【AI编程】Trae 常用的智能体开发模式项目实战详解

目录

一、前言

[二、Trae 常用的开发模式介绍](#二、Trae 常用的开发模式介绍)

[2.1 Trae 基本介绍](#2.1 Trae 基本介绍)

[2.1.1 Trae是什么](#2.1.1 Trae是什么)

[2.1.2 Trae核心特点](#2.1.2 Trae核心特点)

[2.2 Trae 几种智能体模式介绍](#2.2 Trae 几种智能体模式介绍)

[2.2.1 Chat 模式](#2.2.1 Chat 模式)

[2.2.2 Builder 模式](#2.2.2 Builder 模式)

[2.2.3 SOLO Coder 模式](#2.2.3 SOLO Coder 模式)

[三、Trae 几种智能体开发模式实战演示](#三、Trae 几种智能体开发模式实战演示)

[3.1 Chat 模式](#3.1 Chat 模式)

[3.1.1 生成代码](#3.1.1 生成代码)

[3.1.2 代码分析与诊断](#3.1.2 代码分析与诊断)

[3.2 Builder模式](#3.2 Builder模式)

[3.3 Builder with MCP](#3.3 Builder with MCP)

[3.4 SOLO Coder 模式](#3.4 SOLO Coder 模式)

[3.4.1 Trae的两种开发模式介绍](#3.4.1 Trae的两种开发模式介绍)

[3.4.2 SOLO Coder 模式介绍](#3.4.2 SOLO Coder 模式介绍)

[3.4.3 SOLO Coder 模式适用场景](#3.4.3 SOLO Coder 模式适用场景)

[3.4.4 SOLO Coder 模式实战案例](#3.4.4 SOLO Coder 模式实战案例)

[3.5 自定义智能体](#3.5 自定义智能体)

[3.5.1 Trae 自定义智能体概述](#3.5.1 Trae 自定义智能体概述)

[3.5.2 可视化讲师智能体](#3.5.2 可视化讲师智能体)

[3.5.2.1 创建智能体](#3.5.2.1 创建智能体)

[3.5.2.2 使用自定义智能体](#3.5.2.2 使用自定义智能体)

[3.5.3 数据分析智能体](#3.5.3 数据分析智能体)

[3.5.3.1 创建自定义智能体](#3.5.3.1 创建自定义智能体)

[3.5.3.2 使用自定义智能体](#3.5.3.2 使用自定义智能体)

四、写在文末

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一、前言

2025年AI编程的势头持续上涨，各个大模型厂商开始在AI编程领域推出自己的产品，从Cursor ，GitHub 到国产AI编程工具Trae，通义灵码等，都展现出了强大的编程能力，为程序员的日常编程工作带来了非常大的便利，本篇将再介绍一款2025年热度非常高而且很实用的一款AI编程工具Trae ，带你近距离感受下Trae 作为AI编程带来的魅力。

在上一篇中，我们从Trae的环境搭建，开发环境的配置，到项目开发实战，进行了详细的分享，本篇将深入讲解基于Trae进行日常AI辅助编程中，经常会用到的几种开发模式。

二、Trae 常用的开发模式介绍

2.1 Trae 基本介绍

2.1.1 Trae是什么

Trae 是字节跳动推出的一款 AI 原生编程工具，旨在帮助开发者更高效地完成软件开发任务，具体来说：

• 基本定位

  • AI原生集成开发环境（AI IDE），定位为"智能协作AI搭档"

• 核心模式

  • Builder模式（从0到1构建项目）、Chat模式（侧边对话与内嵌问答）

• 核心功能

  • 代码自动补全、智能排查Bug、技术问答、基于自然语言生成项目、多模态输入（如图片生成代码）

• 模型支持

  • 国内版：默认搭载豆包-1.5-pro，支持切换DeepSeek-R1/V3；海外版：支持GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet

