Cursor 2.0 发布：推出自研模型 Composer 与多智能体协作界面

AI编程编辑器 Cursor 正式发布 2.0 版本，核心更新包括自研智能体模型 Composer 与以多智能体为中心的新用户界面，旨在提升大型项目中的协作效率与开发响应速度。

Composer：面向工程实践的低延迟智能体模型

Composer 是 Cursor 针对软件工程场景专门调优的智能体模型，设计目标是在真实代码库中实现实时交互与任务快速闭环。官方称，其在内部基准测试中响应速度约为同类模型的 4 倍，多数任务可在 30 秒内完成。

关键特性包括：

• MoE（Mixture of Experts）架构，支持长上下文理解；
• 能跨文件、跨模块追踪代码语义；
• 原生集成开发工具链，可执行文件读写、终端命令、语义级代码库搜索等操作；
• 在训练阶段即模拟真实工程环境，强调工具调用能力与工作流契合度。

为评估实际工程价值，Cursor 构建了 Cursor Bench 评测体系，基于真实开发者智能体请求，不仅衡量输出正确性，更关注是否符合软件设计原则（如抽象层级、可维护性）。

在强化学习训练中，Composer 展现出主动行为能力，例如：

• 自动修复 Linter 错误；
• 编写并运行单元测试；
• 执行复杂代码库搜索。

训练基于 PyTorch + Ray，采用异步强化学习，在数千张 GPU 上完成 原生低精度（MXFP8）训练，无需后量化即可实现高效推理。其 MoE 核心结合 Expert Parallelism 技术，优化计算资源分配。

值得注意的是，尽管 Composer 在交互速度与工程实用性上表现突出，但在整体能力上仍略逊于当前顶尖模型（如 GPT-5、Sonnet 4.5），后者在 Cursor 内部评测中归类为“Best Frontier”级别。

多智能体协作界面：并行探索，聚焦结果

Cursor 2.0 同步推出以智能体为核心的新工作流：

• 用户可同时启动多个 AI 智能体，并行处理同一任务的不同解法；
• 各智能体作业通过 Git 多工作树 或 远程执行环境 隔离，避免冲突；
• 系统自动聚合结果，推荐最优方案；
• 开发者可随时切换回传统 IDE 视图，兼顾灵活性与控制力。

该设计特别适用于高复杂度任务（如架构重构、性能优化），允许模型从多角度探索解决方案，减少单点试错成本。