新智元報(bào)道

編輯：peter東

【新智元導(dǎo)讀】Cursor提出AI編程「第三時(shí)代」：云端智能體具備計(jì)算機(jī)使用能力，可自主規(guī)劃、編碼、調(diào)試、交付，35%代碼已由AI完成，程序員轉(zhuǎn)型AI協(xié)作架構(gòu)師。

AI編程的權(quán)力結(jié)構(gòu)正在重排：

• 2024年，Copilot式Tab補(bǔ)全把AI變成效率杠桿；

• 2025年下半年，智能體把交互推到「提示—響應(yīng)」的同步循環(huán)；

• 而最近，一種更高階的形態(tài)正在成型——云端Agent以資源解耦與富媒體匯報(bào)為前提，具備長(zhǎng)時(shí)序自主規(guī)劃與迭代能力，開(kāi)始以「可評(píng)審工件」而非代碼片段的形式交付成果。

Cursor披露的數(shù)據(jù)與用法遷移，正在把這條曲線清晰地畫(huà)出來(lái)。

Cursor CEO：AI軟件開(kāi)發(fā)的第三時(shí)代

最近，AI編程工具Cursor CEO Michael Truell有感而發(fā)，劃分了AI軟件開(kāi)發(fā)的三個(gè)時(shí)代。

回顧過(guò)去五年，AI賦能軟件開(kāi)發(fā)可分為三階段，每一階段的用時(shí)越來(lái)越少。

第一階段發(fā)生在2024年，以Tab自動(dòng)補(bǔ)全為標(biāo)志。GitHub Copilot等產(chǎn)品讓AI成為「超級(jí)輸入法」，擅長(zhǎng)處理低熵、重復(fù)性代碼片段。這一階段的核心價(jià)值是「效率杠桿」——開(kāi)發(fā)者仍主導(dǎo)邏輯設(shè)計(jì)，AI負(fù)責(zé)減少擊鍵次數(shù)。

第二階段發(fā)生在2025下半年，伴隨智能體能力的崛起。模型上下文窗口擴(kuò)大、工具調(diào)用能力增強(qiáng)，這讓開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)「提示-響應(yīng)」的同步循環(huán)，指揮AI編寫(xiě)特定模塊。但此時(shí)的人機(jī)交互仍是「手把手」模式：每一步?jīng)Q策、每一段輸出，都需要人類實(shí)時(shí)審閱與糾偏。

在過(guò)去一年中，Cursor中的智能體使用量增長(zhǎng)了超過(guò)15倍。如今，大多數(shù)Cursor用戶幾乎不會(huì)再按Tab鍵。

2025年3月，Cursor的Tab用戶數(shù)量大約是智能體用戶的2.5倍�，F(xiàn)在情況已經(jīng)反轉(zhuǎn)，智能體用戶數(shù)量是Tab用戶的2倍。

當(dāng)下，AI編程的第三階段正在加速降臨。

Cursor團(tuán)隊(duì)在最新博客中提出：新一代智能體將具備在更長(zhǎng)時(shí)序上自主規(guī)劃、迭代與交付的能力。它們不再依賴開(kāi)發(fā)者逐條指令，而是像一組資深工程師注冊(cè)的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，接收目標(biāo)、拆解任務(wù)、調(diào)用工具、驗(yàn)證結(jié)果，最終以」可評(píng)審的工件」形式，向用戶交付成果。

云端Agent，

開(kāi)啟并行開(kāi)發(fā)新范式

第三階段的AI輔助開(kāi)發(fā)，與之前究竟有何不同之處，還需要從第二階段本地運(yùn)行的智能體說(shuō)起，盡管這一階段看起來(lái)不會(huì)持續(xù)一年時(shí)間，卻是承上啟下的關(guān)鍵。

與Tab相比，智能體在更高的抽象層上工作。它們處理需要上下文，在完成任務(wù)時(shí)運(yùn)用判斷力，但每一步都需要開(kāi)發(fā)者參與其中。這種實(shí)時(shí)地交互，再加上智能體會(huì)在本地機(jī)器上競(jìng)爭(zhēng)資源這一事實(shí)，意味著在同一時(shí)間實(shí)際可用的智能體只能是少數(shù)。

而云端智能體就不存在資源和注意力瓶頸。每個(gè)智能體運(yùn)行在自己的虛擬機(jī)上，讓開(kāi)發(fā)者可以將任務(wù)交給它處理，然后轉(zhuǎn)去做別的事情。智能體會(huì)在數(shù)小時(shí)內(nèi)持續(xù)工作，反復(fù)迭代和測(cè)試，直到對(duì)輸出足夠有信心，并以一種便于快速審閱的形式，例如日志、視頻錄像和實(shí)時(shí)預(yù)覽等方式向用戶匯報(bào)進(jìn)展。

由于智能體提供的預(yù)覽為用戶提供了足夠的上下文來(lái)評(píng)估輸出，而無(wú)需從零重建每個(gè)會(huì)話。人的角色也從逐行引導(dǎo)代碼編寫(xiě)，轉(zhuǎn)變?yōu)槎x問(wèn)題并設(shè)定評(píng)審標(biāo)準(zhǔn)。

資源解耦與富媒體交互使并行運(yùn)行多個(gè)智能體變得切實(shí)可行。

這反映到數(shù)據(jù)上，就是在Cursor內(nèi)部的代碼提交中，已有35%是由在云端虛擬機(jī)中自主運(yùn)行的智能體創(chuàng)建的。開(kāi)發(fā)者用腳投票，選擇了云端智能體這種更高效的方式。

