Cursor в конце октября обновился до версии 2.0 – обновленная AI‑IDE, ориентированная на многозадачную работу агентов и собственную языковую модель Composer. Это не просто очередное расширение VS Code, а попытка пересобрать сам процесс программирования: вместо бесконечного написания кода — постановка задач и менеджмент нескольких ИИ‑агентов, которые выполняют тяжелую работу за вас.
В общем, в центре внимания — интерфейс для параллельной работы нескольких агентов и новая модель Composer, обученная «под разработку» и заявляющая 4х ускорение по сравнению с сопоставимо умными моделями. Их идея — меньше ручного набора кода и больше постановки задач, ревью и принятия решений.
В чем суть:
AI-ассистенты давно умеют дописывать функции и генерировать boilerplate, но на больших кодовых базах мешают три фактора:
-
линейное (последовательное) выполнение задач — сложно ускоряться;
-
дорогое и медленное взаимодействие модели с репозиторием;
-
узкие места на этапах ревью и проверки изменений.
Cursor 2.0 отвечает на это параллельной оркестрацией агентов, улучшенным ревью-UI и нативными инструментами тестирования в IDE.
Что нового в Cursor 2.0:
Многоагентный интерфейс
-
Теперь можно запускать до 8 агентов параллельно в рамках одного запроса. Каждый работает в изолированной копии кода (git worktree) или на удаленной машине — так что результаты не конфликтуют. Один агент исправляет баги, другой пишет новую фичу, третий оптимизирует код — а вы выступаете дирижером.
Например, пользователь может назначить каждому агенту свою роль: один чертит архитектуру (например, с помощью GPT‑4), другой реализует алгоритмы (Claude Sonnet), третий оптимизирует и рефакторит (Composer). Все это объединяется в единый результат, который вы просматриваете и сливаете
-
Интерфейс переосмыслили вокруг агентов и целей – вы формулируете цель, а агенты решают, какие файлы править и какой код писать. Привычный вид кода доступен, но по умолчанию вы задаете вопросы и утверждаете изменения, а не копаетесь в строках. При необходимости можно вернуться к «классическому» виду файлов.
-
Cursor 2.0 содержит встроенный браузер и песочницу для терминала, чтобы агенты могли запускать свои фрагменты кода и тестировать их без риска. Новый интерфейс упрощает просмотр изменений по множеству файлов, потому что основная работа пользователя — проверка, а не набор текста.
Безопасные терминалы и команды для команд
С выпуском 2.0 песочницы терминала (Sandboxed Terminals) стали GA на macOS — по умолчанию команды агента исполняются в изолированной среде с доступом только к рабочей папке и без выхода в интернет (если не разрешено явно). Для компаний появились Team Commands и Team Rules — единые правила/шаблоны, распространяемые на всех участников.
Подробнее я вам рекомендую ознакомиться с ченджлогом Cursor – журнал изменений, там очень наглядно (с гифками, фото) показано, что нового добавилось в Cursor, не только про новую кодинговую модель и многоагентный интерфейс.
Собственная модель Composer
Cursor ушел от сторонних моделей вроде GPT и Claude и построил свою. Composer — это смесь экспертов (Mixture‑of‑Experts), каждый эксперт активируется под конкретный тип задачи. Такая архитектура обеспечивает быстрое выполнение (по заявлению — в 4 раза быстрее аналогичных моделей) и лучше понимает большие кодовые базы благодаря встроенному семантическому поиску. Давайте по порядку.
Composer — новая модель Cursor «под агентное программирование»:
MoE-архитектура (mixture-of-experts) + RL-обучение на реальных задачах в больших кодовых базах.
Рекомендую подробнее с Composer ознакомиться в блоге Cursor
Из коробки модель умеет пользоваться инструментами агента: чтение/редактирование файлов, терминал, семантический поиск по кодобазе. По данным команды, большинство итераций завершается меньше, чем за 30 сек, а ��корость генерации — «в 4 раза выше» моделей сопоставимого класса.
Хотя это внутренние метрики Cursor (на их Cursor Bench), поэтому для продакшена разумно прогонять и собственные бенчмарки. В сноске команда прямо указывает, что лучшие передовые модели (например, GPT-5 и Sonnet 4.5) опережают Composer по качеству. Упор здесь делается на скорость и интерактивность под агентные сценарии.
Далее, из инфраструктурных деталей Composer:
Обучение — на PyTorch + Ray, низкая точность за счет MXFP8-ядер для MoE; масштабирование — «на тысячи GPU» с expert-parallel и гибридным шардирова��ием. Эти решения снижают коммуникационные издержки и ускоряют инференс без постквантизации.
Как Cursor 2.0 работает на практике
Представьте, что вам нужно добавить чат в приложение.
-
Вы формулируете запрос:
«Сделай чат: React-frontend, Node-backend, обработка ошибок и тесты». -
Cursor вызывает несколько агентов: один строит структуру проекта, другой пишет логику общения, третий рисует интерфейс.
-
Каждый агент работает в своей worktree; параллельно пробуют разные модели (например, Composer + другая топовая модель) и затем выбирается лучший результат.
