Cursor reveló las lecciones de un año desarrollando agentes IA en la nube

Cuando Cursor lanzó los agentes IA en la nube hace un año, parecían ser una simple extensión de los agentes locales. Ahora quedó claro: los agentes en la nube funcionan en un paradigma diferente: se ejecutan en máquinas virtuales propias, trabajan en paralelo y resuelven tareas que se extienden por horas y días. Esto requiere un enfoque completamente diferente para la infraestructura.

El entorno es el producto

El descubrimiento principal del año: la calidad del entorno de desarrollo es el factor principal de la productividad de un agente en la nube. En una máquina local, el agente hereda su entorno de forma gratuita: todo el historial de instalaciones, configuraciones, variables. En la nube, necesitas recrear todo desde cero.

Cuando algo no funciona, el agente no falla con un error evidente: se degrada silenciosamente. La salida simplemente se ve peor que antes, y es fácil culpar al modelo. Pero en la práctica, el culpable es el entorno: dependencias faltantes, rutas incorrectas, falta de herramientas de verificación.

Hace un año no se notaba esto: los modelos no podían utilizar eficazmente el entorno. Ahora, cuando la familia GPT se ha vuelto más inteligente, el entorno se ha convertido en el factor determinante para el rendimiento completo del agente.

Un entorno en la nube completo requiere una cantidad sorprendentemente grande de infraestructura:

• Herramientas para compilar y configurar el entorno del agente
• Mecanismos de hibernación y reanudación rápida de máquinas virtuales entre mensajes
• Pipelines para checkpoint confiable, restauración y fork de imágenes de máquinas virtuales
• Integración estrecha con el harness y el cliente: para que el agente y el humano lean y actúen de la misma manera en el entorno

Además, los agentes en la nube necesitan acceso de red controlado: abrir PR, obtener dependencias, hacer investigación. Esto resultó en toda una dirección: algo como IT empresarial para agentes, con redacción de secretos, políticas de red y gestión de credenciales.

De un nueve a dos nueves

Los agentes en la nube abrieron una nueva clase de problemas de confiabilidad. Cada agente funciona en su propia máquina virtual aislada, lo que permite ejecutarlos en paralelo y delegar tareas de varias horas. Pero esto crea una vulnerabilidad ante las interrupciones del proveedor de inferencia, el reemplazo de pods y la falla de nodos.

Inicialmente, Cursor construyó agentes en la nube con una arquitectura de trabajo robado: los nodos de trabajo seleccionaban tareas y las completaban. Este modelo funcionó localmente, pero en la nube resultó ser frágil: la beta temprana proporcionaba aproximadamente un nueve de confiabilidad (90% del tiempo funciona).

A medida que los agentes maduraban, el equipo notó que estaba reinventando las primitivas de ejecución durable que Temporal ya resuelve bien: mecanismos de reintento, programación de trabajo entre máquinas, durabilidad ante fallos de nodos.

Decidieron migrar todo el bucle del agente a Temporal. Resultado: la confiabilidad aumentó a dos nueves (99% de tiempo de actividad). Ahora Temporal procesa más de 50 millones de acciones por día en 7 millones de flujos de trabajo.

Internamente, más del 40% de todos los PR en Cursor son generados por agentes en la nube: esto es en sí mismo un indicador de que el sistema funciona.

Qué significa esto

Un año de trabajo con agentes en la nube demostró: esto no es simplemente portar código local a la nube. Es construir una capa operativa completa alrededor del agente: con un entorno de desarrollo completo, entrega confiable de tareas y acceso de red controlado.

A medida que los agentes asumen cada vez más trabajo, la tarea de ingeniería se vuelve cada vez más clara: proporcionar a la máquina exactamente lo que tiene el desarrollador y garantizar que no lo rompa.