惊喜来袭！TRAE SOLO中国版正式上线，所有功能永久免费！

【新智元导读】TRAE 的国内版本现在正式推出了 SOLO 模式，并且所有功能均免费开放！此次更新带来了多项核心功能，包括 SOLO Coder、Plan 模式以及多任务并行等。

随着 AI 编程能力的不断提升，相关的编程工具也在不断增加。

像 Cursor、Claude Code、Codex、Github Copilot，以及各种 CLI 工具和 VSCode 插件等，都在为开发者提供便利。

然而，若从严格意义上来看，能够在实际生产环境中让人感到“既放心又可靠”的工具并不多见。

对于那些依靠代码为生的开发人员而言，解决复杂问题、随时掌握代码、高度自动化 才是他们最核心的需求。

随着 AI 技术的不断进步，未来的开发必将由 AI 主导，开发者将承担整体协调的角色，而非依赖基础 AI 模型来展示技术，最终留下不可调试的 AI 黑箱代码。

在众多工具中，TRAE 国际版的 SOLO 模式始终独具特色，其核心设计理念是：All in One。

它整合了开发过程中所需的所有元素，包括 IDE、终端、浏览器、文档等。

令人惊喜的是，TRAE 的国内版也终于实现了 SOLO 模式 的上线，并且完全免费！

在 11 月 25 日，TRAE SOLO 正式在中国发布，同时推出了 SOLO Coder、Plan 模式、多任务并行、代码变更工具 DiffView 和上下文压缩等一系列核心功能，最重要的是：

所有功能均为免费使用！

这次 TRAE 的表现真是令人振奋！

SOLO 模式的界面设计如下，从左到右依次为任务管理面板、AI 对话面板和工具面板。

TRAE 中国版的目标是解决开发者长期以来面临的一些棘手问题。

SOLO，开发者使用 TRAE 完成的代码独奏

在 SOLO 模式中，TRAE 被定义为「响应式编程智能体」，具备实时感知、随时掌控和多任务并行的能力。

在一些 IDE 中，比如 Cursor 和 VSCode+ 插件，AI 编程往往局限于问答、代码自动补全，或是使用像 Cursor Agent 这样的单一 AI 智能体。

然而，在实际编程中，类似于“钢铁侠 JARVIS”的体验并未实现，它们无法真正理解用户的意图，往往需要用户一步步推进。

从某种程度上说，这仅仅降低了编程的学习成本，而并非真正实现了 AI 编程。

例如，开发者曾自嘲为“CTRL+C/V”工程师，普通的 AI 编程工具仅仅是简化了过去繁琐的工作。

AI 基础模型的能力已经相当强大，未来还将更为出色。那么，开发者甚至普通用户该如何依托 AI 编程，真正实现复杂产品的构建和复杂任务的完成呢？

这涉及到真正复杂的工程项目，比如构建一个完整的购物网站或涉及复杂业务流转的后台管理系统；而且大多数工作还需要学习接入第三方 API，例如接入运营系统的摄像头或课程网站的支付模块。

实际上，TRAE SOLO 这个名称本身就是一个很好的答案。

SOLO的含义是 独奏、独唱、单独，而 TRAE 则是开发者手中的乐器。

SOLO 功能全面解析

TRAE SOLO 国内版此次推出了丰富的功能，包括 SOLO Coder、Plan 模式、多任务并行、代码变更工具 DiffView 和上下文压缩。

SOLO Coder：专为复杂开发而设

SOLO Coder 是 SOLO 模式中 内置的专业智能体。

对专业开发者而言，他们面临的任务并不是简单的“制作一个酷炫的飞行器飞往火星”或“制作一个骑自行车的鹈鹕”这样的页面。

他们通常需要基于已有的复杂仓库进行开发，而 SOLO Coder 正是为此而设计。

SOLO Coder 提供了更好的上下文管理功能：在用户进行多轮提问时，随着上下文的延长，模型可能会失去焦点，导致产生幻觉，影响 AI 的效果。用户可以利用上下文压缩功能进行管理和精炼，从而提高模型的输出效果。

