O TRAE, utilizado por 92% dos engenheiros da ByteDance, agora está voltado para o mercado corporativo.
O "primeiro ano" da programação com IA ainda não terminou e, à medida que nos aproximamos de 2026, este campo está entrando em uma segunda metade ainda mais brutal.
O motivo de ser tão brutal é que as regras mudaram. Se a primeira metade era sobre "velocidade", então a segunda metade é sobre "aterrissagem".
As mudanças que isso acarreta podem ir muito além do que os desenvolvedores imaginaram. Recentemente, a OpenAI revelou um caso de engenharia disruptivo: a equipe do Sora para Android enfrentou uma tarefa de lançamento extremamente urgente.
Para isso, eles montaram uma equipe de "forças especiais" composta por apenas quatro engenheiros. Usando programação de IA, essa equipe de quatro pessoas lançou uma versão interna em 18 dias e uma versão pública 10 dias depois. Não se tratava de uma corrida contra o tempo que sacrificasse a qualidade; pelo contrário, eles mantiveram um alto padrão de manutenção mesmo em um período tão curto.
É evidente que a IA não se limita a escrever código, mas também define a arquitetura de software . A Gartner prevê que, até 2028, 90% dos engenheiros de software corporativos usarão codificação com IA, aumentando a eficiência do desenvolvimento em 30%.
Na China, essa mudança é ainda mais radical. Os dados mostram que 84% dos desenvolvedores usam produtos de codificação com IA, sendo que 51% os utilizam diariamente.
Mas por trás da empolgação, as ansiedades dos CTOs são, na verdade, mais profundas.
Porque a programação em IA está passando por seu "desencantamento" mais doloroso : de simplesmente verificar "se você sabe escrever um código em Python" para exigir "se você consegue lidar com engenharia empresarial complexa".
A questão há muito deixou de ser "se devemos fazer isso" e passou a ser "como fazê-lo melhor" .
Em resumo, as empresas devem primeiro abordar quatro grandes desafios ao introduzir a programação de IA: segurança e conformidade, adaptabilidade de desempenho, transparência de gestão e integração de processos. Sem resolver essas questões, a IA não só deixará de melhorar a eficiência, como também se tornará um poço sem fundo que consome custos de manutenção e cria vulnerabilidades de segurança.
Ontem, uma grande empresa chinesa também apresentou sua resposta. Na conferência Volcano Winter Force, a ByteDance lançou oficialmente o TRAE CN Enterprise Edition. Com 6 milhões de desenvolvedores e a liderança de mercado, o TRAE entrou oficialmente no mercado B-end. Seu objetivo é claro: superar os principais obstáculos que impedem a codificação de IA em aplicações empresariais.
TRAE CN Enterprise Edition: Colocando a programação de IA em uma "trilha de engenharia".
Se a programação com IA significar apenas que o código pode ser executado e todo o resto depende da sorte, então ela nunca se tornará verdadeiramente parte do fluxo de trabalho principal do desenvolvimento empresarial.
Essencialmente, trata-se de um jogo de "controle".
As empresas precisam de programação de IA que lhes permita monitorar seu próprio processo de treinamento e até mesmo escrever suas próprias estruturas de teste, mas o "poder de decisão" final e a "direção da iteração" devem sempre permanecer nas mãos humanas. Essa é uma colaboração delicada entre humanos e máquinas: a IA é responsável por executar o trabalho e formular os planos iniciais, enquanto os humanos são responsáveis por revisar, discutir e iterar sobre esses planos.
Esse tipo de detalhe de "colaboração controlada" está presente em toda a TRAE CN Enterprise Edition.
Evita prender os desenvolvedores em uma programação às cegas, do tipo "sorteio de cartas", forçando a IA a seguir um caminho rigoroso de colaboração em equipe por meio da configuração de regras corporativas, bases de conhecimento e agentes . Dentro dessa estrutura, o TRAE não apenas gera código, mas também cria um recurso de engenharia que "entende o negócio e segue as regras".
