终于来了！Cursor的全新编程模型首度曝光，速度飞快的Cursor 2.0已经上线。
作者 | 陈骏达
编辑 | 李水青
智东西在10月30日消息，今天，知名的AI编程平台Cursor正式发布了其全新的2.0版本，还推出了自家研发的第一个编程模型Composer以及一系列全新的界面，包含了15项重大升级。
而Composer模型最引人注目的地方就是速度了。Cursor表示，这个模型专门为低延迟的Agentic编程而设计，大部分操作能在30秒内完成，速度是同类智能模型的4倍，而且它每秒能输出超过200个token。
根据Cursor内部的评估，Composer的智能水平已经超过了市面上表现最好的开源编程模型（比如Qwen Coder和GLM 4.6），而它的速度也优于当前的一些轻量级模型（像Claude Haiku 4.5和Gemini Flash 2.5），不过，在智能水平上，它还是不及GPT-5和Claude Sonnet 4.5。
▲Composer与现有开源和闭源模型在智能和速度上的对比
随着模型的Agent能力不断增强，Cursor的用户界面（UI）也随之升级。Cursor 2.0的界面不再围绕文件，而是从Agent出发重新设计，使得开发者能够集中精力处理目标，让不同的Agent分别负责细节实现。
现在，Cursor 2.0能够同时运行最多8个Agent，它们可以在不同的工作区中互不干扰地工作。用户还可以让多个Agent一起尝试解决同一个问题，最后选择最优方案——这种方式在处理复杂或开放性任务时，效果显著提升。
如果需要详细查看或编辑代码，用户依然可以打开文件，或者快速切换回传统的IDE视图。
▲Cursor新版用户界面
随着Agent逐渐融入编程流程，如何审查代码和测试修改也成为了新的挑战。Cursor 2.0的新设计让用户可以在一个界面内查看所有修改，而无需在不同文件间来回切换。
新增的原生浏览器功能使得Cursor 2.0能够自动测试工作并迭代，直到产生正确的结果。用户还可以直接选中网页上的元素，由Cursor进行修改，实现“点哪里改哪里”。
现在，Cursor 2.0已经全面上线，用户可以在Cursor官网上下载最新的安装包。不过，如果想在Agent模式中体验Composer模型，得订阅Cursor Pro服务。
下载链接：
https://cursor.com/cn/download
01.
2.0版15项升级全面揭秘
Agent可以独立完成代码测试了
Cursor在UI和功能方面进行了15项更新，让用户体验更符合现代Agentic编程的需求。
（1）多个Agent并行作业，用户可选择最佳方案
在Cursor全新的编辑页面中，用户能更轻松地管理Agent，新增的侧边栏显示Agent和开发计划。
现在，用户的一条提示最多可以交给8个Agent同时处理。这个功能通过git worktrees或远程虚拟机实现，以避免文件冲突。每个Agent都有自己的独立代码库副本。
▲Cursor的多Agent模式
不过，使用这种模式的一个潜在问题是消耗token。有人反映，自己同时调用Sonnet 4.5和Codex，仅仅修改一个图表的颜色，就消耗了好几千个token。
（2）Agent可以使用浏览器，修改前端代码如同涂鸦
Cursor在1.7版本中测试的Agent浏览器功能现在正式上线，此外，还为企业用户在使用这一功能时提供了额外的支持，比如MCP黑白名单管理等安全功能。
Agent能够控制Cursor内置的浏览器，通过导航、点击、输入、滚动和截图等操作，完成应用测试、评估无障碍性、以及将设计转化为代码等复杂任务。借助对控制台日志和网络流量的全面访问，Agent还可以调试问题并自动化测试流程。
有用户反馈说，Cursor的浏览器功能让前端开发变得像涂鸦一样简单，只需要选中想修改的内容，Cursor就能自动调整。
