Cursor 官方正式推出了 Agent SDK。这套工具允许开发者以代码文件夹的形式定义智能体（Agent），对其执行评估测试，并最终部署到 Cursor 平台或自有基础设施中。这意味着智能体的构建过程变得更加标准化和工程化，不再依赖单纯的提示词配置。
开发者只需在终端运行 npx @cursor/agent-sdk init ./my-bot，接着执行 agent-sdk dev，就能在本地启动机器人并通过 playground 做调试。如果希望快速起步，可以传入 –template 参数，系统会提供现成的模板，包括安全审查智能体、所有者策略审批机器人、PR 自动修复机器人，和用于 Linear 或 Jira 问题分诊的机器人。
智能体可部署至任意场景
当智能体开发成熟，准备投入正式使用时，在对应的项目目录下运行 agent-sdk deploy 即可将其部署到 Cursor。该命令会自动完成智能体构建、分配访问 URL，并在 Cursor 的基础设施上启动服务。部署后，开发者可以在仪表盘中管理密钥和集成配置，同时继续使用与本地开发环境一致的日志查看、评估功能和 playground 调试界面，确保开发到生产环境的一致性体验。
智能体即代码的工程化结构
在该 SDK 中，一个智能体等同于一个代码项目。instructions.md 文件充当系统提示词；tools/ 目录下的每个文件代表模型可调用的一次带类型操作；skills/ 用于存放模型按需加载的流程脚本；mcp-connections/ 用于接入 MCP 服务器提供的工具；而 channels/ 则定义机器人接收和回复消息的渠道。开发者可使用 agent-sdk validate 检查项目配置的有效性，运行 agent-sdk info 则能打印出当前发现的所有内容，方便排查问题。
多源事件触发的频道机制
智能体可以通过多种事件唤醒，触发源包括 GitHub、GitLab 和 Bitbucket 上的 PR、评论及 CI 事件，Slack 中的提及和私信，任意提供商发送的 Webhook，和基于 cron 的定时计划。其中，GitHub 事件通过 Cursor 账户直接拉取，省去了配置公开 Webhook URL 的麻烦；Slack 集成则开箱即用，功能完善。每个对话都拥有独立的会话上下文，系统会完整记录每条消息和每次工具调用。在 PR 或 Slack 讨论串中后续的问题，会延续同一个会话上下文，保证逻辑连贯。
评估与回放测试
评估功能向机器人发送一条固定消息，并对其行为做断言，检查运行了哪些工具、传入了什么输入，和回复结构是不是符合预期。开发者既可以在本地运行 agent-sdk eval，也可以将其集成到 CI 流程中。另外，agent-sdk github replay <pr-url> 命令能将一个真实的 PR 转换为已签名的 Webhook 有效载荷并发送给机器人，使开发者无需等待真实推送即可测试由 GitHub 驱动的机器人。配合 –dry-run –fixtures-dir fixtures/ 参数，还可将这些有效载荷保存为评估 fixture，用于后续的自动化测试。
上手指南
Agent SDK 现已正式发布。开发者可查阅官方文档，立即开始构建、测试和部署自己的智能体应用。
