Bytedance, el superhombre tecnológico chino detrás de Tiktok y otras plataformas globales, se ha audaz oficialmente Agente de traeun agente de ingeniería de software de uso universal impulsado por grandes modelos de idiomas (LLM). Diseñado para ejecutar tareas de programación complejas a través de indicaciones de jerigonza natural, Trae Agent ofrece una interfaz de serie de comandos (CLI) mucho capaz y desplegable, redefiniendo cómo los desarrolladores pueden interactuar con sus sistemas.
¿Qué es el agente de Trae?
El agente de Trae es un agente autónomo, alimentado por LLM, diseñado para optimizar el proceso de incremento de software. Actúa como un ingeniero de software senior, capaz de:
- Depuración sistemática y reproducción de problemas
- Escribir código de punto de producción basado en las mejores prácticas
- Navegar y comprender las bases de código grandes y desconocidas
- Gestar y aplicar correcciones de errores precisas
- Proporcionar apoyo interactivo en tiempo auténtico para tareas de incremento
A través de una interfaz gramática natural, los desarrolladores simplemente pueden describir lo que quieren, y Trae Agent interpretará y ejecutará el uso de herramientas subyacentes. Este enfoque reduce significativamente la barrera de entrada para gobernar y modificar las bases de código complejas.
CLI interactiva con soporte de maniquí multimodal
El núcleo del agente de Trae se encuentra en su interfaz CLI interactiva. Esta interfaz permite a los usuarios:
- Comunicarse en inglés sencillo
- Activar flujos de trabajo avanzados como navegación de código, gestación de parches y pruebas
- Acoger comentarios concisos y en tiempo auténtico usando Lakeview, un maniquí integrado que resume las acciones realizadas por el agente
El agente de Trae admite múltiples proveedores de Backend LLM, incluidos OpenAi y Anthrope. Las integraciones actuales incluyen Claude-4-Sonnet, Claude-4-OPUS, Claude-3.7-Sonnet y Gemini-2.5-Pro. Esto brinda a los usuarios flexibilidad en la selección de modelos basada en las micción de contexto y rendimiento.
Rendimiento de Sota en SWE Bench Verificado
El agente de Trae ha rematado el rendimiento de última gestación (SOTA) en SWE-Bench Verificado, un riguroso punto de remisión que evalúa a los agentes de ingeniería de software en tareas de fijación de errores del mundo auténtico. Esto es posible a través de un sistema eficaz de gestación de parches de un solo agente que incluye los siguientes componentes:
1. str_replace_based_edit_tool
Permite al agente ver, crear y editar archivos y directorios. Esta utensilio forma la columna vertebral de la manipulación del código, esencial para difundir parches precisos.
2. interfaz bash
Proporciona un entorno de shell persistente donde el agente puede ejecutar comandos, capturar futuro de terminales y evaluar los errores de tiempo de ejecución, simulando el flujo de trabajo de la serie de comandos de un desarrollador.
3. módulo secuencial_tinking
Restablecimiento las capacidades cognitivas del agente. Estructura los pasos de resolución de problemas al permitir el razonamiento iterativo, la gestación de hipótesis y la demostración, similar al proceso de pensamiento de un ingeniero humano.
4. CKG_Tools (herramientas de gráficos de conocimiento del código)
Construye un dibujo de conocimiento semántico para toda la colchoneta de código. Esto permite al agente inquirir y razonar eficientemente sobre clases, funciones y estructuras de archivos.
5. Task_Done Signal
Indica el final de una tarea y proporciona un epítome estructurado, esencial para respaldar la claridad y la transparencia en la automatización.
Capacidades esencia
La construcción del agente de Trae está diseñada para atracar los desafíos de ingeniería del mundo auténtico con precisión y autonomía. Es particularmente adecuado para:
- Depuración: El agente de Trae puede rastrear las raíces de error a través de la reproducción sistemática, guiada por su maniquí de razonamiento estructurado.
- Navegación de la colchoneta de código: Utilizando el dibujo de código interno y la búsqueda poderosa, identifica rápidamente dónde se deben realizar cambios.
- Coexistentes de fijación: Con solo un aviso, Trae Agent puede producir y aplicar parches de código. Estos parches no son solo correcciones sintácticas, sino que se validan a través de comprobaciones y pruebas lógicas.
- Compatibilidad del maniquí cruzado: El soporte para los proveedores de múltiples LLM garantiza la flexibilidad y la resistor en los diferentes contextos de implementación.
Código extenso y ecosistema
El agente de Trae está de código extenso bajo la osadía MIT, lo que la hace accesible para desarrolladores, investigadores y equipos empresariales. El código fuente está acondicionado en Githubyuxtapuesto con instrucciones de configuración, explicaciones de construcción y ejemplos de uso.
Este impulso es parte del esfuerzo más amplio de Bytedance para impulsar la innovación en las herramientas de incremento asistidas por AI-AI, con Trae Agent posicionada como una utensilio fundamental para construir agentes autónomos en dominios de ingeniería de software.
Casos de uso
Algunas aplicaciones prometedoras de Trae Agent incluyen:
- Automatizar tareas de mantenimiento de rutina en bases de código heredado
- Programación colaborativa en tiempo auténtico en entornos de equipo
- Automatización de tuberías de integración e implementación continua (CI/CD)
- Asistente de enseñanza para codificar bootcamps o incorporar nuevos ingenieros
Conclusión
En conclusión, Trae Agent representa un paso significativo en las herramientas de ingeniería de software autónomo, combinando las capacidades de LLM con un entorno CLI estructurado y acuoso. Con su soporte para backends de modelos múltiples, epítome en tiempo auténtico y rendimiento de vanguardia en el tira SWE verificado, ofrece un situación prometedor para automatizar flujos de trabajo de incremento complejos. Si admisiblemente el tesina se encuentra actualmente en su etapa alfa, el equipo de Bytedance lo está en incremento activo, con mejoras continuas esperadas en la integración de modelos, la orquestación de tareas y el soporte de herramientas de desarrolladores más amplios. Se alienta a los desarrolladores e investigadores a explorar, contribuir y proporcionar comentarios a través del repositorio de código extenso.
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Asif Razzaq es el CEO de MarktechPost Media Inc .. Como patrón e ingeniero iluminado, ASIF se compromete a emplear el potencial de la inteligencia sintético para el admisiblemente social. Su esfuerzo más flamante es el impulso de una plataforma de medios de inteligencia sintético, MarktechPost, que se destaca por su cobertura profunda de telediario de enseñanza involuntario y de enseñanza profundo que es técnicamente sólido y fácilmente comprensible por una audiencia amplia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de vistas mensuales, ilustrando su popularidad entre el conocido.