Cursor对浏览器工具进行了优化，以提升效率并减少token消耗，优化方向包括更高效的日志处理、图像级可视化反馈、智能提示和开发服务器感知等。
（3）代码审查功能升级，不再需要频繁切换
改进后的代码审查功能将所有修改汇聚到一个界面中，让用户更轻松地查看Agent对多个文件的所有更改，而不必在各个文件间来回切换。
▲Cursor的聚合审查界面
（4）沙盒终端默认开启，提升Agent安全性
Cursor新推出了macOS版本的沙盒终端功能。从Cursor 2.0开始，macOS版本的Agent命令和未列入允许列表的shell命令默认在安全沙盒中运行。这个沙盒环境可以读取和写入用户工作区，但无法访问互联网。
▲Cursor的沙盒终端
不过，有用户吐槽，他们第一次尝试就遭遇了Agent的删库操作。
（5）团队命令自动应用，管理更加轻松
现在，团队管理者可以在Cursor中自定义命令和规则，这些上下文会自动应用于所有团队成员，而无需在本地编辑器中存储。
（6）推出语音模式，动口就能调出Agent
借助内置的语音转文本功能，用户可以通过语音控制Agent。用户还可以在设置中定义触发关键词来启动Agent。
（7）代码运行性能提升，Python运行更快
Cursor通过语言服务器协议（LSP）来实现特定于语言的功能，比如跳转到定义、悬停工具提示和诊断等。现在，Cursor显著提升了所有语言的LSP加载和使用性能，这在Agent场景和查看代码差异时尤为明显。
对于大型项目，Python和TypeScript的LSP默认运行速度更快，内存限制会根据可用RAM动态调整。Cursor还修复了一些内存泄漏问题，提升了整体内存使用效率。
（8）推出后台计划模式，便于对比审查不同方案
Cursor现在支持在后台创建和构建计划。用户可以用一个模型来制定计划，然后用另一个模型来执行计划。
用户可以在前台或后台构建计划，甚至可以通过并行Agent同时制定多个方案，以便进行对比和审查。
（9）团队命令实现高效知识共享
Cursor支持将自定义规则、命令和提示共享给整个团队。用户还可以通过Cursor Docs创建深度链接，实现团队内部更高效的知识和工具共享。
（10）改进提示词界面，简化上下文菜单
Cursor对提示输入界面进行了全面优化：文件和目录现在以内嵌标签形式展示，复制和粘贴带上下文标签的提示内容变得更方便。
最近，Cursor对上下文菜单进行了简化，去掉了一些不必要的选项，比如@Definitions、@Web、@Link、@Recent Changes和@Linter Errors等。现在，Agent可以自动获取需要的上下文，用户在输入提示时不再需要手动添加这些内容，简直方便极了。
（11）Agent框架增强，稳定性大幅提升
Cursor在不同模型下的Agent底层运行框架得到了显著优化。这一改进让整体性能和稳定性有了明显提升，尤其是在GPT-5 Codex的应用场景中表现得尤为出色。
（12）云端Agent升级，可靠性达到99.9%
Cursor的云端Agent现在实现了99.9%的可靠性和迅速启动性能，新的用户界面也即将推出。此外，Cursor还改进了从编辑器向云端发送Agent的体验，让开发过程变得更加顺畅。
在企业版Cursor中，还有三项新功能：
（13）沙盒终端新增管理员控制，确保安全与一致性
企业管理员可以在团队层面统一设置沙盒终端的标准，包括沙盒的可用性、Git访问权限和网络访问策略，这样就能确保整个团队的安全性和一致性。
（14）Hooks云端分发，让资源管理更轻松
企业团队现可直接通过Web控制台来分发Hooks，管理员可轻松新增Hooks、保存草稿，甚至灵活指定适用于不同操作系统的Hooks。
（15）审计日志增加安全性与透明度
Cursor为企业用户提供了详细的审计日志功能，帮助团队跟踪关键操作、变更记录和合规事件，从而提升了安全性和透明度。
02.
