12 月 26 日，字節字節跳動旗下 AI 編程工具 TRAE 發布 2025 年度產品報告。跳動

2025 年，旗下AI Coding 從技術創新走向實際應用，編程報告深刻變革開發者的產品產品生產場景。行業需求已從單點高效的發布代碼補全，升級為全流程、年度自驅動的字節 Agent 開發模式。開發者規模持續增長，跳動AI Coding 工具的旗下用戶規模也在逐漸擴大。

這一年，編程報告從 1 月國際版上線到 3 月發布中國版，產品產品再到下半年推出 SOLO 模式和 TRAE CN 企業版，發布TRAE 在持續打磨中不斷成長。年度

截至目前，字節 TRAE 總注冊用戶數超過 600 萬，覆蓋全球近 200 個國家和地區；月活突破 160 萬 ，活躍用戶遍布中國、美國、巴西、印度、日本等國家和地區。

2025 年，TRAE 的足跡遍布全球 60 多個城市，通過共 130 多場官方黑客馬拉松、Meetup 以及 TRAE Friends、TRAE on Campus 活動，與 2 萬余名開發者線下相聚。

從代碼補全到復雜任務，TRAE 成為開發者的生產力伙伴

2025 年，TRAE 為全球開發者帶來了實際生產力提升，以及用戶工作模式的演變。TRAE 近半年日均 Token 消耗量提升近 700% ，一年內為全球用戶總共生成近 1000 億行代碼。具體來說，用戶使用情況呈現三大趨勢：使用粘性不斷增強，伴隨開發日常；編碼輔助持續優化，補全體驗提升；AI 賦能開發新范式，效能穩步加深。

2025 年， TRAE 用戶總共發起了近 6000 萬個會話，發送了近 5 億條 Query，與 AI 進行了深入的創新和協作。TRAE 用戶平均周均活躍天數近 5 天 ，相當于“工作日全勤”；其中，國際版付費用戶的周均活躍天數超過 6 天，接近“自然周全勤”。

約 6000 名用戶在 2025 年使用 TRAE 寫代碼的天數超過 200 天 ，這些用戶代也表了最早注冊、連續活躍的一批忠實用戶。

TRAE 的代碼補全功能 Cue 今年實現關鍵技術性突破，在代碼續寫及預測跳轉、跨文件代碼預測及跳轉等方面的探索處于行業頭部。超過 50% 的用戶每天主動使用 Cue 功能進行代碼編輯，智能代碼補全與建議已成為高頻剛需。自上線以來，Cue 累計推薦近 10 億次代碼，采納率提升超過 80%，用戶體驗獲得顯著優化。

在 TRAE 中，開發者與 AI 的交互在加深，AI 在連續、多輪、更復雜的項目中承擔了更多實質性工作，成為真正參與開發流程的核心助手。SOLO 模式發布后，與 IDE 模式共同構建起互補的智能開發協作生態，讓開發者能根據任務需求靈活切換工作方式。

用戶在 SOLO 中通過智能對話解決復雜問題，有效融入日常開發工作流。TRAE 國際版 SOLO 模式從 Beta 版發布至正式版上線，用戶累計滲透率達 44%，問答規模增長 1300%。TRAE 中國版 SOLO 上線后，每 10 位 TRAE 開發者中就有 3 位采用 SOLO。

在IDE模式中，用戶最常見的使用場景類型分別為BugFix、代碼生成、倉庫理解、環境管理和代碼優化。

TRAE 能夠適配多類專業的開發場景，用戶采納的 Top 10 編程語言包括：Vue、Python、JavaScript、HTML、Java、TypeScript、Markdown、PHP、C++、Go。

通過 TRAE 智能體、MCP 生態，以及豐富的上下文類型，用戶與 AI 的協作更智能、更深度，可以更高效地完成跨任務、跨工具的項目開發。

目前，TRAE 支持的 MCP 數量達 1.1 萬個。MCP 成為支撐 Web 自動化、全棧開發、深度代碼分析等復雜場景的重要基礎架構，將大模型的認知能力無縫嵌入到實際工作流中。

越來越多的用戶會傾向于使用多種內置智能體解決不同的問題，也會根據需求創建自定義智能體。目前 TRAE 中累計成功創建或編輯更新的自定義智能體達 36.5 萬個。

上百次產品迭代背后，藏著這些技術創新

2025 年，TRAE 中國版和國際版各完成了超過 100 次產品功能迭代和優化，實現 IDE 與插件雙產品形態覆蓋，更在 IDE 中創新性推出 SOLO 模式，確保了對用戶需求和前沿技術的快速響應。

為了給企業用戶帶來更好的服務， TRAE CN 企業版也已發布，針對企業研發的性能要求、部署適配、效能追蹤和代碼安全四大“剛需”進行了全面優化。

深耕 AI Coding 產品落地的同時，TRAE 持續產出學術研究成果，探索 AI Coding 領域前沿方向，并將成果逐步融入產品中。2025 年，TRAE 在 NeurIPS、ACL、ICSE、FSE、ASE 等 CCF-A 類國際頂會發表了 10 余篇學術論文，其中 1 篇入選 NeurIPS Spotlight 論文。

TRAE 在 Agent 算法層面始終創新迭代，內外部評測集分數均有顯著提升。在 SWE-Bench Verified 榜單中，TRAE 無論是在閉源 SOTA 模型還是在字節自研模型上，都達到了第一 。

此外，TRAE 開源的 trae-agent 在 GitHub 獲上萬 Star ，合入社區 PR 191 個，被克隆超 1000 次 。