• 系统平台

  • 支持 macOS (10.15+) 和 Windows (10, 11)，Linux版本即将推出

• 独特优势

  • 深度本土化优化、对中文语境和国内开发框架支持良好、基础功能免费

官网下载安装包：https://www.trae.ai/download

国内版：https://www.trae.cn/

帮助文档1：https://docs.trae.cn/ide/what-is-trae

帮助文档2：https://www.w3cschool.cn/traedocs/what-is-trae.html

2.1.2 Trae核心特点

除了具备市面上其他AI编程工具的通用特点之外，Trae还有几个值得特别关注的亮点：

• 深度本土化优化：Trae国内版专门针对中文开发环境和习惯进行了优化。它在理解中文技术术语、中文注释以及适配国内主流开发框架方面表现更佳，这对于中文开发者来说非常友好。

• "自动驾驶"式的项目构建：其Builder模式是革命性的体验。你只需用自然语言描述需求（例如"做一个带用户登录功能的论坛"），AI就能自动分析、规划并执行任务，生成项目结构、安装依赖、编写代码，甚至一键预览效果，极大降低了从想法到原型的门槛。

• 强大的上下文感知能力：Trae能够理解整个项目而不仅仅是当前编辑的文件。你可以将代码片段、文件、文件夹甚至终端报错信息作为上下文提供给AI，使其回答和代码建议更加精准。

• 经济实用的选择：Trae国内版提供了强大的豆包和DeepSeek模型供用户免费使用，这相较于一些按使用量收费的海外工具，为个人开发者和小团队节省了可观的成本。

2.2 Trae 几种智能体模式介绍

Trae的智能体模式可以从两个维度来理解：一是产品提供的两大开发模式（IDE/SOLO），二是内置的几类核心智能体（Agent）。下面这张图，可以直观的进行理解：

下面对其中的几个内置智能体开发模式做详细说明。

2.2.1 Chat 模式

这是你进入Trae后最常用的智能体，适合在编码过程中随时寻求帮助

• 主要职责：回答编程问题、讲解代码仓库、生成代码片段、修复错误等。

• 工作方式：你提问，它回答。它会理解你当前的项目上下文（代码、文件等），并可以生成代码变更，供你选择性地接受或拒绝。

• 适用场景：日常编码中的问答、调试、代码解释，它就像一位随时在线的编程顾问。

2.2.2 Builder 模式

当你有一个全新的想法，想要快速搭建一个应用原型或完整项目时，Builder 就是你的最佳选择

• 主要职责：从0到1开发一个完整的项目。它能将你的描述甚至图片转化为可运行的软件。

• 工作方式：理解你的需求后，它会自主进行需求分析、项目准备、编码实现，甚至能帮你预览结果。整个过程高度自动化，你只需要提出想法并审阅最终成果。

• 适用场景：快速搭建端到端应用、验证创意、构建最小可行产品（MVP）。

2.2.3 SOLO Coder 模式

这是Trae SOLO模式为应对专业、复杂开发场景而推出的核心智能体。它不再是单打独斗，更像是一个你可以指挥的"AI开发团队"。

它的核心能力体现在两个方面：

1. Plan模式：动手前先出"作战图" 这是SOLO Coder最突出的特性之一。在你下达一个复杂需求（比如"为电商系统增加优惠券功能"）后，它不会直接动手写代码，而是先：

   1. 分析拆解：将大任务分解为可执行的步骤。

   2. 列出清单：明确需要修改或创建哪些文件。

   3. 提示风险：指出可能遇到的问题。

   4. 等你确认：只有在你审核并点头同意这个"作战图"后，它才会开始执行。这能有效避免AI"埋头苦干却方向全错"的问题，让你始终掌控大局。

2. Sub Agent：调度多个"专项AI工程师" 在处理复杂任务时，SOLO Coder 可以智能地调度多个子智能体（Sub Agent）协同工作。比如，它可以同时让一个"单元测试工程师"智能体写测试，一个"性能优化工程师"智能体分析代码瓶颈。这就像你同时拥有了一个各司其职的AI团队，并行处理不同任务，效率极高。

