この動画では、AI開発ツール「TRAE」について詳しく解説している。CursorやWindSurfなどの既存ツールと比較しながら、TRAEの低価格性と高い機能性を紹介。無料版から月額3ドルのプロ版まで、様々な価格帯で利用可能である。動画内では実際にゲーム開発のデモンストレーションを行い、1154行のコードで3Dカーシミュレーターを作成。さらにMCP（Model Context Protocol）を使用したゲームプレイの自動化も実演している。複数のAIモデルに対応し、カスタムエージェントの作成も可能な多機能ツールとして紹介されている。
TRAEの紹介と価格比較
皆さん、今日はAI開発において最も低価格で利用できる最高のインターフェースについてお話しします。多くの人がCursorやWindSurfなど様々なツールの使用をやめて、このツールを使い始めています。私が実際に行ったテストと、このTRAEが持つ機能をいくつかご紹介しましょう。それでは始めましょう。
いつものように、いいねを押してくださった皆様、チャンネル登録をしてくださった皆様に感謝申し上げます。このAIチャンネルをスポンサーしてくださっているチャンネルメンバーの皆様に特別な感謝を申し上げます。メンバーの皆様には、WhatsApp統合、PDF読み込み、ファイル読み込み、MCPとの統合など、非常に高度なタスクを実行するインテリジェントエージェントについて、ゼロから教える独占動画にアクセスしていただけます。また、先行配信動画もご覧いただけます。
さて、今日はこのTRAEについてお話しします。このツールをどこで知ったかというと、前回の動画でこんな質問をしたのです。「皆さんはまだ何を使っていますか？WindSurfを使っていますか？Cursorを使っていますか？Gemini CLIを使っていますか？あの大きなブームが過ぎ去った後、現実的に何を使っていますか？」あの時期は本当に多くのツールが同時に登場していました。Copilotなど、実に多くのものが一度に現れて、基本的には少数のツールだけが最終的に生き残ることになるでしょう。
皆さんのコメントから「このTRAEをテストしてみて、これが一番優れているから」という声をいただきました。私もテストを行い、このツールが使いやすく、いくつかの理由で優秀であることが分かりました。
まず価格についてですが、とても興味深いことに、完全無料版があります。月に10回の高速リクエストと50回の低速リクエストをプレミアムモデルで利用できます。つまり、いつかは制限に達してしまいます。月に1000回の高度なモデルリクエストと5000回の自動補完が利用できます。無料版では、頻繁に使用すると制限に達してしまいます。
しかし驚くべきことに、月額プロプランはわずか3ドルです。前回の動画では、十分なテストを行うには5ドルで十分だと言いましたが、この月額プランはわずか3ドルで、高度なモデルへの無制限リクエストと無制限の自動補完機能を提供します。高速・低速リクエストは月600回までです。また、初月は3ドルで、2ヶ月目からは10ドルになります。年間プランなら月7.5ドルになります。
これは非常に安価です。テストしてみる価値があります。まだ試していない方は無料版でテストし、1ヶ月試してみたい場合は3ドル（約15レアル）で利用できます。
他ツールとの比較と機能紹介
ここで彼らはCursorとの比較を行っています。Cursor Proは20ドル、TRAEは10ドルです。年間プランではTRAEが7.5ドル、Cursorが16ドルです。高速リクエストは月600回で、Cursorの500回より多くなっています。リクエストコストは0.02ドルで、Cursorの0.04ドルより安価です。高度なモデルは無制限で、Cursorは部分的です。その他の機能は同等で、両方とも無制限です。
つまり、価格が問題なら、無料版を使うか、非常に安価なプロ版を利用することができます。
インストールは非常に簡単で、ダウンロードするだけです。特別なことは何もありません。インストール後、この馴染みのある画面に到達します。この部分は全く同じです。
チャット画面には既に興味深い機能があります。例えば、私が以前行った会話履歴を見ることができます。ここでカーゲームを作成したのを見せましょう。エージェントを選択することもできます。例えば、ビルダーエージェント、MCPを使用するビルダーエージェント、新しいエージェントを作成することも可能です。
コンテキスト機能もあります。画像を送信することもでき、モデルの選択も可能です。現在は自動モードになっています。自動を無効にすると、Claude 3.5、3.7、Claude 4が表示されます。Gemini 2.5 Pro、GPT-4o1、GPT-4o、DeepSeek V3、DeepSeek R1、Grok 4（新しく追加された）、Gemini 2.5 Flashなどがあります。
