最近一直在用 TRAE 做大模型 Agent 开发，从简单的工具调用 Agent，到带记忆、多步骤规划的业务 Agent，都跑了一遍，今天来社区分享下真实感受，不吹不黑，给同样在做 Agent 开发的朋友参考。
先说说最戳我的几个点：
SOLO 模式太适合 Agent 快速原型
不用自己搭框架、写调度逻辑，自然语言说清楚 “要做一个能查文档、执行代码、回答问题的 Agent”，TRAE 直接帮你拆任务、写代码、连工具链，几分钟就能跑出一个可跑的最小原型，之前自己从零写至少大半天，效率真的拉满Trae。
上下文理解很稳，多文件 / 多步骤不迷路
Agent 最头疼的就是上下文乱、跨文件记不住、步骤断档。TRAE 对项目上下文、代码结构、历史对话的记忆很稳，写多轮交互、状态流转、工具嵌套调用时，很少出现 “失忆”“胡编步骤” 的情况，调试省心很多。
自定义 Agent + Skills 很灵活，能落地
不是只能玩 demo，支持自己封装技能包、配置工具调用规则、绑定大模型接口，能把业务逻辑、prompt 模板、执行流程打包成 Skills，复用性很强，小项目直接能用，团队协作也方便。
国内模型友好，不用折腾网络
内置豆包、DeepSeek 这些模型，开箱即用，不用搞代理、不用等海外接口，调试、迭代速度快很多，对国内开发者非常友好。
也说下真实小缺点（不影响使用，但希望官方优化）：
复杂多 Agent 协同、长链路规划时，偶尔会出现步骤冗余，需要手动精简一下；
自定义 Agent 的日志、调试信息可以更细一点，方便排查执行链路。
整体用下来，TRAE 对大模型 Agent 开发者真的很友好：快速原型→调试迭代→封装上线全流程都能覆盖，少写很多样板代码，把精力放在业务逻辑和 prompt 优化上，而不是重复造轮子。
如果你也在做大模型 Agent、智能体开发、AI 工具链，非常建议试试 TRAE，尤其是 SOLO 模式 + 自定义 Skills，用过就回不去了。
有没有同好也在用 TRAE 做 Agent？欢迎在评论区交流踩坑、技巧、好用的配置，一起把智能体玩明白～
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