在 TRAE SOLO 中，除了内置的智能体外，用户还可以创建适合日常工作任务的新智能体。

在创建智能体时，用户不仅可以进行自定义，还可以通过简单的一句话生成智能体，这种体验非常具有 AI 的感觉。

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Sub Agent：利用 AI 管理和调用 AI

另一个有趣的功能是 Sub Agent。

Sub Agent 隶属于主 Agent，专注于特定的任务领域。

开发者可以自定义一个 Agent，并决定是否允许其他 AI 进行调用。

这种设计能够在复杂项目中提高 AI 的输出效果。

因为 主 Agent（例如内置的 SOLO Coder）通常负责执行和处理较为复杂的任务，当上下文较长时，可能会导致具体任务的执行不准确。

引入 Sub Agent 后，可以让 AI 的“工作范围”更加明确，因为 Sub Agent 在工作时的上下文是独立的。

这种主从智能体的关系模式能够避免上下文的干扰，使专业的 Agent 专注于专业的任务。

Plan：让开发者掌控全局

在复杂的开发任务中，制定开发计划是至关重要的一环。

在 AI 出现之前，开发过程常常遵循瀑布式、敏捷开发等方法。

当 AI 成为开发的主导力量时，“AI 本身”也需要制定开发计划。

TRAE SOLO 的另一项新功能就是可以启动“Plan”模式。

用户在使用 SOLO Coder 智能体时，可以通过对话勾选 Plan，AI 将收到任务后首先生成高质量的计划。

在正式开发前，开发者可以与 AI 反复讨论方案，直到达成满意的共识。

例如，如果正在开发一个身体数据管理系统，但不希望 AI 直接创建具体业务页面，开发者可以优先构建所有基础架构，例如国际化、API 支持和登录登出系统，并在计划中明确每个开发阶段及其任务。