A maior fragilidade dos grandes modelos de uso geral não é, na verdade, a limitação da capacidade computacional, mas sim a limitação da "janela de contexto e do número de vezes que as ferramentas podem ser chamadas".
Geralmente, eles só conseguem visualizar o arquivo aberto no momento, e essa capacidade é uma piada quando se trata de um repositório corporativo gigantesco (Monorepo) com centenas de milhões de linhas de código.
Portanto, o TRAE CN Enterprise Edition foi profundamente otimizado para desempenho de contexto e índice, especificamente para cenários de grandes repositórios, construindo diretamente uma "visão panorâmica" semelhante à de um arquiteto sênior .
Ele suporta a indexação de repositórios massivos com 100.000 arquivos e 150 milhões de linhas de código e, com sua janela de contexto ultralonga, pode se adaptar aos cenários de programação mais complexos . Comparado à simples recuperação de texto, o TRAE alcança recuperação ultrarrápida e indexação incremental em tempo real de centenas de milhões de linhas de código . Otimizado por clusters de GPUs de nível empresarial, ele mantém tempos de resposta na ordem de milissegundos, mesmo ao processar quantidades tão massivas de informações.
Isso significa que, no momento em que você digita seus requisitos, o TRAE já "viu" todo o seu projeto, fornecendo não trechos de código isolados, mas considerações ponderadas com base no contexto completo.
Por que precisamos dessa capacidade? Porque as leis físicas que regem a engenharia de software tradicional estão falhando.
O arquiteto e vencedor do Prêmio Turing, Fred Brooks, autor da bíblia da engenharia de software "O Mítico Homem-Mês", disse a famosa frase: "Adicionar mais pessoas a um projeto de software já atrasado só vai atrasá-lo ainda mais."
▲ Fred Brooks
A recém-lançada TRAE CN Enterprise Edition está tentando quebrar essa maldição.
É importante entender que muitas equipes técnicas consolidadas possuem seu próprio conjunto de jargões e regras. Esse conhecimento valioso geralmente está disperso em documentos wiki, processos de CI/CD ou ferramentas específicas. A IA de propósito geral desconhece completamente isso, e o código gerado frequentemente apresenta uma linguagem "leiga", exigindo extensa correção manual.
A solução do TRAE Enterprise Edition é: adaptação completa ao cenário, permitindo que a IA aprenda a "linguagem" da equipe .
Isso permite que as empresas acessem diretamente bases de conhecimento e padrões , e que utilizem de forma uniforme ferramentas e fontes de dados corporativas baseadas no protocolo MCP . Isso equivale a equipar a IA com o "cérebro" e os "membros" de uma empresa.
Quando o agente recebe instruções, ele se calibra com base nas regras da empresa e na base de conhecimento. Portanto, o código gerado pelo TRAE vem com suas próprias "regras": ele entende melhor a lógica de negócios, gera código mais preciso e pode até se integrar com sistemas CI/CD e DevOps existentes para alcançar o desenvolvimento integrado de IA.
Mais importante ainda, torna a chamada "caixa preta da gestão" mais transparente.
Anteriormente, os chefes hesitavam em adotar IA porque não sabiam o que os funcionários estavam fazendo com ela ou qual era o retorno sobre o investimento (ROI). O TRAE CN Enterprise Edition transforma o desempenho diretamente em um painel de controle . Ele pode rastrear métricas importantes, como a taxa de geração de IA e o volume de código, tornando o ROI geral claramente visível; também permite definir limites de custo e monitorar o consumo em tempo real, tornando os cálculos de custos transparentes.
Obviamente, tudo isso depende do cumprimento do "limite máximo" de segurança.
A TRAE Enterprise Edition garante que os dados não serão usados para treinamento . O acordo de privacidade oficial afirma claramente que o código corporativo nunca será usado para treinamento de IA. Combinado com a transmissão de código criptografada de ponta a ponta, armazenamento zero na nuvem (os arquivos de código são armazenados localmente por padrão) e um mecanismo de autodestruição de dados baseado em nuvem , os ativos de código corporativo são "à prova de falhas".