自研模型致力于速度与智能的平衡
原生MXFP8低精度训练
除了上面的升级，Cursor的首款自研编程模型也值得一提。之前Cursor推出过一些自研模型，比如Cursor-Small和Cursor Tab，不过早期的这些模型主要是用于快速编辑和代码补全，面对复杂开发任务就力不从心了。
Cursor表示，他们的自研编程模型受到之前代码补全模型开发经验的启发。其实，开发者们通常希望能有一个既聪明又适合互动的模型，这样才能保持编程的专注和流畅。
这种需求应该正好击中了不少程序员在使用AI时的痛点——发出提示后等个三五分钟才能得到回应，实在是大大影响了编程体验。
在研发过程中，Cursor还试验了一个代号为“猎豹（Cheetah）”的原型Agent模型，以更深入地理解高速Agent模型的影响。而Composer则是这个模型的智能升级版，速度足以支撑流畅的互动体验，让编程变得更加顺畅。
不少网友已经分享了使用Composer的编程体验。开发者Sam Liu提到，Composer的速度真是飞快，他只用了五分钟就搭建了一个完整的Vide Coding社群，不仅前端搞定了，连登录验证和背后的数据库也都做好了。
一体化分析和AB测试公司Humblytics的联合创始人amirmxt分享说，如果在提示中加入一些细致的思考内容，Composer会花更多时间判断自己是否选择了正确的路径，然后再快速执行。
Composer是一个专家混合（MoE）模型，能够生成和理解长上下文。它通过在多样化的开发环境中进行强化学习（RL），对软件工程进行了深度优化。
▲Composer的性能在强化学习过程中波动上升
为了更好地理解和操作大型代码库，Composer在训练时融合了一整套工具集，包括全代码库的语义搜索。这使得它在跨文件和跨模块的上下文理解与修改上展现出特定的优势。
这个模型不仅能使用读取和编辑文件的简单工具，还能调用更强大的能力，比如终端命令和针对整个代码库的语义搜索。
Composer在强化学习时的优化重点是效率，Cursor鼓励模型在工具使用上做出高效选择，并在可能的情况下最大化并行处理。
此外，Cursor还通过减少无意义的回复和避免无根据的陈述来训练模型，使其成为更有用的助手。
▲Cursor学会了更高效地完成任务
Cursor发现，模型在强化学习过程中会自发习得一些实用能力，比如执行复杂搜索、修复linter错误，以及编写和运行单元测试。
为了更高效地训练模型，Cursor基于PyTorch和Ray构建了定制化的训练基础设施，以支持在大规模环境下进行异步强化学习。
Cursor采用了MXFP8 MoE kernels、专家并行和混合分片数据并行，在原生低精度下完成了Composer的训练。这种训练方式能以极低的通信开销将训练扩展到数千张英伟达GPU上。而且，使用MXFP8训练还能在不需要后续量化的情况下，实现更快的推理速度。
在强化学习时，Cursor希望模型能够调用Cursor Agent框架中的各种工具。这些工具可以用于编辑代码、进行语义搜索、使用grep查找字符串，以及运行终端命令。
为了让模型高效调用这些工具，Cursor需要在云端并发运行数十万份隔离的沙盒编码环境。为了承载这样的工作负载，Cursor对现有的Background Agents基础设施进行了改造，重写了虚拟机调度器，以适应训练运行的突发性和规模。因此，Cursor成功实现了强化学习环境和生产环境的统一。
03.
结语：善用海量用户数据
Cursor在探索Agent编程体验的革新
最近一段时间，AI模型的Agent能力不断增强，能够在编程环境中更高效地完成复杂任务。然而，模型能力的提升也对编程平台提出了新的要求。Cursor此次的大版本更新，正是对Agent编程体验的一次深入探索。
更重要的是，Cursor通过Composer模型坚定了自研模型的路线，逐渐减少对外部模型的依赖。虽然在短期内，Cursor的模型可能还无法完全取代像Claude这样的前沿编程模型，但这种趋势或将成为未来AI IDE竞争的一个分水岭，掌握自研模型能力的公司可能会走得更远。
