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AI Coding 被认为是今年AI行业最热门的赛道 [query]。字节跳动旗下的TRAE（原MarsCode）作为国内重要的玩家，通过名称和产品形态的迭代，展现了其对AI Coding的新思考。
以下是TRAE负责人石扬与极客公园创始人&总裁张鹏就AI Coding未来、竞品和TRAE自身规划的深度对话精华内容：
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TRAE更名背后的思考
- 最初，行业和TRAE都以插件形式（MarsCode）起步。
- 2024年，随着Claude 3.5等大模型出现，行业认识到将AI更深入地集成到IDE产品中的巨大潜力，TRAE也因此推出了TRAE IDE。
- 新名称"TRAE"代表着"The Real AI Engineer"的首字母缩写。其愿景是构建一个追求智能的AI工程师，能够像人一样完成更多端到端任务。
- 最终，MarsCode的产品名称也被统一迁移到TRAE，形成了TRAE IDE和TRAE Plugin两种产品形态。
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TRAE对AI编程的理解及产品迭代
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TRAE的目标是成为一个智能的AI工程师。
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早期产品（1.0版本）是插件形式，类似于Copilot，适用于JetBrains和VS Code。
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从去年10月起，TRAE开始开发IDE产品，主要服务对象是专业开发者，并逐步扩展到泛开发者。
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TRAE IDE主要有两大功能：
- 代码补全 ：包括片段级补全（如函数体补全）和近期（6月11日上线）的连续补全功能，即根据用户在文件中对变量名的修改，自动推荐和补全或修改所有受影响的代码。
- AI集成到IDE中进行交流：AI能理解IDE中的代码结构、代码库、终端信息和报错信息等上下文，用户可以直接与AI对话，解决代码错误等问题。这避免了用户在IDE和外部AI工具之间频繁切换和复制粘贴上下文的麻烦。
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TRAE还在AI区域增加了更多Agent能力，包括MCP以及允许用户自定义Agent。
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值得注意的是，他们观察到一些意想不到的用户用法 ，例如有用户将TRAE IDE当作写作工具来写小说，因为它提供了更好的文件和版本管理体验。
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TRAE认为编写代码仅占开发者30%到40%的时间，其他大部分时间用于前置设计和后置部署运维。AI的能力在不断提升，每次十年，编写代码的难度都在显著下降，但开发者工作链路上仍有大量未被满足的需求。
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TRAE SOLO功能的思考
- SOLO的诞生源于模型能力和Agent技术的提升，让TRAE看到了实现"后天"（Real AI Engineer愿景）的可能性。
- 当前的AI应用模式通常是将AI内置到单个工具中（如AI融入IDE、AI融入文档、AI融入GitHub）。这种模式下，开发者需要在不同工具和AI之间频繁切换上下文，效率低下。
- SOLO的核心理念是"将一堆工具放到一个AI里" ，让这些工具共享上下文，从而实现更长链路的端到端工作。
- SOLO模式下，用户可以在一个工作区内与不同的AI（例如用ChatGPT写文档、用Claude写代码）沟通，并在右侧的工具区展示相应结果（如文档或代码），甚至进行部署和浏览器预览。这得益于AI模型上下文长度的增加和多Agent架构的发展。
- TRAE认为，IDE+AI在代码编写方面效率显著提升，但在代码编写之外的开发场景提升不足。SOLO通过将浏览器、终端等工具内置到AI中，旨在提供更友好的交互和展示体验。
- SOLO的UI设计不同于传统IDE，将聊天界面置于左侧 ，而右侧则用于上下文的延伸展示（例如显示代码、网页预览或PDF摘要），以适应AI时代人类通过语言与AI沟通和通过视觉检查结果的工作模式。