O TRAE Enterprise Edition resolveu de forma sólida três problemas críticos de engenharia: permitir que a IA veja tudo (indexação completa do banco de dados), entenda as regras (internalização de regras) e alcance a operação em circuito fechado (colaboração de agentes).
É precisamente por ter superado esses três desafios complexos que o TRAE Enterprise Edition conseguiu transformar a Codificação de IA de uma ferramenta "às vezes útil, às vezes disruptiva" em um fator confiável de aumento de produtividade para P&D empresarial.
Validando o "determinismo" nas operações comerciais mais reais da ByteDance.
Em 2025, já estaremos acostumados a ver produtos de IA exibindo uma gama impressionante de parâmetros em apresentações de PowerPoint, mas o que realmente convencerá os diretores de tecnologia serão os dados gerados em cenários de negócios extremos.
O melhor teste é, sem dúvida, o produto que lida com o tráfego massivo da ByteDance. Afinal, ser testado em cenários de negócios reais com colaborações simultâneas em larga escala é mais eficaz do que qualquer promessa de "melhoria de eficiência". Atualmente, 92% dos engenheiros da ByteDance utilizam o TRAE para desenvolvimento.
Tomemos como exemplo os serviços de estilo de vida do Douyin. Este negócio evolui a uma velocidade impressionante. No passado, o maior desafio era o processo longo e complexo, desde a definição de requisitos até o lançamento, que exigia um enorme investimento de mão de obra. Desde o briefing em linguagem natural escrito pelo gerente de produto até a primeira linha de código escrita pelo engenheiro, havia uma grande "perda de comunicação" no meio do processo.
Os engenheiros não precisam apenas entender a lógica de negócios, mas também precisam usar a sua capacidade de raciocínio para encontrar middleware compatível, regras de disjuntores e inúmeras dependências ocultas.
O ponto de inflexão na produtividade que as empresas esperam que a IA traga geralmente não é uma "disrupção" que muda tudo, mas sim algo que se infiltra nos processos existentes da empresa como água, preenchendo as lacunas de eficiência.
A solução oferecida pelo TRAE CN Enterprise Edition é um tipo diferente de "integração profunda em toda a cadeia de valor", que exala uma "expertise" consolidada.
Quando um engenheiro enviava um documento Lark para o TRAE, este não traduzia mecanicamente o chinês para código. Ele não apenas entendia a lógica de negócios de "resgate de cupons de compra em grupo", mas também analisava o contexto de serviço atual e o comparava automaticamente com as especificações de chamadas RPC mais recentes da equipe. Ele até apontava a ausência de lógica de fallback não mencionada no documento.
Se você perguntar à equipe de P&D o que eles mais detestam fazer, escrever testes unitários certamente estará na lista.
Este é um trabalho árduo. Para cumprir os prazos estabelecidos pela empresa, os testes unitários costumam ser o primeiro passo a ser sacrificado; e quando o sistema falha, a falta de testes unitários é a primeira culpada. Esse ciclo vicioso tem atormentado inúmeras equipes técnicas.
O TRAE fez algo excepcionalmente bem: gerou e reparou testes unitários automaticamente .
De acordo com testes internos da equipe de P&D, após a integração do TRAE, o tempo de geração de testes unitários foi reduzido para menos de 18 minutos, e a taxa de aprovação na primeira compilação foi superior a 70%. Observe que esses 70% não se referem a pseudocódigo gerado, mas sim a casos de teste reais que foram executados com sucesso.
A TRAE assumiu silenciosamente essas tarefas tediosas, repetitivas, porém cruciais, sujas e cansativas, permitindo que os engenheiros dedicassem sua preciosa capacidade intelectual ao projeto arquitetônico e à inovação nos negócios.
Essa lógica, que funciona dentro da ByteDance, também está sendo replicada em empresas externas.
No sistema de gestão de uma importante fabricante de hardware para PCs , 80% do código é antigo e repetitivo. Anos de acúmulo de código tornaram a manutenção extremamente difícil, e cada alteração é como desarmar uma mina terrestre.
