字节 TRAE 年度报告：AI 编程加速，下半年是上半年的七倍

0、导言

2025年即将过去，这一年肯定会写入软件发展史，“机器编写代码”真正成为了现实。

但是，很多人只看到了 AI 模型的大爆发，而忽略了今年也是 AI 编程工具“创世纪”的一年。

年初，AI 编程只有编辑器插件，仅限于代码补全和对话。

到了年底，AI 编程已经是一系列独立工具，开始全面接管软件项目从开发到运维的各个方面。

不同于国产 AI 模型的百花齐放，国产 AI 编程工具的领头羊，一定是字节旗下的 TRAE^[1]。

它在产品形态、功能、用户数量、占有率等各方面，都是国内 AI 编程工具行业的领先者^[2]。

本周，它发布了《2025年度报告》，通过自身的统计数据，揭示了 AI 编程这一年的发展。

我摘录了部分内容，大家看看，AI 编程的进化有多快。

1、AI 编程的快速全面普及

TRAE 是今年诞生的，1月发布国际版，3月发布国内版。仅仅一年，全球用户数量就超过600万，覆盖近200个国家和地区，月活突破160万。

考虑到中美这样的大国，活跃的程序员总数也就几百万人^[3]，可以认为，几乎所有程序员都在尝试 AI 编程，大概四分之一的人最终大量使用。

而且，一旦大量使用，用户粘性非常高。活跃用户每周使用天数近5日，几乎每个工作日都会使用。

单单是下半年，全球用户就发起6000万个对话，5亿条查询，生成近1000亿行代码。

更惊人的是，下半年的 Token 消耗量是上半年的7倍，完全是火箭般上升。如果保持这个速度，明年年底的 AI 编程的规模可能是2025年上半年的100倍！

2、产品形态升级

AI 编程的产品形态呈现“多点开花”。

就拿 TRAE 来说，最早是编辑器插件，后来推出独立的 IDE，年底又发布了 SOLO 模式，跟终端打通。

也就是说，不管哪种开发环境，AI 编程工具都适配了。

为了推动进一步创新，很多 AI 编程工具还开源代码，欢迎外部贡献。比如， TRAE 的开源版是 TRAE-agent^[4]，目前已经有1万颗星。

3、功能多样化

最早的 AI 编程工具，就是单个智能体（agent），现在则是多个智能体的集合，每个智能体负责不同的功能。

以 TRAE 为例，就内置了上下文、MCP、CUE（自动预测代码）、SOLO 模式的计划执行、SubAgent 等智能体。

AI 编程工具会自动识别不同的上下文，进行不同的处理，生成代码、PRD、文档、Figma 设计稿、Supabase 数据库操作等十几种类型。

另外，由于 MCP 可以调用外部智能体，因此实际上 AI 编程工具能做的事情已经不胜枚举。

单单 TRAE 支持的 MCP 种类就超过1.1万，而用户通过 TRAE 开发的自定义智能体更是达到36.5万个。

4、使用场景多样化

用户使用 AI 编程工具的场景，已经不局限于解释和生成代码，而是扩展到软件开发的各个方面。

根据 TRAE 的统计，使用场景中，修补 Bug 占到35%，代码生成30%，仓库理解9%，环境管理5%，代码优化4%。

5、向线下发展

AI 编程工具从线上工具，向线下发展，学术影响和社会影响不断扩张。

TRAE 在2025年就在各种国际顶级会议上发表了10余篇 AI 编程的学术论文，并在全球60多个城市，组织了130多场活动，有2万余名开发者线下参与。

6、总结

今年只是 AI 编程（也是 TRAE）真正诞生的第一年，取得的进展已经远超所有人的预期。

令人不敢想象，它明年会有怎样的进步，会如何改变软件行业。

可以确定的是，AI 编程的三个趋势会继续下去：承接的项目更复杂、生成代码的运行更稳定、处理的过程更自动化。

希望一年后，TRAE 发布《2026年度报告》时，我再来做 AI 编程的年度盘点，看看多少不敢想象的梦想变成了现实。

（完）

References

[1] TRAE: https://www.trae.cn
[2] 领先者: https://aicoding.csdn.net/6926fe752087ae0db79cdc26.html
[3] 几百万人: https://www.sohu.com/a/694824278_100285483
[4] TRAE-agent: https://github.com/bytedance/trae-agent