モデルを追加したい場合は、ここをクリックすると、Anthropic、OpenAI、Gemini、Qwenなどのオプションが表示されます。前回の動画で、QwenAIとの統合が可能であることを紹介しました。
DeepSeek、OpenRouterもあります。OpenRouterは多くの無料モデルがあるので興味深いです。その他にも、Voice Engine、Alibaba、Tencent、GT、Silicon、Novitaなど、多くのサーバーオプションがあります。BytePlusもあります。選択して、モデルを選ぶだけです。例えば、OpenRouterには様々なモデルがあります。希望するモデルが見つからない場合は、別のモデルを追加し、モデルID、APIキーを入力するだけです。
重要な設定とテスト実行
重要な設定として、ルール機能があります。ルールをクリックすると、ユーザールールとプロジェクトルールの2種類があります。ユーザールールはより一般的な設定です。ルールを追加する場合、言語を定義したり、システム（Mac、Windows、Linux）を定義したり、コード生成時のコメントについて設定したりできます。
私は何も設定せず、システムをWindowsに設定するだけにします。言語については、英語で話すこともあればポルトガル語で話すこともあるからです。
プロジェクトルールの場合、推奨される設定は少し異なります。フレームワークのバージョン、特定のAPIの使用を避けるなどの詳細設定です。例えば、「プロジェクトはFast APIを使用したPythonで作成し、WebプロジェクトはHTML、CSS、JavaScriptを1つのファイルで作成する」などです。
これがルールの例です。お分かりのように、プロジェクトルールはこのフォルダーに保存されますが、ユーザールールはより一般的な設定です。
カーシミュレーターの実演
私は最初のテストとして、カーシミュレーターを作成しました。いつものプロンプトを使用して、対戦相手のいるカーゲームを作成しました。ビルダーが「Car Simulator 3D」を作成し、プレビューを開き、Pythonサーバーを作成しましたが、うまくいきませんでした。その後NPXで試してもうまくいかず、最終的にNPX serveで成功しました。動作方法を示しました。
これが彼が作成したコードです。1154行のワンショット・コードでした。私はこのカーテストを何度も実行しましたが、1154行が生成されるということは、ゲームが良い出来だということです。
ここで手動でサーバーを起動しますが、実際には自動的に起動され、動作すると localhost:3000で表示されます。プレビューを開くと画面中央に表示されます。ブラウザーがHTMLのプレビューを表示しています。
ゲームをプレイしてみましょう。皆さんはもう気づいているかもしれませんが、この雲を見てください。動いています。列車が走っているのも見えます。ゲームを開始する前から、この出来栄えが非常に良いことが分かります。
ゲーム実演と機能分析
スペースキーでゲームを開始します。車を見てください。AIが作成した車です。美しいマップです。背景の山々は少し奇妙ですが、初めて山がコーン型ではありません。皆さん、気づいていますか？山がコーン型ではないのです。ただし、木はコーン型ですが。
どのモデルを使用したかと聞かれても、全く分かりません。自動モードに設定してこれを生成しました。どのモデルがこのゲームを作成したと思うか、コメントで教えてください。
ご覧のように、雲が動いていて、山は単純なコーン型ではなく、列車は円形のコースを走っています。もちろん、私の車は少し横向きになっていますが、ゲームは正常に動作しています。このような加速された動きのゲームが好きです。
キーの動きと車の回転を見てください。少し加速し過ぎて、コインを取るのが難しくなっていますが、コインは正常に取得でき、全てが正常に動作しています。これが非常にうまく機能したことが分かります。
上部でCar Simulatorとプレビューを切り替えることができます。これはまさにブラウザーでCar Simulatorゲームを実行しているようなものです。
コンテキスト機能の説明
重要な機能として、コンテキスト機能があります。これは非常に興味深い機能で、ファイル、フォルダー、ドキュメント、ワークスペース、Webサイトなどをコンテキストとして設定できます。
コンテキストを設定する場合、ドキュメントを追加してコンテキストを作成するよう求められます。コンテキストを追加しましょう。ローカルファイルかURLを選択できます。