三、Trae 几种智能体开发模式实战演示

接下来通过实际案例演示一下几种智能体开发模式在项目开发中的使用。

3.1 Chat 模式

点开详情可以看到Chat模式的具体特点：

• 通过聊天对话的方式生成代码

• 生成你的需求的代码，但是不能直接生成代码文件，还需要手动操作

3.1.1 生成代码

可以基于Chat模式快速生成一些代码，比如工具方法，模板方法等，如下，通过Chat模式生成一个贪吃蛇游戏的前端代码，如下，生成一个网页版的贪吃蛇游戏代码：

• 如果不知道怎么写出非常专业的提示词，可以简单描写后，点击下面的优化，会生成一个优化后的完整提示词

优化后的提示词

设计并开发一个完整的网页版《贪吃蛇》游戏，要求具备以下功能和特性：

1. 游戏核心功能：
   - 实现经典贪吃蛇游戏机制，包括蛇身移动、食物生成、得分计算
   - 支持键盘方向键（上、下、左、右）控制蛇的移动方向
   - 实现碰撞检测（撞墙、撞自身）及游戏结束判定

2. 界面与交互：
   - 设计清晰的游戏区域，包含游戏画布、分数显示、控制按钮
   - 实现开始/暂停/重新开始游戏的控制功能
   - 提供游戏难度选择（简单/中等/困难），对应不同的蛇移动速度

3. 技术实现要求：
   - 使用HTML5 Canvas或SVG绘制游戏界面
   - 采用原生JavaScript或指定前端框架实现游戏逻辑
   - 确保游戏在主流浏览器（Chrome、Firefox、Safari、Edge）中正常运行
   - 实现响应式设计，适配不同屏幕尺寸

4. 游戏体验优化：
   - 添加游戏音效（移动、吃食物、游戏结束）
   - 实现分数记录功能，显示当前得分和历史最高分
   - 添加平滑的动画效果，提升视觉体验

5. 代码要求：
   - 代码结构清晰，模块化设计，包含适当的注释
   - 实现必要的错误处理和边界条件检查
   - 确保代码可维护性和可扩展性

6. 交付物：
   - 完整的HTML、CSS和JavaScript源代码文件
   - 游戏运行说明文档
   - 游戏功能测试报告，确认所有功能正常运行

发送之后，等待响应，任务完成后，如果需要保持代码，可以将生成的代码保存到新文件中，如下

注意：

• 在Chat模式下，只能生成代码

  • chat模式的这种特点也注定了它的使用局限性

3.1.2 代码分析与诊断

另一种比较常见的场景就是，当Trae打开一个新的项目，我们需要对其中的某些类、业务逻辑、或者工具方法进行深入的理解时，可以通过选中代码，然后加入到对话的形式，让Trae来帮我们进行分析解读

如下，选中当前的类，添加到新对话，然后就可以通过对话来处理接下来的任务

更复杂的情况，在下面的案例中，选中当前的controller类，通过提问，让Trae分析里面提供了哪些接口

3.2 Builder模式

这也是使用Trae日常开发中使用较多的一种模式，它可以提供端到端执行常规的开发任务，在Chat模式下，只能生成代码，但是这种模式，不仅能够生成代码，还能保存文件，运行代码

仍然以贪吃蛇案例进行演示，输入提示词后等待任务执行完成生成代码

任务运行完成后，可以看到，不仅生成了代码，而且自动将代码文件保存到工作区了，效果如下：

3.3 Builder with MCP

支持使用配置的所有MCP Servers，在 Builder 的基础上，你配置的所有 MCP Server 都会默认添加至 Builder with MCP，且不可编辑。

