12 月 26 日，字節(jié)字節(jié)跳動旗下 AI 編程工具 TRAE 發(fā)布 2025 年度產(chǎn)品報告。跳動

2025 年，旗下AI Coding 從技術(shù)創(chuàng)新走向?qū)嶋H應(yīng)用，編程報告深刻變革開發(fā)者的產(chǎn)品產(chǎn)品生產(chǎn)場景。行業(yè)需求已從單點高效的發(fā)布代碼補全，升級為全流程、年度自驅(qū)動的字節(jié) Agent 開發(fā)模式。開發(fā)者規(guī)模持續(xù)增長，跳動AI Coding 工具的旗下用戶規(guī)模也在逐漸擴(kuò)大。

這一年，編程報告從 1 月國際版上線到 3 月發(fā)布中國版，產(chǎn)品產(chǎn)品再到下半年推出 SOLO 模式和 TRAE CN 企業(yè)版，發(fā)布TRAE 在持續(xù)打磨中不斷成長。年度

截至目前，字節(jié) TRAE 總注冊用戶數(shù)超過 600 萬，覆蓋全球近 200 個國家和地區(qū)；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(qū)。

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(fā)者線下相聚。

從代碼補全到復(fù)雜任務(wù)，TRAE 成為開發(fā)者的生產(chǎn)力伙伴

2025 年，TRAE 為全球開發(fā)者帶來了實際生產(chǎn)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(nèi)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(xiàn)三大趨勢：使用粘性不斷增強(qiáng)，伴隨開發(fā)日常；編碼輔助持續(xù)優(yōu)化，補全體驗提升；AI 賦能開發(fā)新范式，效能穩(wěn)步加深。

2025 年， TRAE 用戶總共發(fā)起了近 6000 萬個會話，發(fā)送了近 5 億條 Query，與 AI 進(jìn)行了深入的創(chuàng)新和協(xié)作。TRAE 用戶平均周均活躍天數(shù)近 5 天 ，相當(dāng)于“工作日全勤”；其中，國際版付費用戶的周均活躍天數(shù)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(shù)超過 200 天 ，這些用戶代也表了最早注冊、連續(xù)活躍的一批忠實用戶。

TRAE 的代碼補全功能 Cue 今年實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)性突破，在代碼續(xù)寫及預(yù)測跳轉(zhuǎn)、跨文件代碼預(yù)測及跳轉(zhuǎn)等方面的探索處于行業(yè)頭部。超過 50% 的用戶每天主動使用 Cue 功能進(jìn)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(yōu)化。

在 TRAE 中，開發(fā)者與 AI 的交互在加深，AI 在連續(xù)、多輪、更復(fù)雜的項目中承擔(dān)了更多實質(zhì)性工作，成為真正參與開發(fā)流程的核心助手。SOLO 模式發(fā)布后，與 IDE 模式共同構(gòu)建起互補的智能開發(fā)協(xié)作生態(tài)，讓開發(fā)者能根據(jù)任務(wù)需求靈活切換工作方式。

用戶在 SOLO 中通過智能對話解決復(fù)雜問題，有效融入日常開發(fā)工作流。TRAE 國際版 SOLO 模式從 Beta 版發(fā)布至正式版上線，用戶累計滲透率達(dá) 44%，問答規(guī)模增長 1300%。TRAE 中國版 SOLO 上線后，每 10 位 TRAE 開發(fā)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(huán)境管理和代碼優(yōu)化。

TRAE 能夠適配多類專業(yè)的開發(fā)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(tài)，以及豐富的上下文類型，用戶與 AI 的協(xié)作更智能、更深度，可以更高效地完成跨任務(wù)、跨工具的項目開發(fā)。

目前，TRAE 支持的 MCP 數(shù)量達(dá) 1.1 萬個。MCP 成為支撐 Web 自動化、全棧開發(fā)、深度代碼分析等復(fù)雜場景的重要基礎(chǔ)架構(gòu)，將大模型的認(rèn)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(nèi)置智能體解決不同的問題，也會根據(jù)需求創(chuàng)建自定義智能體。目前 TRAE 中累計成功創(chuàng)建或編輯更新的自定義智能體達(dá) 36.5 萬個。

上百次產(chǎn)品迭代背后，藏著這些技術(shù)創(chuàng)新

2025 年，TRAE 中國版和國際版各完成了超過 100 次產(chǎn)品功能迭代和優(yōu)化，實現(xiàn) IDE 與插件雙產(chǎn)品形態(tài)覆蓋，更在 IDE 中創(chuàng)新性推出 SOLO 模式，確保了對用戶需求和前沿技術(shù)的快速響應(yīng)。

為了給企業(yè)用戶帶來更好的服務(wù)， TRAE CN 企業(yè)版也已發(fā)布，針對企業(yè)研發(fā)的性能要求、部署適配、效能追蹤和代碼安全四大“剛需”進(jìn)行了全面優(yōu)化。

深耕 AI Coding 產(chǎn)品落地的同時，TRAE 持續(xù)產(chǎn)出學(xué)術(shù)研究成果，探索 AI Coding 領(lǐng)域前沿方向，并將成果逐步融入產(chǎn)品中。2025 年，TRAE 在 NeurIPS、ACL、ICSE、FSE、ASE 等 CCF-A 類國際頂會發(fā)表了 10 余篇學(xué)術(shù)論文，其中 1 篇入選 NeurIPS Spotlight 論文。

TRAE 在 Agent 算法層面始終創(chuàng)新迭代，內(nèi)外部評測集分?jǐn)?shù)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(jié)自研模型上，都達(dá)到了第一 。

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