(shí)時(shí)查看上下文用量和手動(dòng)壓縮，確保模型在長(zhǎng)鏈路開發(fā)中依然保持專注。

上下文壓縮過程示意

這才是能夠令人安心的長(zhǎng)程開發(fā)體驗(yàn)。

實(shí)時(shí)有感知（Responsive Review）

—— 可視化的開發(fā)協(xié)作

「隨時(shí)可掌控」解決的是信息連續(xù)性的問題，「實(shí)時(shí)有感知」解決的則是開發(fā)過程透明度的問題。

在以往的 AI 編程體驗(yàn)中，我們常會(huì)有一種熟悉的困惑：AI 確實(shí)在執(zhí)行，但我們并不總能知道它究竟在做什么，為什么這樣做，以及做到了什么程度。這種「半黑箱式」的協(xié)作會(huì)讓人難以信任，也難以實(shí)現(xiàn)交付。

SOLO 正式版在這一點(diǎn)上進(jìn)行了徹底的優(yōu)化。在 SOLO 中，AI 智能體會(huì)將任務(wù)自動(dòng)拆解為清晰的To-Do List，并在執(zhí)行過程中持續(xù)更新，實(shí)時(shí)讓開發(fā)者隨時(shí)能夠看到當(dāng)前進(jìn)度和剩余工作，形成一種項(xiàng)目正在被穩(wěn)步推進(jìn)的可感知節(jié)奏。

To-Do List 和實(shí)時(shí)執(zhí)行情況示意

同時(shí)，AI 調(diào)用了哪些工具、執(zhí)行了哪些操作，也會(huì)通過可視化界面完整呈現(xiàn)，替代過去依賴日志排查的方式。

AI 調(diào)用 Search Agent 工具示意

而在最核心的代碼層面，SOLO 提供了代碼變更工具，清晰展示每一次新增或修改的具體內(nèi)容，讓開發(fā)者可以直接檢查確認(rèn)。AI 寫代碼不再在背后搞小動(dòng)作，而是在眼前實(shí)時(shí)展示。這種透明與可審查性，讓人真正能夠?qū)?AI 交付保持信任，實(shí)現(xiàn)更加高效健康的協(xié)作關(guān)系。

AI 執(zhí)行文件操作可視化示意

換句話說，SOLO 不只是讓 AI 會(huì)埋頭編碼，而是讓開發(fā)者看得見、跟得上、管得住整個(gè)開發(fā)過程。

多任務(wù)并行（Responsive Multi-Agent）

—— 多線程工作無需等待

而在真實(shí)的軟件開發(fā)過程中，開發(fā)往往不是一條直線，而是并行展開的。常見的場(chǎng)景是一邊修 Bug，一邊迭代功能，中途還會(huì)插入突發(fā)需求。過去的 AI 編程工具普遍只能「單線程工作」，一次只能處理一個(gè)上下文，開發(fā)者必須不斷停下當(dāng)前進(jìn)程來切換指令，效率嚴(yán)重割裂。

SOLO 正式版引入了真正的多任務(wù)并行（Multi-Tasking）。開發(fā)者可以同時(shí)開啟多個(gè)項(xiàng)目或子任務(wù)，并根據(jù)需要隨時(shí)切換。每個(gè)任務(wù)的上下文都會(huì)被完整保存，不會(huì)因?yàn)閬砘厍袚Q而丟失信息，開發(fā)節(jié)奏也因此更加流暢。

多任務(wù)執(zhí)行列表

與此同時(shí)，SOLO 內(nèi)置了一系列可直接調(diào)用的Sub-Agent，例如用于搜索信息等特定場(chǎng)景的專用智能體。開發(fā)者無需自己手動(dòng)處理這些細(xì)碎環(huán)節(jié)，而是根據(jù)需求直接調(diào)動(dòng)對(duì)應(yīng) Agent；如果默認(rèn)能力不夠，還可以自定義更適合項(xiàng)目語(yǔ)境的 Agent，以完成例如進(jìn)行代碼審查、生成單元測(cè)試等等的復(fù)雜需求。

