Cursor 2.0來了，多agent並行，自研模型30秒跑完多數任務，MXFP8訓練

智東西10月30日報道，今天，知名AI編程平臺Cursor宣佈升級到2.0版本，並推出了Cursor首個自研編程模型Composer，以及用於並行協作多個Agent的新界面等15項升級。

Composer模型最大的特點就是快。Cursor稱，該模型專為在Cursor中進行低延迟的Agentic編程而打造，大多數回合在30秒內即可完成，其速度達到同等智能模型的4倍，每秒輸出的token數已經超過200個。

在Cursor的內部評估中，Composer的智能水平已經超過了最佳的開源編程模型（包括Qwen Coder和GLM 4.6），速度則優於現有的前沿輕量級模型（包括Claude Haiku 4.5和Gemini Flash 2.5），不過，其智能水平仍然低於GPT-5和Claude Sonnet 4.5。

▲Composer與前沿開源、閉源模型的智能與速度對比

隨着模型Agent能力的不斷提升，Cursor的UI也隨之升級。Cursor 2.0的UI界面不再以文件為核心，而是圍繞Agent進行重新設計，開發者可以聚焦想要的目標，讓不同的Agent分別處理實現細節。

Cursor 2.0現已支持並行運行最多8個Agent。它們可以在不同的工作區中互不干擾地工作。用户還可以讓多個Agent同時嘗試解決同一問題，再擇優採用最優方案——實踐表明，這種方式在複雜或開放性任務中，能顯著提升結果質量。

需要深入查看或編輯代碼時，用户仍可打開文件，或是一鍵切換回經典IDE視圖。

▲Cursor新版UI

隨着Agent越來越深入到編程工作流中，如何評審代碼和測試變更成了新的問題。Cursor 2.0的新設計讓用户無需再不同文件中跳轉，即可看到修改細節。

新增的原生瀏覽器讓Cursor 2.0能自動測試其工作並迭代，直到產出正確結果，用户還可以直接選中網頁元素讓Cursor修改，實現「指哪兒改哪兒」。

目前，Cursor 2.0已經全量上線，用户可以在Cursor官網下載最新安裝包。不過，如果要在Agent模式中體驗Composer模型，需要訂閲Cursor Pro服務。

下載鏈接：

https://cursor.com/cn/download

01.

2.0版15大升級全揭祕

Agent能自主完成代碼測試了

Cursor在UI與功能方面進行了15項升級，讓其使用體驗更符合如今Agentic編程的特點。

（1）多Agent並行干活，用户可擇優選用

在Cursor全新的編輯頁面中，用户可以更方便地管理Agent，新增的側邊欄可用於顯示Agent和開發計劃。

如今，用户的一條提示詞最多可以交給8個Agent並行處理。這一功能使用git worktrees或者遠程虛擬機完成，以避免文件衝突。每個Agent都會擁有專注的隔離代碼庫副本。

▲Cursor的多Agent模式

不過，燒token可能是這一模式的潛在弊端。網友分享，自己同時調用Sonnet 4.5和Codex，光是改一個圖表顏色，模型就花掉了好幾千個token。

（2）Agent能用瀏覽器了，改前端代碼就像塗鴉

此前，Cursor在1.7版本中beta測試的Agent瀏覽器功能已經正式發佈，Cursor還為企業用户使用這一功能提供了額外支持，如MCP黑白名單管控等安全功能。

Agent可以控制Cursor內置的瀏覽器，通過導航、點擊、輸入、滾動、截屏等操作，完成測試應用、評估無障礙性、將設計轉為代碼等複雜任務。藉助對控制檯日誌與網絡流量的完整訪問，Agent還能調試問題並自動化全面測試流程。

