Cursor lança Agent SDK: agentes como código e deploy com um único comando

A Cursor lançou o Agent SDK, o framework que a própria empresa usa para montar seus agentes gerenciados Bugbot, Security Reviewer e Rollouts. Agora qualquer time pode descrever um agente em código, rodá-lo em evals e publicá-lo na infraestrutura da Cursor com um único comando. O SDK já está disponível para todos. O agente é estruturado como um pequeno projeto de software: os prompts ficam em Markdown, as ferramentas são funções em TypeScript, e ao lado ficam as conexões com serviços e os testes. Tudo passa pelo controle de versão e pelo code review de sempre. Dentro da Cursor, uma equipe montou o agente kb-reviewer em cerca de um dia, e ele agora revisa cada PR da base de código principal. • O agente roda como um único processo Node, pode ser empacotado em um contêiner e mantido na sua própria infraestrutura • Há suporte a eventos do GitHub, GitLab e Bitbucket, a subagentes e a execução paralela • A PGA Tour está construindo sua fábrica de desenvolvimento de software sobre o SDK

Processado por IA de Cursor Blog; editado por Hamidun News
Cursor lança Agent SDK: agentes como código e deploy com um único comando
Fonte: Cursor Blog. Colagem: Hamidun News.
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Dado-chave #1O agente roda como um único processo Node, pode ser empacotado em um contêiner e mantido na sua própria infraestrutura
Dado-chave #2Há suporte a eventos do GitHub, GitLab e Bitbucket, a subagentes e a execução paralela
Dado-chave #3A PGA Tour está construindo sua fábrica de desenvolvimento de software sobre o SDK

A Cursor abriu para todos o Agent SDK, o framework interno que a empresa usa para criar seus próprios agentes gerenciados: Bugbot, Security Reviewer e Rollouts. A ideia é simples. O agente é descrito em código, fica no repositório, passa por revisão como qualquer outro software e vai para produção com o comando agent-sdk deploy. O SDK já está em general availability (disponibilidade geral).

Até agora, as equipes tinham dois caminhos: adotar um produto pronto, desenhado para o fluxo de trabalho de outra pessoa, ou escrever o agente do zero. A Cursor propõe uma terceira opção: usar a mesma estrutura que seus próprios engenheiros usam e ajustá-la às regras de cada time.

Agente como um pequeno projeto de software

A estrutura de um agente lembra a de um repositório comum. As instruções são escritas em Markdown, as ferramentas são funções em TypeScript, e ao lado ficam as conexões com serviços externos e os evals usados para testar o agente. Cada arquivo responde por algo que o agente sabe ou sabe fazer.

Daí vem a principal consequência prática: mudanças no comportamento do agente passam pelo mesmo pull request, pelo mesmo histórico de commits e pela mesma revisão do restante do código. A equipe pode ler e editar as políticas que orientam o agente, em vez de tentar adivinhar o que acontece dentro de uma caixa-preta alheia.

A definição básica de um agente ocupa poucas linhas. No exemplo da documentação, chama-se defineAgent, do pacote @cursor/agent-sdk, e definem-se o nome Robo, o modelo composer-2.5 com os parâmetros effort: high e fast: true, além de um diretório de trabalho local. Depois é possível iterar no playground local, rodar evals e só então fazer o deploy.

Reação a eventos e trabalho em equipe de agentes

Os agentes se conectam aos lugares onde o time trabalha e disparam em resposta a eventos. O exemplo do anúncio: o agente escuta eventos de pull request no GitHub, GitLab ou Bitbucket, avalia o risco da alteração, encaminha-a à equipe adequada e aprova por conta própria as mudanças que se enquadram na política.

Dentro da Cursor, uma das equipes acumulou uma base de conhecimento grande e em rápido crescimento, com lições de decisões passadas, e queria que cada PR fosse checado contra ela. Com o Agent SDK, essa equipe montou o kb-reviewer em cerca de um dia. O agente roda em cada PR da base de código principal, sinaliza as alterações que contradizem uma lição registrada, cita a nota por trás de cada comentário e incentiva os engenheiros a corrigir as divergências.

Em tarefas complexas, o agente pode passar o trabalho a outro agente especializado, com ferramentas e sessões próprias, ou dividir a tarefa entre subagentes que trabalham em paralelo. Evals e reprodução de eventos (event replay) vêm integrados de fábrica, o que permite validar cenários críticos antes da publicação.