一手實(shí)測(cè)：我們搞了個(gè)大模型智囊團(tuán)

TRAE SOLO 正式版有如此強(qiáng)大的能力，以往構(gòu)建一些簡(jiǎn)單網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用或小游戲的想法已經(jīng)無法滿足測(cè)試需求了。既然 SOLO Coder 定位于支持復(fù)雜場(chǎng)景，專業(yè)開發(fā)者更多接觸的可能是存量的代碼倉(cāng)庫(kù)的迭代，我們這里主要測(cè)試一個(gè)復(fù)雜場(chǎng)景的任務(wù)效果。

我們選擇了一個(gè)近期熱門且復(fù)雜度適中的項(xiàng)目：復(fù)現(xiàn)知名 Youtuber PewDiePie 構(gòu)建的那個(gè)聊天機(jī)器人智囊團(tuán)。

簡(jiǎn)單來說，這個(gè)項(xiàng)目使用多個(gè)大模型組建了一個(gè)「智囊團(tuán)委員會(huì)」，每個(gè) AI 智能體都會(huì)在其中進(jìn)行辯論并投票選出最佳答案并返回給用戶。

階段一：打開 Plan，規(guī)劃復(fù)雜需求

項(xiàng)目的起點(diǎn)是定義「做什么」，別著急進(jìn)入開發(fā)，先明確好計(jì)劃。

在 SOLO Coder 中，這一步可以讓「 Plan 」來執(zhí)行：它會(huì)在真正開始寫代碼之前，先生成一份結(jié)構(gòu)清晰的任務(wù)規(guī)劃，讓人和模型對(duì)「要做什么」以及「打算怎么做」先達(dá)成共識(shí)，從而減少誤解、提升可控性和工程質(zhì)量。

因此，我們決定測(cè)試 SOLO Coder 分析和生成復(fù)雜需求的能力到底什么水平。我們提取了關(guān)于該項(xiàng)目的新聞報(bào)道描述，并加入了一些額外要求，然后向 SOLO Coder 發(fā)出了一個(gè)「元請(qǐng)求」：

以下內(nèi)容來自一篇新聞報(bào)道，我想復(fù)現(xiàn)其中描述的項(xiàng)目，外加一些額外要求，請(qǐng)分析該項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)方式與細(xì)節(jié)，給出執(zhí)行計(jì)劃：
PewDiePie 全憑感覺「vibe-coding」出一個(gè)聊天 UI，并打造了一支配備了 RAG、DeepResearch 和音頻輸出功能的「機(jī)器人軍隊(duì)」。
PewDiePie 表示，他使用該系統(tǒng)組建了一個(gè)「委員會(huì)」，每個(gè) AI 智能體都會(huì)在其中進(jìn)行辯論并投票選出最佳答案。
具體來說，他使用 8 個(gè)配置了不同提示詞（因此性格不同）的模型組成了一個(gè)委員會(huì)。當(dāng) PewDiePie 提問時(shí)，每個(gè)模型都會(huì)給出一個(gè)答案，然后它們又會(huì)對(duì)答案進(jìn)行投票，從中選出最好的答案。
要求：基于 Ollama 開發(fā)，用戶可以選擇模型并配置提示詞，采用三欄式設(shè)計(jì)（左側(cè)為工作信息日志，中間為模型信息，右側(cè)為對(duì)話窗口）。

面對(duì)這個(gè)相對(duì)復(fù)雜的指令，SOLO Coder 表現(xiàn)出色，對(duì)這個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行了詳盡分析，成功生成了一份非常詳細(xì)且結(jié)構(gòu)化的項(xiàng)目規(guī)劃，并且自動(dòng)保存為 Markdown 文件。