- SOLO采用可切换模式，允许用户在SOLO模式和传统IDE模式之间切换，以兼顾用户习惯并确保在复杂场景下能退回到擅长的形态进行干预。
- TRAE对SOLO的预期目标是服务"一人公司"或创业公司，帮助1-2人的团队端到端地生成并上线应用，满足其Web应用、手机App或小程序等需求。他们希望通过SOLO让用户体验到"Wipe Coding"的乐趣，并验证其产品市场契合度。
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TRAE对竞品的看法
- Cursor：石扬认为Cursor其是行业毫无争议的领先者，值得学习和尊敬。他赞赏Cursor团队在Claude 3.5出现前，专注解决问题并扎实深耕代码补全等领域。TRAE承认目前与Cursor仍有差距，但已"看到了Cursor的尾灯"，并将努力追赶。
- Windsurf：被OpenAI收购，TRAE认为这证明了应用层公司的价值。石扬喜欢Windsurf的"讲故事"能力和产品调性。
- Lovable和Bat ：这些产品倾向于解决"Wipe Coding"问题，即根据需求生成结果。TRAE则选择服务核心开发者，帮助他们生产高价值、复杂的应用，因为市场更需要好的应用。
- Devin：被TRAE视为描绘了"后天"的美好图景（AGI到来后的未来），但在解决"明天"的问题上仍有困难。TRAE更倾向于务实地关注"明天"的实现路径。
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选择AI IDE形式的逻辑
- IDE被认为是目前实现"明天"的最佳产品市场契合（PMF）形态，因为它能够满足核心开发者的高频使用和付费意愿。
- 核心开发者目前仍高频使用编程工具，AI在其中能显著提升效率。
- 用户行为数据对于产品改进和模型优化至关重要，服务核心开发者能够获得高价值的用户行为和数据反馈，形成数据飞轮效应。
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人和AI的协作模式
- "Human in the loop"意味着人在AI端到端的工作流程中进行参与和干预。
- "Human on the loop"意味着AI独立完成任务，人只负责最终结果的审核。
- TRAE认为这两种模式的选择取决于当前的技术能力和所解决的问题。
- TRAE IDE目前更多地实现"on the loop" (AI直接生成可用代码)，尤其在前端表现明显。
- SOLO则旨在解决"in the loop"的场景，并通过优化体验来提高人在协作过程中的效率。
- 最终目标是实现"on the loop"，但长期来看，"in the loop"仍将是主流。TRAE团队是"实干家"，致力于在现有模型和产品能力下，服务好用户，提升效率。
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AI编程产品的数据飞轮
- 数据飞轮效应在AI时代前已被大量证明。
- 当前AI的成功在于拥有足够多且优质的数据。
- TRAE服务于持续生产高质量数据的专业开发者。
- TRAE不会使用用户代码训练模型，但用户行为数据（如操作轨迹、修改模式）提供了宝贵洞察，指导产品改进和自动化功能。
- 代码场景生成的数据比随意聊天生成的数据价值更高。
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TRAE如何与Cursor竞争（国际市场）
- TRAE承认目前仍在追赶和学习Cursor，但有信心能尽快缩短差距。
- 他们将尝试不同的产品形态（如SOLO），因为他们认为当前（包括Cursor在内）的产品形态并非AI Coding的最终形态。
- TRAE更关注如何找到更好的产品形态，结合最新的AI能力，开发更符合用户需求的产品，而非短期内的优劣比较。
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在字节做AI Coding产品的优势
- 人才密度高：拥有足够的执行力，能够以最快的速度实现目标。
- 跨团队协作 ：可以向内部模型团队咨询，获取行业最前沿、最顶尖的信息和判断，这是创业公司难以获得的高价值信息。
- 稳定的持续投入：相较于创业团队，能够获得更稳定和持续的资源投入，减少融资等方面的焦虑。
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未来目标和里程碑
- 长远目标是成为世界第一的AI Coding产品。
- 短期内（未来半年），希望将TRAE Plugin、TRAE IDE和TRAE Solo这三种产品或场景都打造得足够好。
- 最重要的是产品口碑：获得用户的认可、使用和付费意愿。