3.4 SOLO Coder 模式

3.4.1 Trae的两种开发模式介绍

在Trae中提供了传统的IDE模式和SOLO模式，分别侧重人机协作与AI自主研发，切换的位置如下：

• 在上面的使用中，我们使用的是IDE模式

如果切换为SOLO模式后，将会看到下面的效果

这两种模式的核心区别如下：

• IDE模式

  • 保留传统开发流程，支持智能问答，代码补全等传统功能，用户对开发过程有更强的掌控感

  • 适用场景：适合需要精细控制代码或逐步验证逻辑的开发者

• SOLO模式

  • AI主导全流程，从需求理解，编码，测试，部署，通过自然语言输入即可完成自主开发任务，自动化程度高

基于SOLO模式，Trae国内版内置了SOLO Coder这种AI编程的辅助。

3.4.2 SOLO Coder 模式介绍

SOLO Coder 是一个面向复杂项目开发的智能体。它能够助力你高效完成从需求迭代到架构重构的全流程开发工作。通过智能任务规划与精准执行机制，SOLO Coder 可在确认计划后自动推进开发进度。同时，你还可以自主编排多个智能体，组建属于你的 AI 团队，实现多角色协同工作，加速项目落地。

开启 SOLO 模式很简单，如下，使用对话窗口中的模式切换按钮，将 TRAE 的模式切换至 SOLO

3.4.3 SOLO Coder 模式适用场景

面向专业开发者，处理复杂的项目迭代，代码重构，bug修复等工程化任务，支持多任务并行，和智能体协同，提供Plan模式辅助开发计划。

其核心能力包括：

• 智能化开发规划：在动手编码前，开发者可以开启 Plan模式。AI会先输出一份详细的开发计划（如代码改动清单、阶段目标），经开发者确认无误后才开始执行，有效避免了方向性错误。

• 多智能体协同：主智能体可以调度多个子智能体并行处理不同任务。例如，一个负责重构，一个负责性能分析，就像管理一个专业的AI开发团队，让专业AI做专业事。

• 精细化上下文管理：在长链路开发中，通过上下文压缩技术剔除冗余信息，防止AI"失焦"或产生幻觉，确保输出质量。

• 全过程透明可控：通过 代码变更追踪（DiffView） 功能，开发者可以像做代码评审一样，集中审查AI对代码的所有增删改，确保对开发过程的全程掌控。

3.4.4 SOLO Coder 模式实战案例

下面通过一个实际案例演示下如何使用SOLO Coder模式进行项目开发，仍然以上面的贪吃蛇游戏为例，首先在本地创建一个文件夹，然后在Trae中打开，并切换为SOLO开发模式

在对话窗口中输入下面的提示词：

编写一个网页版的《贪吃蛇游戏》

输入之后，点击润色按钮对需求提示词进行润色

点击发送后，可以看到，在不同的分屏窗口中，不仅完整展示了完整的需求思考，需求分析过程，还会将生成代码的细节进行呈现

全部完成后，可以看到，已经把最终的页面效果展示了出来

如果生成的功能还需要优化完善，可以继续在对话框输入你的问题，比如这里，我需要Trae再增加一个可以切换背景颜色的按钮，问题输入后，等待其调整完成即可

通过上面的案例，不难发现，基于SOLO Coder模式，对开发者来说，只需要完成需求（提示词）的编写，剩下的就交给Trae完成，等代码生成完成后，后续需要做的就是微调，继续优化迭代即可，开发者更多充当的是一个AI训练师。

3.5 自定义智能体

3.5.1 Trae 自定义智能体概述

除了几种内置的智能体模式，Trae还提供了自定义智能体，开发者可以通过自定义智能体，让AI编程的专业性更高，提供的代码更精准，如下，在智能体这里有一个自定义智能体的入口

如果需要添加自定义智能体，点击右上角的创建按钮，在如下弹出框中，只需要填写必要的信息即可

• 使用过Coze等智能体平台的伙伴对这个功能应该不陌生

Trae自定义智能体的使用场景非常广泛，覆盖了软件开发的整个生命周期。你可以根据自己的需求，创建从单一功能到复杂系统协同的各类智能助手。这类智能体专注于软件开发中的特定领域或职能，可以看作是为你专属的"AI专家团队"。你可以通过一键导入的方式快速使用它们。