這符合 SOLO Coder 擅長(zhǎng)處理復(fù)雜任務(wù)的定位。

SOLO Coder Plan 制定開發(fā)計(jì)劃，2.5 倍速示意

在 Plan 模式下，我們可以仔細(xì)查看規(guī)劃內(nèi)容是否符合預(yù)期，SOLO Coder 會(huì)等待我們的回應(yīng)操作。如果規(guī)劃符合需求，可以一鍵點(diǎn)擊執(zhí)行。如果有需要調(diào)整的部分，同樣是繼續(xù)使用自然語(yǔ)言輸入反饋意見，也可以在右側(cè)的窗口直接編輯修改。例如，我們?cè)谝?guī)劃內(nèi)容中發(fā)現(xiàn)了不需要的預(yù)期開發(fā)時(shí)間的部分，于是選擇了手動(dòng)刪除。

階段二： 按照規(guī)劃，快速構(gòu)建

確認(rèn)了 Plan 給出的開發(fā)計(jì)劃沒有問題之后，我們點(diǎn)擊「執(zhí)行」。SOLO Coder 立即開始了工作。

SOLO Coder 執(zhí)行開發(fā)計(jì)劃，30 倍速示意

令人驚喜的是，TRAE SOLO 非常迅速地完成了相關(guān)環(huán)境包的安裝，配置文件的編寫，以及基本代碼架構(gòu)的設(shè)計(jì)。

在這個(gè)過程中，SOLO Coder 對(duì)每個(gè)功能模塊都進(jìn)行了多次測(cè)試，我們觀察到它遭遇了不同的報(bào)錯(cuò)，但 SOLO Coder 展現(xiàn)了強(qiáng)大的自主解決問題能力，能夠很快找到錯(cuò)誤原因，最終自行修復(fù)了所有問題。這正是高效 AI 編程「自動(dòng)化」的體現(xiàn)。

在執(zhí)行了大約 13 分鐘后，項(xiàng)目的 V1 版本便已生成。

我們進(jìn)行了快速測(cè)試，配置了一個(gè) 6 位專家的「笑話委員會(huì)」（包含冷笑話大師、創(chuàng)意天才等）。我們要求它生成一個(gè)關(guān)于 AI 的笑話。結(jié)果顯示，委員會(huì)能夠正常工作并投票選出最終答案。雖然笑話本身并不好笑（受限于本地小模型），但 TRAE SOLO 強(qiáng)大的「從 0 到 1」快速構(gòu)建能力得到了驗(yàn)證。

同時(shí)，我們也發(fā)現(xiàn) V1 版存在一些問題：例如「委員會(huì)配置」界面的確認(rèn)按鈕顯示不全，以及原始需求中的 RAG、DeepResearch 和音頻輸出功能尚未實(shí)現(xiàn)，也缺少配置的導(dǎo)入導(dǎo)出功能。

階段三： 從 1 到 N ，迭代與修復(fù)

V1 版本的問題，恰好為我們提供了繼續(xù)測(cè)試 SOLO Coder 的絕佳場(chǎng)景。

SOLO Coder 的一大亮點(diǎn)，擅長(zhǎng)在已有代碼體系中進(jìn)行迭代、改造和架構(gòu)級(jí)重構(gòu)，它可以理解項(xiàng)目結(jié)構(gòu)、管理上下文，并在多輪迭代中保持邏輯一致性。此外，SOLO Coder 支持調(diào)用不同領(lǐng)域的 Sub-Agent，例如審查、搜索或測(cè)試生成智能體，在更復(fù)雜的開發(fā)場(chǎng)景下進(jìn)行有序分工，幫助開發(fā)者推進(jìn)工作。

帶著這些能力，我們讓 SOLO Coder 在現(xiàn)有項(xiàng)目基礎(chǔ)上繼續(xù)完善功能、修復(fù)問題。

在這個(gè) 1 到 N 的迭代階段，SOLO Coder 并非一次成功。但關(guān)鍵在于我們只需給出簡(jiǎn)單的反饋（例如「功能未實(shí)現(xiàn)」或「這里有 Bug」），SOLO Coder 就能理解、驗(yàn)證并自主修正錯(cuò)誤。

