知道字节AI编程工具「Trae」的真正含义？
下面这段话，是字节跳动技术副总裁洪定坤在火山引擎“2025原动力大会”演讲开头的一段话：
“ GPT-3.5 出来的时候，我们就觉得编程可能是一个很好的应用方向，包括我们给这个产品起的名字“TRAE”，意思是“The Real AI Engineer”。我们觉得，AI 大模型确实会给 Coding 带来真正的变革。
不过最开始，因为模型能力的原因，很多想法还实现不了。但过去一年，国内外大模型的基础能力进步很快，包括今天字节发布的豆包大模型 1.6，在编程能力上也有很大的进步。
模型能力的进步，让 AI Coding 类产品，包括我们的 TRAE，真正开始有了落地的机会。我们也在今年年初发布了 TRAE。现在，不少工程师已经在工作中开始深度使用我们的产品。截至目前，TRAE 的月活用户已经超过了 100 万。这个数字也说明，AI Coding 已经在程序员的工作中切切实实地起到了重要的作用。”
（Trae已推向国际市场了，“Upgrade to Pro”的价格是Cursor的一半）
我们能感受到 “Trae”所蕴含的，远非一个“编码工具”所能概括，而是具有主观能动性的开发主体。就像一个真正的工程师一样，它能够理解需求、制定方案、执行开发、验证结果，并在过程中进行思考和优化，从而成为一名与我们并肩作战的、名副其实的“工程师”。这一点和我的另一篇文章的观点是一致的。
我们强调今天的AI（大模型）不同于过去，它不只是工具，它可以参与软件研发的工作，甚至参与决策，但也不意味着它能彻底代替人，而是它可以和我们研发人员协同工作，共同去解决问题。AI也不一定是助手，看和它合作的人：
如果和它合作的人是资深的工程师或专家，这时AI是助手；
当与其合作的人和AI水平相当，这时他们是伙伴关系；
当与其合作的人是刚毕业的或其能力非常弱的，这时AI是真人的师傅
正如我在这本书中所强调的：人机协同智能（人机结对编程、人机结对测试等）是未来软件研发的常态，也体现在《和“Trae”要表达的含义是一致的。
正如洪定坤先生在演讲的最后，所补充说道：“模型在不断进步，能做越来越多的事情，但编程仍然是离不开人的。而 AI 也只有做到“听得懂也理解人的想法”，也得“懂上下文”，并且能够很好的和人合作，才可能是真正的 Real AI Engineer，做到 AI Development。”
洪先生的另一个关键洞察，更加明确地阐释了Trae的愿景："编码其实只占开发工作的不到40%。越复杂的应用，编码工作量的占比越少。"这个观察直接指向了Trae的核心价值主张——AI要完整参与项目的构思、设计、编码、测试、部署、运维的全流程。
这种全流程参与的理念，体现了Trae对软件工程本质的深刻理解。真正的软件工程师价值不在于写代码的速度，而在于解决业务问题的能力。Trae要成为的不是一个超级代码生成器，而是一个能够端到端解决软件工程问题的智能体。我在《软件工程3.0》也特别强调：大模型的应用要从需求开始，贯穿整个研发周期，才能带来更显著的收益，而且代码生成有了“上下文”这个不可或缺的基础、生成的代码质量更有保证，见：
（腾讯云展示的从需求到代码的全场景自主编程 ，来源：https://www.aidd.vip/dhrc-sh2025）人类工程师成为方向盘，AI是超级引擎、是驱动力，即人类成为方向的掌控者和决策的驱动者，而AI则成为一个能力被指数级放大的、高效的执行伙伴。而且引擎的动力越足，则速度越快，驾驭其的能力要求越高。这也意味着对今天的工程师提出更高的要求，程序员不能做“码农”，而要将更多精力投入到更具创造性和战略性的任务上，如：
高层次的抽象与设计：将复杂的业务需求，提炼成清晰、可执行的“200字方案描述”。
关键节点的决策：在架构选型、技术路径上做出关键判断。
系统性的质量把控：从整体上审视AI生成的工作成果，确保其符合设计初衷和质量标准。
要成为一个“Real AI Engineer”，AI自身也必须进化。它不能是一个只会编码的“单细胞生物”。正如一个真正的人类开发团队拥有不同角色一样，未来的AI工程师也必将是一个高度协同的“多角色复合体”。就像Trae IDE是一个为 AI 编程量身打造的原生开发环境，引入了不同角色的智能体，使Trae IDE具备代码生成、项目导航、上下文感知等基本能力，也支持代码重构、批量修改、知识问答等复杂任务。
（智能体协作框架：交互层、流程层和基础设施层）
这方面，新发布的Kimi-Dev-72B等前沿模型的设计为我们提供了具象化的参考。其内部的BugFixer（缺陷修复工程师）与TestWriter（测试验证工程师）通过内部协作乃至“自博弈”机制，模拟了真实团队的Code Review和QA流程。
（BugFixer与TestWriter自我博弈，完成代码开发）
我们可以想象，未来的Trae，其内部可能集成了：
一位“需求分析师”，能与产品经理对话，将模糊的需求转化为清晰的规格。
一位“架构师”，能基于需求推荐最佳的技术栈和系统设计。
一群“程序员”，高效地将设计方案转化为高质量代码。
一位“测试工程师”，严谨地构建测试用例，并通过自博弈寻找潜在缺陷。
一位“运维专家”，负责自动化部署和监控，确保系统稳定运行。
当这些角色被有机地整合在一个AI主体内时，“The Real AI Engineer”便从一个概念，真正走向了现实。
我们越来越理解字节工具‘Trae’想表达的含义，Trae并非要取代工程师，而是要将工程师从繁琐的体力劳动中解放出来，回归“工程师”一词最核心的内涵——运用科学与智慧，创造性地解决问题。
它迫使我们思考，当AI能够处理85%的执行工作时，我们作为人类工程师的、那不可替代的15%的价值究竟是什么？是深邃的业务洞察力？是优雅的架构设计哲学？是极致的用户体验追求？还是领导复杂项目、协同多方资源的能力？
这些问题就留给大家去思考。
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