有用户反饋Cursor的瀏覽器功能讓前端開發變得像塗鴉一樣簡單，直接選中要修改的內容，Cursor就能自動改好。

Cursor對瀏覽器工具進行了優化，以提升效率並減少token使用，其優化方向包括更高效的日誌處理、圖像級可視化反饋、智能提示、開發服務器感知等。

（3）代碼審查功能升級，再也不用來回跳轉

改進的代碼審查功能把所有修改聚合到一個界面，讓用户更容易查看Agent對多個文件所做的所有更改，而無需在各個文件之間跳轉。

▲Cursor的聚合審查界面

（4）沙盒終端默認開啟，Agent安全性拉滿

Cursor推出了沙盒終端功能的macOS版本。從Cursor 2.0開始，macOS版本的Agent命令和未列入允許列表的shell命令，將默認在安全沙盒中運行。該沙盒環境擁有對用户工作區的讀寫權限，但無法訪問互聯網。

▲Cursor的沙盒終端

不過，有用户吐槽，自己第一次嘗試，就遭遇了Agent的刪庫操作。

（5）團隊命令自動應用，管理更便捷了

現在團隊管理者可以在Cursor中自定義命令和規則，這一上下文將自動應用於所有團隊成員，而無需存儲在本地編輯器中。

（6）推出語音模式，動動嘴就能調出Agent

使用內置的語音轉文本功能讓用户可通過語音控制Agent。用户還可以在設置中定義自定義提交關鍵詞，以觸發Agent開始運行。

（7）代碼運行性能提升，跑Python更快了

Cursor使用語言服務器協議（LSP）來實現特定於語言的功能，例如跳轉到定義、懸停工具提示、診斷等。Cursor如今大幅提升了所有語言的LSP加載和使用性能，這一提升在Agent場景和查看代碼差異時尤為明顯。

對於大型項目，Python和TypeScript LSP默認運行速度將會更快，內存限制會根據可用RAM動態配置。Cursor還修復了一些內存泄漏問題，並提高了整體內存使用率。

（8）推出后臺計劃模式，對比審查不同方案

Cursor現在支持在后台創建和構建計劃。用户可以使用一個模型來制定計劃，再使用另一個模型來執行計劃。

用户可在前臺或后臺構建計劃，甚至可以通過並行Agent來同時制定多個計劃，以便對比和審查不同方案。

（9）推出團隊命令，實現高效知識共享

Cursor支持將自定義規則、命令和提示共享給整個團隊。用户還可以通過Cursor Docs創建深度鏈接，實現團隊內部更高效的知識和工具共享。

（10）改進提示詞界面，上下文菜單大幅簡化

Cursor在提示輸入界面進行了全面優化：文件和目錄現在以內嵌標籤的形式展示，複製和粘貼帶有上下文標籤的提示內容更加便捷。

同時，Cursor簡化了上下文菜單，移除了如@Definitions、@Web、@Link、@Recent Changes、@Linter Errors等顯式選項。現在，Agent能夠自主收集所需上下文，無需用户在輸入提示時手動附加。

（11）增強Agent框架，穩定性提升

Cursor顯著提升了在不同模型下使用Agent的底層運行框架。這一改進帶來了整體性能和穩定性的提升，特別是在GPT-5 Codex場景下效果尤為明顯。

（12）雲端Agent升級，可靠性達99.9%

Cursor的雲端Agent現已實現99.9%的可靠性與即時啟動性能，並即將推出全新的用戶界面。Cursor還優化了從編輯器將Agent發送至雲端的體驗，使開發過程更加順暢。

在企業版Cursor中，另有三項更新：

（13）沙盒終端配備管理員控制，確保安全與一致性

企業管理員可以在團隊級別統一配置沙盒終端的標準設置，包括沙盒可用性、Git訪問權限以及網絡訪問策略，從而確保安全與一致性。

（14）Hooks雲端分發，資源管理更便捷了

企業團隊現在可以直接通過Web控制檯分發Hooks。管理員能夠新增Hooks、保存草稿，並靈活指定不同操作系統所適用的Hooks。

（15）審計日誌提升安全與透明度

Cursor為企業用户提供了詳細的審計日誌功能，幫助團隊跟蹤關鍵操作、變更記錄與合規性事件，提升安全與透明度。

02.

