Trae Agent支持离线模式，通过本地Ollama模型、离线配置、预缓存资源及功能验证，可在断网时完成代码理解、编辑、调试与初始化等任务。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您尝试使用Trae Agent执行开发任务，但设备处于无网络连接状态，则常规在线模式将无法调用云端大语言模型服务。Trae Agent确实支持离线模式，它通过本地部署的大语言模型与完全本地化的工具链，在断网条件下仍可完成代码理解、编辑、调试与项目初始化等核心操作。以下是实现断网可用的具体方法：
一、启用Ollama本地模型服务
该方法通过在本地运行Ollama服务并加载预下载模型，使Trae Agent绕过所有外部API请求，全部推理均在本机完成。模型响应不依赖任何网络通道，是离线模式的基础支撑。
1、在终端中执行安装命令：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
2、拉取适合硬件配置的轻量级模型：ollama pull llama3:8b
3、启动本地Ollama服务：ollama serve
4、验证服务是否就绪：ollama list 应显示已加载的模型名称及状态
二、配置Trae Agent离线运行参数
此步骤确保Trae Agent识别当前为离线环境，并自动切换至本地LLM客户端与工具执行路径，避免尝试连接云端服务端点。
1、创建或修改配置文件 trae_config_offline.yaml，设置 llm_provider: ollama 与 model_name: llama3:8b
2、禁用所有远程依赖项：将配置中 api_base_url、api_key 字段设为空值或注释掉
3、指定本地工具路径：在 tools 配置块中，确认 bash_tool 与 edit_tool 的执行路径指向本地二进制或脚本文件
三、使用预缓存资源避免运行时网络请求
Trae Agent在首次运行时可能尝试下载模板、语法定义或工具依赖，离线前需预先完成这些资源的本地化存储，防止断网后因缺失资源而中断任务。
1、在联网状态下执行初始化命令：trae-agent init --cache-all
2、手动下载并放置常用代码模板至 ~/.trae/cache/templates/ 目录
3、运行 trae-agent tools sync --local-only 同步全部工具到本地存储路径
四、验证离线功能是否生效
该步骤用于确认Trae Agent已在无网络环境下正确加载本地模型并执行任务，是离线模式启用成功的最终判定依据。
1、拔掉网线或关闭Wi-Fi，确保系统网络接口完全不可达
2、执行基础推理测试：trae-agent run --task "解释Python中__init__方法的作用" --config-file trae_config_offline.yaml
3、观察输出是否返回结构清晰的中文解释，且响应时间稳定在本地模型典型延迟范围内（如1–3秒）
4、执行文件编辑任务：trae-agent run --task "在当前目录新建hello.py，写入print('Hello, offline world!')"