-
Вы получаете сводный дифф по проекту и запускаете проверку в браузере/терминале, не покидая IDE.
Быстрый старт через CLI (для CI/CD или headless)
# Установка CLI (официально)
curl https://cursor.com/install -fsSL | bash
# Простейший прогон: найти и исправить один баг
cursor-agent chat "find one bug and fix it"
CLI доступен для headless-сценариев: автоматизация, запуск в CI, «одноразовые» агенты в пайплайнах. Использование — на ваш риск (агент имеет доступ к файлам и может выполнять команды, требующие подтверждения). Документация и пример установки — в официальном посте/доках.
Где Cursor 2.0 и Composer полезнее всего
-
Большие репозитории. Семантический поиск + RL-навыки «редактировать, искать, запускать» уменьшают трение между моделью и кодовой базой.
-
Параллельные задачи. До 8 одновременных агентов позволяют распараллелить фичи/фиксы без ручного разруливания конфликтов.
-
Интерактивные проверки. Встроенный браузер и sandbox-терминалы закрывают бутылочные горлышки* — тесты и ревью.
*Бутылочное горлышко (bottleneck) — узкое место в управлении проектами или производстве, которое ограничивает рост и развитие компании.
Риски и ограничения Cursor 2.0 и Composer в продакшене
Ниже — что может пойти не так при использовании многоагентного режима и модели Composer в рабочих репозиториях.
-
Метрики — внутренние. Заявленные «4× быстрее» и «меньше 30 сек» — только на бенчмарке Cursor, как мы помним. Так что переносимость на ваш стек не гарантируется. Прогоните собственные сценарии/SLI.
-
Нагрузка на ревью. Параллельные агенты экономят время разработки, но увеличивают требования к code-review и политике мержа. Есть риск риск «скрытых» правок в множестве файлов. Включайте Team Rules/Commands и централизуйте правила, тем более, что результаты шагов агентов могут «плавать».
-
Безопасность. Даже с песочницей терминала разумно ограничивать права, особенно в CI и на прод-репозиториях. По умолчанию интернет-доступ для sandbox-команд отключен (macOS, 2.0 GA).
-
Стоимость/квоты: параллельность и долгие итерации съедают лимиты/бюджет.
-
Vendor lock-in: функции (агентные правила, инструменты, Composer) трудно перенести на другую платформу.
Внедрение Cursor 2.0 и Composer: шаги и примеры
Ниже — как запустить пилот и встроить многоагентный режим в процесс разработки.
-
Определите правила (Team Rules): архитектурные принципы, требования к тестам, политика секретов.
-
Заведите Team Commands для типовых операций: прогон линтеров, обновление схемы, генерация миграций, подготовка PR-описаний.
-
Включите sandboxed-терминал по умолчанию для всех участников (Enterprise-политика).
-
Пилот в «копии» репо: отделите рабочие ветки через worktree/удаленные машины, замеряйте время цикла «план → генерация → ревью → тесты».
Пример команд для пилота (bash)
# 1) Создать отдельную worktree под фичу
git worktree add ../feature-chat -b feature/chat
# 2) Запустить агента на фичу (через CLI)
cursor-agent chat "Implement chat module (React+Node), add integration tests"
# 3) Сравнить и просмотреть диффы (в IDE есть сводный обзор)
git -C ../feature-chat diff --stat
Командная обвязка — один из способов понять выгоду от параллельных worktree до миграции на полноценный многоагентный UI. (В самом Cursor 2.0 изоляция создается автоматически.)
Заключение
Несмотря на всеобщие восторги, придется адаптироваться – многоагентный интерфейс может показаться непривычным. А скорости работы модели пока подтверждены только компанией.
Некоторые уже отмечают, что управление большим числом агентов иногда перегружает UX и требует аккуратного ревью.
Стоит провести собственные тесты, особенно на крупных проектах, чтобы убедиться, что Composer действительно справляется лучше конкурентов и оправдывает о��ещание «в 4 раза быстрее». Большинство запросов модель действительно решает меньше чем за 30 секунд, но это получается за счет использования 250 токенов в секунду. В целом, модель достаточно сильная – отстает лишь от Sonnet 4.5 и GPT-5 на внутренних тестах Cursor.
Cursor 2.0 и Composer — это шаг к тому, чтобы превратить разработчика из «машины по набору кода» в менеджера ИИ‑агентов. Главное, что предлагает обновление:
– собственная высокоскоростная модель, понимающая большие кодовые базы;
– интерфейс, заточенный под постановку задач и параллельную работу агентов;
– инструменты для быстрого ревью и нативного тестирования.
Если вы хотите протестить новый подход к программированию, где фокус смещается с написания кода на управление ИИ‑процессами, Cursor 2.0 выглядит как достойный кандидат) P.S: Вы можете поддержать меня в моем канале НейроProfit – там я пишу более простым языком о том, в чем разбираюсь сама. ИИ-сервисы и LLM тестирую сама, так что накопилось достаточно проверенных нейросетей.
Автор: Neurosonya