自研模型專注於速度與智能平衡

原生MXFP8低精度訓練

除了上述升級之外，Cursor的首款自研編程模型也值得關注。Cursor此前已經有過自研模型，如Cursor-Small、Cursor Tab等，不過，其早期的自研模型更多適用於快速編輯和代碼補全類任務，無法勝任複雜的開發任務。

Cursor稱，其自研編程模型得到了此前代碼補全模型開發經驗的啓發。該公司發現，開發者往往希望使用既足夠智能又能支持交互式使用的模型，以保持編程的專注與流暢。

Cursor的這一觀察應該切中了不少程序員用AI編程時的痛點——畢竟，發送提示詞之后等上三五分鍾才能拿到結果，實在太影響編程體驗了。

在研發過程中，Cursor試驗了一個代號為「獵豹（Cheetah）」的原型Agent模型，以更好地理解更高速Agent模型的影響。Composer是該模型的智能升級版，擁有足夠的速度支撐交互式體驗，讓編程的體驗更加流暢。

已經有不少網友分享了Composer的編程體驗。開發者Sam Liu稱，Composer的速度實在太快了，自己用五分鍾就打造了一個完整的Vide Coding社羣，還不止是光有前端，連登錄驗證、背后的數據庫都做好了。

一體化分析和AB測試公司Humblytics的聯合創始人amirmxt分享，如果在提示詞中加入仔細思考等字樣，Composer會花更多時間判斷自己是否選擇了正確的路徑，然后再飛速執行。

Composer是一個專家混合（MoE）模型，支持長上下文的生成與理解。它通過在多樣化的開發環境中進行強化學習（RL），對軟件工程進行了專項優化。

▲Composer的性能在強化學習過程中波動上升

爲了更好地理解和操作大型代碼庫，Composer在訓練中融合了一整套工具集，包括全代碼庫語義搜索。這讓它在跨文件、跨模塊的上下文理解與修改上表現出一定優勢。

這一模型既能使用讀取與編輯文件等簡單工具，也能調用更強大的能力，例如終端命令和麪向整個代碼庫的語義搜索。

Composer在強化學習過程中的優化重點是效率。Cursor鼓勵模型在工具使用上做出高效選擇，並在可能的情況下最大化並行處理。

此外，Curosr通過減少不必要的回覆、避免無依據的陳述來訓練模型成為更有幫助的助手。

▲Cursor學會了更高效地完成任務

Cursor還發現，模型在強化學習時會自發習得一些有用的能力，例如執行復雜搜索、修復linter錯誤，以及編寫並運行單元測試。

為更高效的訓練模型，Cursor基於PyTorch和Ray構建了定製化訓練基礎設施，以在大規模環境下支持異步強化學習。

Cursor採用了MXFP8 MoE kernels、專家並行和混合分片數據並行，在原生低精度下完成了Composer的訓練。這一訓練方式能夠以極低的通信開銷將訓練擴展到數千張英偉達GPU上。此外，採用MXFP8訓練還能在無需訓練后量化的情況下，實現更快的推理速度。

在進行強化學習時，Cursor希望模型能夠調用Cursor Agent框架中的任意工具。這些工具可用於編輯代碼、進行語義搜索、使用grep查找字符串，以及運行終端命令。

要讓模型高效調用這些工具，需要在雲端併發運行數十萬份隔離的沙盒編碼環境。爲了承載這類工作負載，Cursor對既有的Background Agents基礎設施進行了改造，重寫了虛擬機調度器，以適配訓練運行的突發性與規模。由此，Cursor將強化學習環境與生產環境實現了統一。

03.

結語：用好海量用戶數據

Cursor探索Agent編程體驗革新

過去一段時間里，AI模型的Agent能力不斷提升，能在編程場景中越來越端到端的完成長鏈條的複雜任務。然而，模型能力的提升也帶來諸多對編程平臺的新要求，Cursor此次的大版本號更新，正是對Agent編程體驗的一種探索。

更重要的是，Cursor藉助Composer模型進一步堅定了自研模型的路線，並不完全依賴於外部模型。雖然Cursor的模型在短期內暫時還無法取代Claude這樣的前沿編程模型，單這種趨勢或將成為未來AI IDE競賽的分水嶺，那些掌握自研模型能力的公司或許能走得更遠。

本文來自微信公眾號「智東西」（ID：zhidxcom），作者：陳駿達，編輯：李水青，36氪經授權發佈。