就拿添加 RAG 功能為例，我們給出如下指令：

RAG 功能還沒有實(shí)現(xiàn)，需要實(shí)現(xiàn)可以將本地文檔導(dǎo)入 RAG 知識(shí)庫(kù)的功能。

SOLO Coder 添加 RAG 功能，30 倍速示意

SOLO Coder 能夠充分理解功能需求，執(zhí)行安裝相關(guān)依賴，功能代碼的更新，它甚至自行編寫了一段文本進(jìn)行多次上傳測(cè)試，自動(dòng)修復(fù)相關(guān)問題。

這完美契合了 SOLO 正式版 「The Responsive Coding Agent」 的定位：它實(shí)時(shí)有感知（Responsive Review），能夠理解我們的反饋；并且隨時(shí)可掌控（Responsive Context），允許我們隨時(shí)介入和指導(dǎo)開發(fā)方向。

經(jīng)過多輪反饋和修改，最終成果（如下方加速視頻所示）令人滿意：

1. RAG 功能實(shí)現(xiàn)：我們可以將 Rich Sutton 的《苦澀的教訓(xùn)》英文原文導(dǎo)入 RAG 知識(shí)庫(kù)。

2. 委員會(huì)協(xié)同：新配置的「英文文章解讀委員會(huì)」能夠基于 RAG 內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)并投票。

3. 音頻輸出實(shí)現(xiàn)：TTS 功能成功集成，可以將本地模型給出的結(jié)果朗讀出來。

TRAE SOLO 正式版的一大亮點(diǎn)是支持多任務(wù)處理，并且可以在同一項(xiàng)目中執(zhí)行。在完成了上述的 AI 委員會(huì)項(xiàng)目之后，我們同時(shí)啟動(dòng)了兩個(gè)優(yōu)化項(xiàng)目，提示詞分別如下：

• 增加一個(gè)功能，讓上傳的 RAG 文檔先通過 Ollama 中的嵌入模型 embeddinggemma:300m 進(jìn)行處理。
• 為這個(gè)項(xiàng)目開發(fā)更現(xiàn)代、更優(yōu)美的前端。

最終，我們得到了一個(gè)功能更加強(qiáng)大，UI 更具有美學(xué)設(shè)計(jì)的 AI 智囊團(tuán)委員會(huì)。

盡管這個(gè)項(xiàng)目仍有優(yōu)化空間（如更詳盡的工作日志、集成云端大模型 API、整合記憶能力等），但這次實(shí)測(cè)清晰地展示了 TRAE SOLO 正式版的核心價(jià)值：

不僅能完成 0 到 1 的快速啟動(dòng)，還能負(fù)責(zé) 1 到 N 的復(fù)雜迭代、Bug 修復(fù)和功能添加。

這種「雙核」協(xié)作模式，結(jié)合其強(qiáng)大的自主糾錯(cuò)能力和對(duì)開發(fā)者反饋的高響應(yīng)度，使其成為了一個(gè)真正能應(yīng)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的 AI 編程助手。只要有清晰的需求和足夠的 Token 額度，它就能助你逐步完善任何復(fù)雜的項(xiàng)目。

SOLO is All You Need ？

如果把過去兩年的 AI 編程工具做一次橫向?qū)Ρ?，?huì)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域內(nèi)眾多產(chǎn)品演進(jìn)路徑都遵循一個(gè)非常清晰的方向：從 AI 輔助編碼工具逐步走向能夠掌控開發(fā)過程的智能體系統(tǒng)

從 TRAE 的迭代歷程中，我們也能看出這種趨勢(shì)。

TRAE 最早可以追溯到 2024 年的豆包 MarsCode。那個(gè)階段，AI 的角色還主要停留在 IDE 插件層，負(fù)責(zé)補(bǔ)全、調(diào)試和局部生成，是服務(wù)于 VS Code、JetBrains 等主流開發(fā)環(huán)境的「AI 助手」。