URLを選択し、例としてMoonshot AIのAPI仕様が記載されたリンクを参照として追加します。「QwenAI API」と名前を付けます。確認すると、このページをクロールし、内部にあるすべてのコンテンツをインデックス化し、興味深いと思われるすべてのファイルをインデックス化します。
しばらく処理されます。この場合は1ページだけでした。1ページをインデックス化し、最終更新日時を表示し、APIドキュメントというコンテキストができました。
コンテキストを追加する際、これをドキュメントとして設定すると、QwenAIが見つかり、このファイルを参照するようになります。
「ドキュメンテーションに従って、QwenAIを使用するPythonチャットボットを作成してください」と指示します。これは簡単です。このQwenAIドキュメントを参照し、要求されたドキュメンテーションに基づいてコードを生成する必要があります。OpenRouterを使用し、ドキュメンテーションにあるK2モデルを使用する必要があります。
QwenAIを使用したチャットボットが作成されました。彼が作成したPythonファイルを見てみましょう。受け入れるかどうか尋ねられます。「Accept All」を選択します。閉じました。すべて受け入れられました。
興味深いことに、彼は実際にドキュメンテーションを使用しました。OpenRouterを使用しているからです。OpenRouterのベースURLを使用しています。私がOpenRouterを使用するよう説明していなかったにも関わらず、彼がOpenRouterを使用しているということは、手順を読んだからです。
モデルも正確です。「moonshot-v1-8k」。完璧です。このサイトのドキュメンテーションに完全に従っています。このサイトが複数のページを持っていた場合、すべての内部ページもインデックス化されるでしょう。非常に良いです。
MCP統合とゲームプレイ
さて、避けて通れない質問です。以前の動画で、MCPを使用してプレイできるゲームを作成しました。MCPを使用してエージェントにこのゲームをプレイさせることができるか見てみましょう。
MCPを設定する必要があります。MCPサーバーを追加しましょう。MCPを追加する際、マーケットプレイスから既存のMCPサーバーを選択するか、手動で追加できます。
マーケットプレイスには多くのオプションがあり、追加するだけですが、私の場合は手動で行います。SSEバージョン（オンライン版）の場合は、URLを使用します。私の場合はローカルURL（127.0.0.1:8080/sse）です。
サーバーを開始するだけです。接続が確立され、正常に動作します。確認するだけで完了です。準備中と表示されます。サーバーが起動し、緑色のシグナルが表示されて動作していることが分かります。
「move」「score」「map」が表示されました。「Block Pickerをプレイしてください」と指示しましょう。2つのタスクを設定します。「マップのレイアウトを確認し、キャラクターPを動かして報酬Rを取得する」。
違いがあります。MCPを使用するビルダーを選択する必要があります。そうしないと、サーバーを認識できません。キーをクリックすると、Block Pickerが動作していることが分かります。
「MCPを使用してBlock Pickerをプレイしてください」と指示します。うまくいくか見てみましょう。Block Pickerが表示されました。開始しました。マップを確認して、キャラクターを動かします。方向を尋ねています。
回答によると「up」で、これは理にかなっています。彼は緑色のキャラクターです。各ステップで質問しています。「auto run」に設定して、自動でプレイさせてみましょう。
うまくいっています。上に移動しています。正しく動作しています。左に移動しました。あと少しです。うまくいくでしょうか。上に移動すれば取得できます。
あ、通り過ぎました。今どうなるでしょうか。時々最初は間違えても、自己修正することがあります。いえ、通り過ぎて、失敗して、間違えました。上に移動しました。
今度は右に移動するでしょうか。今度は成功するはずです。この位置からなら動作するはずです。回復しています。報酬を取得するでしょうか。3、2、1。取得しました！そして、すぐ隣に別の報酬が現れました。
2つ目も取得しました。素晴らしいです。いいねを押してください。私たちのモデルが報酬を取得し、ゲームをプレイできています。
でも皆さんご存知のように、無限にプレイさせ続けることはできません。ここで終了しましょう。
カスタムエージェントの作成
もう一つの重要な機能として、カスタムエージェントを作成できます。例えば、エージェントをカスタマイズできます。作成をクリックします。