Após a introdução do TRAE CN Enterprise Edition, ele atua como o "guardião" da base de conhecimento corporativa. Em cenários de backend Java, o TRAE pode identificar com precisão problemas arquitetônicos desatualizados e até mesmo detectar gargalos de desempenho, como consultas duplicadas, fornecendo soluções de otimização.
Na interface, integra-se diretamente com o Figma, convertendo instantaneamente imagens de protótipos em código. A equipe de desenvolvimento elogiou a funcionalidade por "eliminar a etapa de recorte de imagens e acelerar significativamente o processo".
Ele consegue lidar com sistemas legados complexos e historicamente sobrecarregados (código legado), o que significa que não é exigente quanto ao código e tem uma grande capacidade de compreender e penetrar no contexto.
Para a fintech Huifu Payment, existem requisitos de nível financeiro para precisão de código e eficiência de entrega. No desenvolvimento de sua plataforma de pagamentos PaaS, "Dougong", o processo demorado para os desenvolvedores entenderem a documentação da interface e a dificuldade na resolução de problemas durante a implantação no ambiente sempre foram problemas persistentes que dificultaram a entrega.
Ao aproveitar os recursos do Agente do TRAE Enterprise Edition, eles obtiveram diagnósticos inteligentes de ambiente e geração automatizada de casos de teste. Ele pode analisar logs de ambiente downstream, identificar problemas rapidamente e minimizar diretamente os custos de comunicação.
Os resultados foram imediatos. Começando com um projeto piloto cauteloso de 10 licenças, expandiu-se rapidamente para 100 licenças, com uma taxa de atividade máxima de até 70%. Essa utilização frequente e de baixo para cima demonstra que o TRAE está verdadeiramente integrado ao fluxo de trabalho principal dos engenheiros, em vez de ser um plugin auxiliar dispensável.
Desde os cenários de alta concorrência da ByteDance até a manutenção de clientes existentes de gigantes da tecnologia, e posteriormente à melhoria da eficiência de entrega no setor fintech, a transformação do TRAE Enterprise Edition também demonstra a crescente maturidade da codificação de IA. Possui valor de aplicação real para P&D em nível empresarial que busca precisão e exige não apenas velocidade, mas também estabilidade.
A segunda metade da programação de IA precisa se tornar uma força produtiva determinística.
Apesar das previsões generalizadas na indústria de que a programação com IA ainda possui um enorme potencial de crescimento, o caminho da observação à experimentação continua sendo difícil para inúmeras empresas.
O que as empresas precisam não são vibrações aleatórias, mas especificações definidas.
Portanto, a próxima etapa da programação de IA passará de "humanos dirigindo humanos" para "humanos definindo especificações e a IA sendo implementada".
O TRAE CN Enterprise Edition baseia-se nessa avaliação, internalizando a experiência da ByteDance em cenários extremamente complexos e massivos no lado do cliente (C-end) em recursos de resolução de problemas e estabelecendo um relacionamento de produção totalmente novo.
O TRAE não se limita a gerar código de demonstração; seu objetivo é acompanhar os desenvolvedores em todo o processo, da concepção à implementação. Ele libera os engenheiros de tarefas repetitivas, permitindo que definam a arquitetura, obtenham insights de negócios e entreguem código pronto para produção para empresas.
No entanto, essa evolução das relações de produção está destinada a ser tudo menos fácil. A inércia tradicional em P&D, os sistemas complexos existentes e as preocupações com segurança e conformidade continuam sendo realidades significativas que se interpõem no caminho das empresas.
O surgimento do TRAE pode estar simplesmente abrindo uma brecha nessa alta barreira. A capacidade de comprovar continuamente o valor dessa "certeza" e de conquistar a confiança das pessoas na ByteDance, como acontece com os profissionais da IA, será crucial para determinar se ele realmente conseguirá dominar o mercado corporativo.
Essa longa corrida da programação de IA está apenas começando. A TRAE garantiu uma boa posição, mas a verdadeira competição ainda está por vir.
Por Li Chaofan
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