下面列举了一些常用的使用场景：

|-----------|-----------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------|
| 智能体类型 | 核心能力 | 典型使用场景 |
| UI/UX设计师 | 创建界面、设计组件、搭建设计系统、提升视觉美感与可访问性 | 设计统一的按钮和表单等组件库、优化页面布局以提升用户体验、建立标准化的设计系统（颜色/排版）、确保界面在不同设备上表现一致 |
| 前端架构师 | 构建高性能、可扩展的前端界面，精通React、Vue、Angular等主流框架 | 实现响应式UI、设计可复用的组件体系、选型并实现复杂的状态管理方案（如Redux/Vuex）、通过代码拆分等手段进行性能优化 |
| 后端架构师 | 设计高性能、可扩展且安全的服务器端系统 | 设计RESTful或GraphQL API、构建处理复杂业务逻辑的服务层、优化数据库查询性能、实现负载均衡与系统高可用架构 |
| API测试工程师 | 对API进行功能、性能、负载和安全性的全面测试 | 验证API与OpenAPI/Swagger规范的一致性、检测接口在边界条件和错误处理时的表现、模拟高并发场景检查系统稳定性、发现SQL注入等安全漏洞 |
| DevOps工程师 | 构建自动化CI/CD流水线、配置云基础设施、搭建监控系统 | 设计和实现自动化的构建、测试和部署流程、使用"基础设施即代码"管理云资源、配置系统监控与日志告警、实现蓝绿或金丝雀等安全部署策略 |
| 性能优化专家 | 对系统、应用和数据库进行多层级性能分析与优化 | 设计并执行负载和压力测试、定位代码或数据库中的性能瓶颈、提供从应用到基础设施的端到端优化建议 |

接下来通过2个具体的使用场景来说明Trae 中自定义智能体的使用。

3.5.2 可视化讲师智能体

3.5.2.1 创建智能体

如下，在添加的自定义智能体中填写如下信息

• 右上方有一个智能生成的按钮，可以对你的提示词进行润色，如果需要的话可以使用这个功能

名称：可视化讲师
提示词：将复杂概念转为直观的可视化网页，通过图文并茂的方式帮你深入理解

点击创建完成之后，就能在智能体这一栏里看到上面这个自定义智能体了

3.5.2.2 使用自定义智能体

创建完成后，在对话框中可以看到这个智能体了

在对话框中输入下面的问题

请用网页动画的形式，讲解一下冒泡排序

点击保留

等待继续执行后，最终得到下面的效果

生成后的效果还是很不错的，也可以将地址放在浏览器中执行。

3.5.3 数据分析智能体

在日常工作中，经常会涉及到一些对excel数据进行分析处理的场景，比如对一张订单表，按照其中商品分类进行二次整理，如果数据量非常大，人工的成本就很高，在下面这个表中，我们希望根据二级分类，对这个表的数据进行拆分，根据分类划分到不同的新的excel中，接下来通过自定义智能体来实现。

3.5.3.1 创建自定义智能体

如下，点击新建自定义智能体，填写如下智能体描述信息

结合多种MCP工具，帮你完成文件操作，网页搜索，截图等重复性工作

生成完成后，点击创建

创建完成后，在对话框里就能看到这个智能体了

3.5.3.2 使用自定义智能体

接下来，在对话框中选择这个智能体，然后输入我们的需求描述提示词，如下：

根据商品二级分类，对每一个分类生成一个单独的问文件，便于后续查看

输入进去之后，点击下方的优化，让Trae自动优化一下提示词

优化完成后的内容如下

等待执行完成后，可以看到，将拆分后的文件自动存储到了一个新的文件目录中

打开其中一个，这就是我们需求的结果

四、写在文末

本文通过较大的篇幅详细介绍了Trae 的几种智能体开发模式在项目实战开发中的使用，基于本文的分享，有兴趣的同学还可以在此基础上继续深入探究，希望对看到的同学有帮助，感谢观看。