Deploy e primeiros clientes

O comando agent-sdk deploy, executado a partir do diretório do projeto, compila o agente, atribui um URL a ele e o executa na infraestrutura da Cursor. Segredos e integrações são configurados no dashboard, e logs, evals e playground funcionam como no ambiente local. Há uma alternativa: rodar o agente na sua própria infraestrutura. Cada agente é um único processo Node e pode ser empacotado em um contêiner.

O primeiro cliente de destaque citado é a PGA Tour. Segundo Michael Gyarmathi, engenheiro-chefe da PGA America, a equipe construiu todos os componentes de sua fábrica de desenvolvimento de software sobre a infraestrutura da Cursor, e os evals integrados permitem testar novas ideias rapidamente e otimizar com segurança as funcionalidades existentes.

O que vem no lançamento

  • Framework para descrever agentes em código: prompts em Markdown, ferramentas em TypeScript
  • Templates iniciais e skills que guiam o agente de código pelo processo de desenvolvimento
  • Gatilhos para eventos do GitHub, GitLab e Bitbucket
  • Repasse de tarefas entre agentes especializados e subagentes paralelos
  • Evals e event replay integrados
  • Playground local e deploy na infraestrutura da Cursor com um único comando, agent-sdk deploy
  • Dashboard para segredos, integrações e logs
  • Execução na infraestrutura própria: um único processo Node, contêiner

A Cursor também sugere não escrever o agente à mão: basta apontar seu agente de código para a documentação, e ele ajuda a montar o bot junto com você.

Para equipes que já automatizam revisão, compliance e análise de incidentes, o caminho prático é este: comece por um único processo repetitivo com regras claras, como a checagem de PRs contra uma base de conhecimento interna, que foi o que o kb-reviewer fez. Crie os evals antes do primeiro deploy, mantenha o agente no repositório principal e decida de antemão se vocês precisam da hospedagem da Cursor ou de um contêiner próprio. Assim, o agente passa a ser uma parte do sistema tão gerenciável quanto o restante do código.

História

Perguntas frequentes sobre a notícia

O que se sabe sobre Agente como um pequeno projeto de software?

A estrutura de um agente lembra a de um repositório comum. As instruções são escritas em Markdown, as ferramentas são funções em TypeScript, e ao lado ficam as conexões com serviços externos e os evals usados para testar o agente. Cada arquivo responde por algo que o agente sabe ou sabe fazer. Daí vem a principal consequência prática: mudanças no comportamento do agente passam pelo mesmo pull request, pelo mesmo histórico de commits e pela mesma revisão do restante do código. A equipe pode ler e editar as políticas que orientam o agente, em vez de tentar adivinhar o que aco

O que se sabe sobre Reação a eventos e trabalho em equipe de agentes?

Os agentes se conectam aos lugares onde o time trabalha e disparam em resposta a eventos. O exemplo do anúncio: o agente escuta eventos de pull request no GitHub, GitLab ou Bitbucket, avalia o risco da alteração, encaminha-a à equipe adequada e aprova por conta própria as mudanças que se enquadram na política. Dentro da Cursor, uma das equipes acumulou uma base de conhecimento grande e em rápido crescimento, com lições de decisões passadas, e queria que cada PR fosse checado contra ela. Com o Agent SDK, essa equipe montou o kb-reviewer em cerca de um dia. O agente roda em c

O que se sabe sobre Deploy e primeiros clientes?

O comando agent-sdk deploy, executado a partir do diretório do projeto, compila o agente, atribui um URL a ele e o executa na infraestrutura da Cursor. Segredos e integrações são configurados no dashboard, e logs, evals e playground funcionam como no ambiente local. Há uma alternativa: rodar o agente na sua própria infraestrutura. Cada agente é um único processo Node e pode ser empacotado em um contêiner. O primeiro cliente de destaque citado é a PGA Tour. Segundo Michael Gyarmathi, engenheiro-chefe da PGA America, a equipe construiu todos os componentes de sua fábrica de d

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Zhemal Khamidun — CPO da Alpina Digital, gerente de produto do AlpinaGPT. Cria produtos de IA desde 2019. O Hamidun News é um projeto pessoal que virou um agregador em produção com mais de 6.000 leitores.
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