报告核心数据显示，该工具正在深刻改变传统的编程模式，推动AI在软件开发中的角色从辅助代码补全向全流程自主开发演进。
用户规模与活跃度：月活160万，覆盖全球近200个国家和地区
根据报告，Trae的总注册用户数已突破600万大关，服务范围覆盖全球近200个国家和地区。
其月活跃用户（MAU）高达160万，这一数据在专业编程工具领域表现突出，尤其在国内市场处于领先地位。
用户粘性极强，周均活跃天数接近5天，几乎等同于“工作日全勤”。全年用户共发起近6000万个会话、5亿条查询，累计为全球开发者生成了近1000亿行代码。
值得注意的是，近半年来平台的日均Token消耗量激增近700%，反映出用户使用深度和频率的显著提升。
性能飞跃：代码补全延迟降低60%，内存占用下降43%
2025年，Trae经历了从Agent 1.0到SOLO正式版的快速技术迭代，产品性能获得质的飞跃。
报告明确指出，其核心的代码补全功能延迟降低了60%，同时内存占用下降了43%，有效解决了早期版本中用户反馈的性能痛点。
SOLO模式在国际版的渗透率高达44%，而在中国版上线后，每10位开发者中就有3位使用该模式。
这标志着Trae的AI能力已从单点辅助工具，进化为能够处理更复杂开发任务的智能体。
核心应用场景：Bug修复与代码生成占据主导地位
在集成开发环境（IDE）模式下，用户最常使用的两大功能是Bug修复（约占40%）和代码生成（约占30%）。这两大场景是目前AI模型表现最为成熟、开发者信任度最高的领域。
相比之下，仓库管理、环境配置和代码优化等更复杂的工程任务使用率较低，体现了开发者对AI处理高阶任务的审慎态度。
从编程语言的使用分布来看，Vue.js位居榜首，其后依次是Python、JavaScript、HTML、Java和TypeScript。
这一分布清晰地表明，前端与网页开发仍然是当前AI编程技术应用最广泛、最活跃的主战场。
协作模式趋势：Builder模式最受欢迎，混合使用成为主流
Trae提供了多种AI协作模式，其中Builder模式最受开发者青睐，使用占比高达80%，其次是SOLO Coder模式（占比40%）。超过80%的用户习惯于混合使用多种智能体模式，这表明开发者已经能够熟练运用不同模式来应对各类编程挑战，最大化AI的效能。
此外，平台通过支持超过1.1万个模型连接协议（MCP），实现了与海量外部工具的深度集成，极大地拓展了AI在自动化开发流程中的应用边界。
行业展望：从“写代码”到“指挥AI”，软件工程范式加速演进
Trae的年度报告不仅是一份亮眼的产品成绩单，更是观察整个AI编程生态发展的风向标。
它清晰地揭示了一个趋势：开发者正从传统的“编写代码”向“指挥与协同AI”进行转型。
目前，前端开发和相对简单的任务已率先享受到AI红利，而全栈及复杂系统项目将成为下一个关键突破口。
随着国产AI模型编程能力的持续增强，叠加Trae所构建的高效基础设施，预计2026年编程领域将迎来更大跨越：开发门槛进一步降低，生产效率成倍提升，但同时，对开发者的系统架构设计和代码验证能力也提出了更严苛的要求。
这一进程将加速AI技术普惠广大开发者，并推动整个软件工程行业向更高的抽象层级演进。
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