通过自定义智能体和 Plan 模式，TRAE SOLO 实现了它的 第一个理念：让代码“随时可掌控”。

上下文管理

TRAE SOLO 展现出强大的上下文处理能力，能够一次性检索多达 10 万个代码文件，令即便是庞大的项目也变得轻松应对。

在 AI 编程中，除了能够处理超长的上下文之外，进行上下文的压缩同样扮演着重要角色。

随着任务的推进，早期的沟通记录或过程代码可能会逐渐失去重要性。

然而，这些内容依然消耗着开发者与 AI 之间的沟通资源。

为了解决上下文压缩和管理的问题，TRAE SOLO 提供了以下几种方式：

• 自动压缩：当上下文超出设置的窗口限制时，系统会自动启动一次上下文压缩。
• 手动压缩：用户可以在发现对话生成内容占用了较多上下文后，进行手动压缩。

经过压缩后，以往占比 14% 的不重要对话内容，现已减少至 1%。

这样的处理方式能够有效去除冗余上下文，保留更具价值的信息，使智能体能够聚焦于核心任务。

全新三栏设计

TRAE SOLO 的国内版本更新推出了全新的三栏布局。

该设计将多任务管理、对话流和工具面板整合在一起，提供了更加清晰和高效的开发环境，使得 AI 开发变得更为高效和可控。

就像一个调度中心一样，开发者能够全面掌控，而将具体任务交给 AI 处理。

左侧展示了所有并行进行的任务；中间是与 AI 沟通的窗口，右侧则显示代码结构及具体代码。

当 SOLO Coder 完成关键步骤或功能模块后，系统会自动将过程折叠成简洁摘要，使复杂的执行过程变得条理分明，AI 的执行步骤一目了然。

从任务到对话，再到具体工具和相应代码，信息层层递进。

代码变更工具（DiffView）

要实现对项目的全局掌控，了解 AI 所做的代码修改是必不可少的。

通过「DiffView」工具，用户可以集中查看代码的变更历史。

在项目完成修改后，用户可以点击对话面板中的 查看变更 按钮，打开 代码变更 窗口。

在中间的 AI 对话窗口中，可以获取具体文件的变更信息。

例如，在某个任务中，AI 根据特定需求修改了两个文件。

任务完成后，开发者只需点击对话流末尾的「查看变更」汇总卡片，即可一次性审查所有文件的变更内容。

借助全新的三栏布局和代码变更工具，TRAE SOLO 实现了其设计理念中的 第二个目标：编码过程「实时可感知」。

支持多任务并行

此次 TRAE SOLO 模式还支持多智能体的任务并行运行。

例如，在开发一个大型机场后台管理系统时，可以同时进行人员管理、车辆管理和物料管理等多模块的异步开发。

也可以在前后端分离的场景中，一个会话负责开发 React 前端，另一个则同步开发 Node.js 后端。

这正是 TRAE SOLO 的 第三个理念：开发过程「多任务并行」。

开发者可以多线程推进工作，无论是全栈工程还是多个子任务的组合项目，效率都能大幅提升。

过去，当你专注于后端逻辑时，往往无法兼顾前端登录页面的编写。

而现在，借助 TRAE SOLO，开发者可以随时在多个任务之间游刃有余，清晰掌握每个任务的实时进展。

再谈 SOLO

「一个人」如何更好地进行 AI 编程

自从年初卡帕西提出 氛围编程 以来，随着这一年 AI 基础模型能力的飞速提升，个体化创业、一人公司等概念愈发流行。

许多业界领军人物甚至直播使用氛围编程构建应用，直到赚取 100 万才结束直播，且成功实现了目标。

与此相关的 AI 编程公司的估值也不断上升，Cursor 的最新估值已突破 290 亿美元。

SOLO 模式恰好契合了 AI 编程工具快速发展的趋势。

我们可以清楚地看到，AI 工具已经从 简化单步开发 演变为「重构开发流程」。

如今，任何人都可以借助 AI 工具进行代码编写，展示技术实力。

但「硬核程序员」依然需要一款真正能够提升生产力的工具。

TRAE 官方也指出，在过去的六个月中，AI 编程产品逐渐从「工具增强」过渡到「流程重构」的阶段。

优秀的 AI 编程工具不再仅仅满足于生成代码，而是追求高度自动化的端到端开发体验。

此外，TRAE SOLO 的理念降低了使用门槛，适用于更广泛的开发场景。

无论项目简单还是复杂，系统都能自动管理多维度的上下文。

SOLO 支持检索「10 万个代码文件」的超大上下文，使得 AI 在庞大的代码库中依然能够准确定位和调配资源。

10 万个源代码文件的规模已属超级大型工程。

随着开发者的外部工具逐步演变为主导开发流程的生产力工具，AI 编程工具在近一年的发展中，TRAE SOLO 展示了未来 AI 编程的雏形。

未来的代码编写中，开发者甚至无需手动整理背景信息，只需专注于指导和监督 AI 的工作。

OpenAI Codex 团队的「产品负责人」Alexander Embiricos 在采访中提出了关于编程工具未来界面的设想。

开发者将不再实时与 AI 编程助手「配对」，而是将任务「委派」给 AI，并且工具界面可能会类似于「Tinder 或 TikTok 的订阅信息流」。

人类可以滑动 / 选择各种需求，然后由 AI 解决并推送进展。

未来的软件开发界面或许将不再是传统的 IDE，而是像 Tinder 或 TikTok 的订阅信息流。

智能体会持续推送工作进展，人类只需滑动决定是否批准。

TRAE SOLO 更进一步，不仅仅满足于 AI 的单一「交付」，而是通过合理的规划和多任务并行，使得一个人的开发过程也能更像「AI 团队交付成果」的体验。

补充说明

TRAE 还新增了 仪表盘功能，类似于 GitHub 的热力图。

自用户注册 TRAE 账号起，系统便开始记录使用情况。

通过数据看板，用户可以直观地查看每日的活跃状态。

根据累计活跃天数，系统会自动授予相应的用户称号，以此反映使用频率和持续的投入。

参考资料：

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