10 月 29 日，AI 开发产品 TRAE 正式上线开发者个人助理“TRAE 宝”。与此前围绕单次任务展开的 Agent 对话不同，TRAE 宝将双层助理体系引入开发工作流，让 AI 持续理解开发者长期积累的项目、任务与决策，而非仅响应当前的某一条指令。
长期以来，用户在 AI 开发过程中的时间消耗不仅在于写代码本身，而且大量花费在项目拆解、任务分派以及多个会话之间的来回切换。新任务启动时，开发者需要向 AI 重新交代项目背景、技术栈与历史决策；需求进入复杂阶段后，又要自行拆解任务、切换会话、追踪进度，再将结果拼装为完整方案。
TRAE 宝采用“全局助理 + 项目助理”的双层架构，分别对应上述两类场景。“全局助理”承担跨项目的记忆与统筹，可读取开发者过往的任务、对话与产物，主动梳理其中可复用的方案与约束。开启新任务时，开发者只需陈述目标，助理即可从历史项目中定位相关经验，完成上下文的自动就位。“项目助理”聚焦单一项目的并行执行。基于当前项目的精确上下文，它将复杂需求拆解为多个可执行任务，调度子任务并行推进、联调与汇总，开发者则以“听汇报、做判断”的方式完成管控。
具体来说，打开 TRAE 桌面端，即可通过“TRAE 宝”进入全局助理，新建或打开项目即可进入项目级助理对话。全局助理支持绑定飞书、微信等即时通讯工具，可在不打开客户端的情况下下发任务并实时同步进度。当前版本支持本地任务，云端任务与移动端能力将在后续迭代中开放。
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