「产品随想」系列特邀产品负责人 Steve 分享对Trae 产品演进的思考，将持续为您解码 Trae 的产品故事与设计理念。欢迎大家在评论区交流讨论，写下你的想法与期待！
引言：
在 AI 时代，编程工具不断涌现，但真正革新开发模式的，不是 AI 生成代码的能力，而是 AI 与开发者如何协作。
过去，AI 编程工具如 GitHub Copilot 专注于代码补全，本质上仍然是人主导、AI 辅助。但真正的突破，不只是让 AI 生成代码，而是让 AI 具备与人类深度协作的能力。
这正是 Trae 与传统 AI 编程工具的根本区别——Trae 不是助手，而是 AI 合作伙伴。
这种差异，就像 Twitter 与 WhatsApp 在社交媒体中的定位不同：Twitter 强调信息的广泛传播，而 WhatsApp 专注于深度沟通。同样，其他的 AI 编程工具专注于应用 AI Coding，但 Trae 关注的是人机协作（Collaboration）——让 AI 不只是执行指令，而是成为真正理解你的开发伙伴。
我们相信，协作的力量可以整合各方优势，带来远超单独作业的成果，为开发者创造更大的价值。
在下一个大版本更新中，Trae 将对整个 IDE 进行全新重构。这不仅仅是界面与功能的简单调整，而是对编程工具本质的深刻再思考。从传统 IDE 到 AI IDE 的演变，正预示着一个全新协同时代的到来：自然语言对话成为下一代交互终端，让 AI Agent 与丰富上下文共同驱动开发流程。
一、产品哲学
近一年 AI Coding 工具产品高速发展，它们普遍将左侧的编辑区域交由程序员主导，右侧的 30% 区域则交给 AI 作为辅助生成区域。这种布局反映了长期以来将程序员视为主导者、AI 作为辅助编程工具的思维定势。
例如 GitHub Copilot 和其他类似插件核心是通过自动代码补全辅助提升编码效率；而当前的 AI IDE 产品虽然在存量代码改写和新代码补全方面取得了一些进展，但仍未能突破人类主导的界限。随着 AI 技术的成熟，我们认为 AI 应该在开发过程中占据更加核心的位置，在未来，AI 将成为开发的主脑，AI 可以使用工具推动开发进程。
这样的趋势是有迹可循的。在过去，用户需要用极为精确的编程语言表达指令。然而现在，通过自然语言与 AI 进行对话，AI 已经可以帮助我们实现许多从零到一的编程任务，我们相信，在未来，人们通过自然语言与 AI 对话即可实现复杂编程。我们期望，未来用户只需通过对话输入自然语言指令，系统便会自动调用所需功能，从代码生成到调试、部署，都能在一个统一的对话界面中无缝衔接。AI 将在合适的时机担当“主脑”，而开发者则专注于决策与反馈，共同推动目标的达成。
二、Let @ Agent # Context Deliver “user query”
在这样的产品理念驱动下，我们认为 AI 不应该被限制在 30% 的小小区域，而是应该占据更大的版面，以更全面的方式引导开发过程。基于此，我们对 IDE 进行了全面的改版，强化 AI 在整个开发流程中的主导性。
在左侧编辑区，我们会融合更多 AI 能力，加强人和 AI 在编辑区域的平衡感。当前我们主要是在代码编辑这一板块进行探索，例如提供即时低延迟的代码补全（Trae Tab 模式）以及在特定触发条件下的跨文件、多点编辑（Trae Edit 模式）。未来，我们还会在文件管理与插件管理两个模块上进行重点投入 ，让 AI 不止于预测代码。例如在文件管理模块结合 AI 智能索引和自然语言搜索，帮助开发者快速定位目标文件和代码段，在插件管理模块由 AI 根据当前任务上下文自动推荐合适的插件，实现智能扩展与工具整合，进一步提升开发效率。
而右侧的 AI 面板，也是我们四月版本的改造核心，Trae 将 Chat 与 Builder 面板合二为一，并正式引入 @Agent。后续，用户可以在这一对话面板通过自然语言召唤合适的 AI Agent 完成对应工作，并通过#为 Agent 提供更精准的上下文，确保 AI 准确理解任务背景，实现专业化、场景化的 AI 协作。
三、@Agent ：Rules + Tools 自定义你的 Agent
一直以来，Agent 都是我们认为 AI 编程中最为核心的能力。这也是因为我们一直用#来引用上下文、坚持保留@这个符号的原因。我们期望 Agent 会成为用户在编程过程里随时响应、协同工作的伙伴，而通过 @Agent 来召唤合作伙伴，能帮助开发者与 AI 进行更为直观和灵活的互动，也符合用户在社交平台上的通用习惯。
在 Trae ，我们认为 Agent = PE （Prompt Engineering） + Tools。PE 为 Agent 提供了明确的任务和目标，帮助其理解要完成的具体工作。而 Tools 则赋予 Agent 执行任务所需的能力和资源。在下一个版本里，除了Builder外，开发者同时可以根据当前任务（编码、调试、设计等）灵活定义并 @ 不同的 Agent，这些 Agent 让 Trae 化身为一群各有所长的专家，随时听候你的调遣。
除去 Trae 里默认的 Agent，开发者也可以用 Rules 和 Tools 来定制自己的 Agent，提升 AI 在特定领域任务上的表现效果。例如通过调整 Rules 来规范 Agent 的行为（如代码风格、复杂度限制等），通过选择不同的 Tools 来决定执行的具体工具或资源（选择不同的机器学习模型或 API）。以 Trae 里广受好评的 Builder 模式为例，在下一个版本里，用户只需在对话面板里 @Builder，就可以看到 Builder 内可使用的各种 Tools 及相应的 Rules，这些设计可以让开发者能够更加直观、便捷地管理自己的 Agent。
用户过去经常问我们，为什么不上线类似 Cursor Rules 能力，其实下一个版本的更新也代表我们的答案。我们认为，Rules 不仅可以直接拼接到 prompt 中供人运用，也可以被 Agent 理解和运用 。换句话说，Rules 不止能让用户直接在上下文中看到规则，还能让 Agent 在执行任务时参考这些规则，做到双向共享。因此，我们特意等到 Agent 上线以后，才提供了该能力。
Trae 在下一个大版本上线的 tools 中包含 MCP（Model Context Protocol）能力，它可以定义 Agent 与其他 Agent 或外部资源之间的互动规则，确保在执行任务时不同 Agent 之间的协作能够顺畅进行。未来，我们也计划支持更多的 tools，让 Agent 有更好的表现。
这带来的，将是一种更智能、更个性化的编程体验。Trae 不再是被动地执行命令，而是会主动地思考、建议，甚至预测你的需求。重复性的工作将被自动化，你将有更多的时间专注于更有创造性的工作，甚至参与到 Trae Agent 生态的建设中来。最终，我们希望用户能够在 Trae 上构建一个面向未来的、开放的 AI 编程生态，让用户、第三方开发者能够自由地创建、分享和使用各种 Agent，共同构建一个更高效、更智能、更开放的编程未来。
Trae 不只是一个 AI IDE，而是一个助力开发者突破传统边界，实现无限可能的平台。
往期回顾
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