就在刚刚，TRAE 发布最新版本，把原本分开的 TraeWork 和 TraeCode 双端合并到了一起。
作为国内头部的 AI 编程工具，TRAE 一直专注 AI Coding 方向，这次升级正式进入 Agent 开发的全新阶段。
回想到去年 1 月，TRAE 首次发布的时候，它还只是一款 AI 原生的 IDE。
主要让 AI 补全代码，或者在侧边对话框里让它帮忙写一段函数、改一个 Bug。
再到推出 SOLO 模式火爆全网，将 AI 编程工具定义为全栈工程师。
实现了从需求编写、架构设计、代码开发、自动化测试到项目部署的全方位项目开发流程。
后来又分出了 TraeWork 和 TraeCode 两个端，一个偏向办公协作，一个专注编程开发。
而这次将 TraeWork 和 TraeCode 合并后，升级为全新的 TRAE，主打全链路开发平台，还带来新的 Agent 开发模式。
从「让一个 Agent 帮我写代码」，变成「指挥多个 Agent 一起从想法开始到交付结果」。
至此，全新的 TRAE 就同时支持了 Agent 和 IDE 两种开发模式。
Agent 模式负责全局推进，IDE 负责深入开发，点击右上角按钮就能一键切换。
这次围绕 Agent 模式，跟着一起上线的新功能也不少，先给大家列一下：
一个工作台：所有项目和 Agent 任务都放在同一个窗口里调度；
多 Agent 协作：交代一个任务，主 Agent 拆解后分给多个子 Agent 执行；
我的产物：代码、文档、报告、PPT 这些成果统一沉淀，不用再去翻聊天记录；
自动化：重复的流程交给 Agent 按计划定时执行；
模板库：提供了大量实用的案例，可一键做同款；
我的助理：在飞书、微信里 @Trae 就能下发任务、查看结果。
下面，我们来逐个看下 TRAE Agent 模式提供的这些功能，到底有多惊艳。
一个工作台，管所有项目
使用 TraeWork 和 IDE 时，每个项目都是单独一个窗口，同时打开多个项目容易乱。
这次 Agent 模式，把所有的项目和对话都收进到了一个工作台里进行统一管理。
在侧边栏上一眼就能看到，哪个任务还在跑，哪个已经完成，再也不用挨个窗口切换查看。
新建任务也很直接，在输入框里描述需求，选择本地，再指定一个项目文件夹就能开始。
也可以选择云端，连接 GitHub 上克隆一个仓库下来，让它先帮忙读懂整个项目的结构。
还能直接选择可用的插件，比如有连接飞书读取文档、产品原型开发、前端设计工具集等。
主 Agent 拆解，子 Agent 分头干
以往让一个 Agent 写代码，需求再多也只能排着队来，一件做完才轮到下一件。
需求一复杂，前端、后端、测试全挤在同一段对话里，上下文越拉越长，后面的质量也就越难保证。
在 Agent 模式里，交代一个复杂任务，会由主 Agent 拆解出执行计划，自动指派多个子 Coding Agent 分头并行处理。
每个子 Agent 只盯着自己那一块，上下文各管各的，主 Agent 则负责统筹整体进度。
这也是这次升级的核心变化，从盯着一个 Agent 写代码，变成指挥一支 Agent 团队交付结果。
对话产物，统一管理
与 AI 聊天多了，在对话里产生的文件也会越来越多，可能是文档、表格、视频、图片甚至 PPT。
而这些文件散落在不同的对话里，想重新找回前几天对话生成的文档，得在对话记录一条条翻。
这次 Agent 模式则提供了一个「我的产物」，将对话里产生的文件，都会统一收录进入到这里。
并且按网页、幻灯片、文档、表格、视频、图片分类，还区分本地、云端和飞书三个不同渠道。
以后每一次调研、设计、编码和测试，都会沉淀成可以回看、可以展示、可以继续修改。
像项目架构说明、测试报告这类内容，从产物里找到就能直接发给同事，或者存到飞书里协作。
断点调试时，一键切回 IDE
Agent 模式负责推进产品需求开发，但遇到难以定位棘手的问题时，还是用回 IDE 比较顺手。
比如刚上线一个功能，出现了报错，但又没有具体日志信息，AI 也很难判断问题出在哪。
以前遇到这种情况，我通常会打开 VS Code 来断点调试，但 TRAE 里内置 IDE。
点击右上角的「IDE」按钮，就能一键切换到 IDE 模式进入深度开发。
然后在有可能报错的代码位置上，进行打断点运行调试，查看具体信息输出。
我们自己先把报错信息了解清楚后，再将信息发送给 AI 就能更快定位到问题，并进行修复。
重复的活，交给自动化
在日常项目开发里，很多任务每天都得做一遍，比如整理一下进度、跑一遍固定的检查。
Agent 模式里提供配置和管理自动化任务，把这类重复的流程交给它，让它按计划持续执行。
创建方式有两种，一种手动新建，另一种在对话中直接创建，说清楚想让它每天做什么就行。
另外在「任务模板」里还准备了不少现成的，比如对项目定期进行「安全漏洞扫描」。
还有「扫描提交发现 Bug」，会分析最近的代码提交，找出可能导致严重后果的高危 Bug。
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大量真实案例，手机也能派活
在 TRAE 的 Agent 模式里，还有一个「模板库」，里面提供大量真实案例。
并按内容创作、数据分析、产品开发、学习与教育等方向分类，可以预览效果，一键做同款。
对小白开发者来说，不用从零开始写提示词，也有案例可参考，只需根据自己需求稍改即可。
「我的助理」则是把 TRAE 接进了日常用的社交通讯工具里，目前已支持绑定飞书和微信。
绑定之后，在手机 App 对话框里，就能下达指令给 TRAE，也能随时跟进任务进度和查看结果。
写在最后
TRAE 用不到两年的时间，从一款 AI 原生的 IDE，走到了 SOLO，再到今天的 Agent 模式。
这一路做的其实都是只有一个目的，那就是让 AI 能接手的开发环节越来越完整，试图覆盖每一环。
如果大家细心的留意，会发现其实整个 AI 编程工具也都是这样迭代更新。
从最初只能补全几行代码，到在对话里写完一个功能，再到多个 Agent 协作推进整个项目。
而我们作为开发者也在跟着变，从一行行写代码，工作慢慢转向定方向、做判断、验收结果。
这次 TRAE 把 Work 和 Code 合成一端，需求、文档、设计、代码、测试都放进了同一个工作台。
我觉得，以后再去区分「编程工具」和「办公工具」，会越来越没有意义了。
对专业开发者来说，能减少不同工具之间来回切换的麻烦，不写代码的朋友，也能快速地把想法做成产品。
今天的分享到此结束，感谢大家抽空阅读，我们下期再见，Respect！