名前を「Bob Agent」として、詳細を設定します。「ポン・デ・ケージョの故郷のアクセントで話すミナスジェライス州出身のエージェント」。
ツールを選択できます。Block Pickerを使用するか、ファイルアクセス、ターミナルアクセス、検索機能、プレビュー機能などを設定できます。チャット用エージェントにしたいので、すべて無効にします。
作成して使用してみましょう。「Bob Agent」が表示されました。「こんにちは、元気ですか？」と尋ねてみましょう。
「やあ、元気だよ！こっちは順調だ。君の調子はどうだい？」完璧に動作しました。現在、3つのエージェントがあります：Build、Build with MCP、Bob Agent。
特定のプロジェクトの特性に合わせたエージェントを作成したい場合、これは優秀です。
将来の可能性と改良版テスト
このエージェントがタスクを実行できることがお分かりいただけたでしょう。これは最も興味深い機能の一つです。将来的には、このようなインターフェースが日常的なタスク実行に使用されるようになると思います。ブラウザーやターミナルで統合されたエージェントですが、将来的には、これらがより洗練されたものになると思います。
現在、これはプログラマー向けのインターフェースですが、コンピューターにアクセスでき、会話してタスクを依頼できるエージェントを右側に配置するというアイデアは完璧です。このことについて、皆さんの考えをコメントしてください。
結果に非常に驚きました。ゲームをプレイできるとは思っていましたが、確信はありませんでした。今では、これが機能することが確実になりました。この先は成功あるのみです。
皆さんの考えをコメントしてください。このようなビデオを継続して見るためにチャンネルをサポートしたい場合は、メンバーになってください。メンバーはインテリジェントエージェントの独占ビデオや先行配信ビデオにアクセスできます。いいねを押してください。
新しいチャットを開いて、カーゲームのプロンプトV3を実行してみましょう。現在、14のタスクに分かれています。基本的に最初の部分は同じです。山、雲、線路を走る列車です。
今回は特に、マップの中央に円形のルートが必要であることを指定しました。以前のバージョンでは偶然でした。列車がまっすぐ来ることもあれば、円形のコースを作ることもありました。
最終的に変更した点は、車の速度を示すスピードメーター、車が取得したコインの量を示すエネルギーバー、スコアボードが必要だということです。これらは通常すでに含まれていますが、明確にスコアボードを要求することで、より良く機能するはずです。
このプロンプトを作成した理由は、最初は、エージェントに渡すためのものではなかったからです。エージェントが問題を解決するためのものではありませんでした。エージェントがあるので、チェックリストを作成して、段階的に実行できるようにしました。これにより、より良い結果が得られるはずです。
重要な詳細として、ここでビルダーを設定することを忘れないでください。そうしないと、期待通りに開始されません。
生成が完了したら、「accept」を選択します。彼が作成したすべてを受け入れます。ファイルが以前と同じように大きくなったか確認してみましょう。
793行なので、技術的には小さくなっています。サーバーの実行を要求していますが、実際にはサーバーはすでに動作しています。スキップします。
彼が作成したバージョンがこれです。これは非常に奇妙で、とても違います。見てみましょう。スペースキー。何か2D的なものを作成しました。これは今まで見た中で最も異なるバージョンです。何が起こっているのか理解できません。
青い四角が私だと思います。コインを探してみましょう。ゲームは非常に異なっています。列車は円形で、正確に動作しています。速度も表示されています。衝突しました。爆発しました。
あそこにコインがあるのでしょうか？見つけました。これがコインだと思います。取得しました。うまくいきました。白いオブジェクトは雲だと思います。
初めて異なるゲームができました。いつものような見た目ではありませんが、きちんと動作しています。上から見た2Dになっています。
上部にプレイヤー情報、AIのポイント、要求したバーがあります。速度は表示されていますが、ゲージとして表示されていません。後でゲージを作成するよう説明する必要があります。スコアボードも正確に表示され、コントロールもすべて正常に動作しています。
段階的なプロンプトのアイデアが改良をもたらすという仮説が確認されました。この最初のテストでは変更が見られましたが、おそらくいくつかの点でより明確にする必要があります。
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