2025 年 1 月，TRAE IDE 國(guó)際版發(fā)布，標(biāo)志著 TRAE 開始構(gòu)建原生態(tài)對(duì)話式的 AI 開發(fā)體驗(yàn)；到同年 3 月國(guó)內(nèi)版上線后，它成為國(guó)內(nèi)首個(gè)面向復(fù)雜任務(wù)的 AI 原生 IDE。

在這個(gè)過程中，開發(fā)者用戶的需求也在變化：關(guān)鍵問題不再是 AI 會(huì)不會(huì)寫，而在于它能不能記住、理解并承接上下文。于是 SOLO Beta 誕生了 —— 不再是「IDE 集成 AI」，而是「AI 集成上下文」，TRAE 來到了 2.0 階段。AI 不再只是被調(diào)用，而是學(xué)會(huì)根據(jù)上下文主動(dòng)調(diào)動(dòng)工具、理解任務(wù)鏈路并推進(jìn)開發(fā)流程。

TRAE 3.0——SOLO 正式版的上線，則進(jìn)一步走向系統(tǒng)化定義：The Responsive Coding Agent。

從這條演進(jìn)鏈路中可以看到一個(gè)非常明確的趨勢(shì)：智能體正在變得越來越有能力承擔(dān)復(fù)雜項(xiàng)目，而產(chǎn)品的每一次迭代，都在持續(xù)降低編碼和開發(fā)的門檻。

這不僅發(fā)生在 TRAE，放眼全球也同樣如此。無論是 Cursor、Windsurf，還是其他新興的 AI 開發(fā)工具，它們都在從「以代碼開發(fā)為中心」向「以智能體為中心」轉(zhuǎn)變，先服務(wù)專業(yè)開發(fā)者，逐步向外擴(kuò)展能力邊界。

或許 TRAE 正在沿著一條正確的道路前行：

• 不犧牲工程深度的情況下，降低開發(fā)門檻；
• 將工具優(yōu)先服務(wù)于專業(yè)開發(fā)者，真正融入生產(chǎn)體系；
• 在效率飛輪形成后，逐步擴(kuò)展到研發(fā)上下游與非專業(yè)群體。

當(dāng)然，我們應(yīng)該把 AI 編程的發(fā)展放在更長(zhǎng)的技術(shù)演進(jìn)軌跡中來看，其實(shí)當(dāng)下的產(chǎn)品形態(tài)其實(shí)都還處在過渡階段。無論是基于命令行的智能體調(diào)度，還是深度集成在 IDE 內(nèi)的代碼補(bǔ)全式工作流，它們都只是在探索「AI 應(yīng)該如何參與開發(fā)」這一問題的不同路徑。

軟件開發(fā)的本質(zhì)并不是寫多少代碼。真正決定系統(tǒng)質(zhì)量的，是持續(xù)理解需求、建立結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)、規(guī)劃迭代節(jié)奏，以及讓代碼體系保持可維護(hù)性。而目前大多數(shù) AI 編程工具雖然擅長(zhǎng)一次性生成代碼，卻難以具備項(xiàng)目連續(xù)性與架構(gòu)思維

這也是 SOLO 正式版的意義所在，讓開發(fā)者把更多精力放在抽象結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)和工程決策上。

正如 TRAE 官網(wǎng)所說的：「SOLO is All You Need」

當(dāng) AI 的能力邊界再一次被拓寬，能夠勝任復(fù)雜的開發(fā)項(xiàng)目，逐漸成為用戶背后的「全能開發(fā)團(tuán)隊(duì)」。未來，「開發(fā)者」將向「架構(gòu)師」的角色轉(zhuǎn)變。真正高價(jià)值的用戶，是能夠讓 AI 創(chuàng)造新價(jià)值的人，而不是只會(huì)調(diào)用 AI 的人。

也許我們正站在一個(gè)新的協(xié)作模式的路口，未來人機(jī)協(xié)作將走向何處 ——

或許，TRAE SOLO 的下一次迭代，會(huì)給出更清晰的答案。

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