實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景

智能體如何完成復(fù)雜任務(wù)

Cursor展示了云端Agent在真實(shí)開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中的四大應(yīng)用，分別是

1 構(gòu)建新功能：智能體接收「為插件組件添加源碼鏈接」的指令后，自主解析文件結(jié)構(gòu)、構(gòu)造GitHub鏈接、更新前端邏輯，并錄制自己點(diǎn)擊驗(yàn)證鏈接有效性的全過(guò)程視頻，最終提交可直接合并的代碼提交。

2 復(fù)現(xiàn)安全漏洞：面對(duì)「剪貼板竊取」漏洞描述，智能體自主構(gòu)建HTML演示頁(yè)面、啟動(dòng)本地服務(wù)器、在應(yīng)用內(nèi)瀏覽器中加載并執(zhí)行攻擊流程，最終輸出包含操作錄像與截圖的詳細(xì)分析報(bào)告，大幅降低安全團(tuán)隊(duì)的復(fù)現(xiàn)成本。

3 UI自動(dòng)化測(cè)試：智能體對(duì)文檔站點(diǎn)進(jìn)行45分鐘全流程走查，測(cè)試側(cè)邊欄、搜索、主題切換等十余項(xiàng)功能，自動(dòng)生成測(cè)試總結(jié)與異常截圖，將QA效率提升數(shù)倍。

4 快速修復(fù)與驗(yàn)證：針對(duì)「Lint標(biāo)簽動(dòng)態(tài)更新」需求，智能體不僅實(shí)現(xiàn)邏輯代碼，更在桌面應(yīng)用中分別測(cè)試「有錯(cuò)誤」與「無(wú)錯(cuò)誤」兩種狀態(tài)，錄制驗(yàn)證視頻確保修復(fù)效果符合預(yù)期。

這些場(chǎng)景的共同特征是：Agent不再局限于「生成代碼片段」，而是具備「端到端交付可驗(yàn)證功能」的完整能力鏈。

人機(jī)重構(gòu)

程序員成為「AI車隊(duì)」指揮官

軟件開(kāi)發(fā)正變得如自動(dòng)駕駛一般流暢，在這個(gè)未來(lái)里，智能體會(huì)合并代碼提交、管理發(fā)布和監(jiān)控生產(chǎn)環(huán)境。我們將從一個(gè)開(kāi)發(fā)者使用智能體來(lái)創(chuàng)建代碼的世界，走向一個(gè)由智能體端到端交付已測(cè)試功能的世界。

要真正實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變，需要持續(xù)改進(jìn)工具鏈、模型以及交互模式。開(kāi)發(fā)者在云端智能體時(shí)代，需要能協(xié)調(diào)多智能體間的協(xié)同工作，并構(gòu)建能夠從過(guò)往運(yùn)行中學(xué)習(xí)、隨著經(jīng)驗(yàn)積累而變得更高效的模型。

采用云端智能體這種全新工作方式的開(kāi)發(fā)者通常具有以下三個(gè)特征：

1. 幾乎100%的代碼都由agent編寫(xiě)。

2. 他們把時(shí)間花在拆解問(wèn)題、審查結(jié)果以及提供反饋上。

3. 他們會(huì)同時(shí)啟動(dòng)多個(gè)agent，而不是手把手地引導(dǎo)單個(gè)agent直至完成。

在這種范式下，AI能寫(xiě)多少代碼，取決于人類開(kāi)發(fā)者如何重新定位自身價(jià)值。

開(kāi)發(fā)者需要培養(yǎng)的技能要從「手寫(xiě)優(yōu)雅代碼」轉(zhuǎn)向「精準(zhǔn)定義問(wèn)題邊界」，「設(shè)計(jì)魯棒的驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)」以及「高效協(xié)調(diào)多智能體協(xié)作」。

編程語(yǔ)言的語(yǔ)法細(xì)節(jié)或許不再關(guān)鍵，但系統(tǒng)思維、領(lǐng)域知識(shí)與質(zhì)量判斷力將變得愈發(fā)珍貴。

在這種方式成為軟件開(kāi)發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐之前，還有大量工作要做。在大規(guī)模的工業(yè)化場(chǎng)景下，那些單個(gè)開(kāi)發(fā)者能繞過(guò)的不穩(wěn)定測(cè)試，或是被損壞的運(yùn)行環(huán)境，會(huì)演變成導(dǎo)致智能體每次運(yùn)行都被中斷的故障。

AI編程工具的開(kāi)發(fā)者需要確保智能體能盡可能高效地運(yùn)作，并完整獲取其所需的工具和上下文。

此外，對(duì)于像飛機(jī)控制軟件這樣的涉及生命的場(chǎng)景，人們對(duì)智能體開(kāi)發(fā)對(duì)軟件普遍信心不足。如何確保智能體不會(huì)因?yàn)榛糜X(jué)而不進(jìn)行相應(yīng)的測(cè)試，也需要開(kāi)發(fā)者關(guān)注。

參考資料：

https://cursor.com/cn/blog/agent-computer-use

https://cursor.com/blog/third-era

https://x.com/mntruell/status/2026736314272591924

https://x.com/iruletheworldmo/status/2028077803975930342