Cursor выпустил Agent SDK: агенты как код и деплой одной командой

Cursor выпустил Agent SDK, фреймворк, на котором компания сама собирает своих управляемых агентов Bugbot, Security Reviewer и Rollouts. Теперь любая команда может описать агента кодом, прогнать его через evals и выкатить на инфраструктуру Cursor одной командой. SDK уже доступен всем. Агент устроен как небольшой софтовый проект: промпты лежат в Markdown, инструменты это функции на TypeScript, рядом живут подключения к сервисам и тесты. Всё проходит через обычный контроль версий и ревью. Внутри Cursor команда собрала агента kb-reviewer примерно за день, и он теперь проверяет каждый PR в основной кодовой базе. • Агент запускается как один Node-процесс, его можно упаковать в контейнер и держать на своей инфраструктуре • Поддерживаются события GitHub, GitLab и Bitbucket, субагенты и параллельная работа • PGA Tour строит на SDK свою фабрику разработки ПО

AI-обработка оригинала Cursor Blog; редакция Hamidun News
Cursor выпустил Agent SDK: агенты как код и деплой одной командой
Источник: Cursor Blog. Коллаж: Hamidun News.
Слушать статью
Паспорт материала и цифры
ПараметрДанные
ПервоисточникCursor Blog ↗
Главный редактор
Ключевой факт #1Агент запускается как один Node-процесс, его можно упаковать в контейнер и держать на своей инфраструктуре
Ключевой факт #2Поддерживаются события GitHub, GitLab и Bitbucket, субагенты и параллельная работа
Ключевой факт #3PGA Tour строит на SDK свою фабрику разработки ПО

Cursor открыл для всех Agent SDK, внутренний фреймворк, на котором компания делает собственных управляемых агентов: Bugbot, Security Reviewer и Rollouts. Идея простая. Агент описывается в коде, лежит в репозитории, проходит ревью как любой другой софт, а в прод уезжает командой agent-sdk deploy. SDK уже в статусе general availability.

До сих пор у команд было два пути. Либо взять готовый продукт, заточенный под чужой рабочий процесс, либо писать агента с нуля. Cursor предлагает третий вариант: взять тот же каркас, что используют его собственные инженеры, и подогнать под свои правила.

Агент как маленький софтовый проект

Структура агента напоминает обычный репозиторий. Инструкции пишутся в Markdown, инструменты описываются функциями на TypeScript, рядом лежат подключения к внешним сервисам и evals, которыми агента тестируют. Каждый файл отвечает за что-то, что агент знает или умеет.

Отсюда главное практическое следствие: изменения в поведении агента проходят через тот же pull request, ту же историю коммитов и то же ревью, что и остальной код. Политики, по которым работает агент, команда может читать и править, а не гадать, что происходит внутри чужого чёрного ящика.

Базовое определение агента занимает несколько строк. В примере из документации вызывается defineAgent из пакета @cursor/agent-sdk, задаётся имя Robo, модель composer-2.5 с параметрами effort: high и fast: true, а также локальная рабочая директория. Дальше можно итерировать в локальном playground, гонять evals и только потом деплоить.

Реакция на события и работа командой агентов

Агенты подключаются к местам, где работает команда, и срабатывают на события. Пример из анонса: агент слушает события pull request на GitHub, GitLab или Bitbucket, оценивает риск изменения, направляет его нужной команде и сам одобряет правки, которые укладываются в политику.

Внутри Cursor одна из команд накопила большую и быстро растущую базу знаний с уроками прошлых решений и хотела, чтобы каждый PR проверялся на соответствие ей. На Agent SDK она собрала kb-reviewer примерно за день. Агент работает на каждом PR в основной кодовой базе, отмечает изменения, которые противоречат записанному уроку, ссылается на заметку, лежащую за каждым замечанием, и подталкивает инженеров устранить расхождения.

Для сложных задач агент может передать работу другому специализированному агенту с собственными инструментами и сессиями или разделить задачу между субагентами, работающими параллельно. Evals и воспроизведение событий (event replay) встроены из коробки, так что критичные сценарии можно проверять до выкатки.

Деплой и первые клиенты

Команда agent-sdk deploy из директории проекта собирает агента, выдаёт ему URL и запускает на инфраструктуре Cursor. Секреты и интеграции настраиваются в дашборде, а логи, evals и playground работают так же, как локально. Альтернатива: запускать агента у себя. Каждый агент это один Node-процесс, его можно упаковать в контейнер.

Первым заметным клиентом назван PGA Tour. По словам Майкла ГьярматHи, главного инженера PGA America, команда построила все компоненты своей фабрики разработки ПО на инфраструктуре Cursor, а встроенные evals позволяют быстро проверять новые идеи и надёжно оптимизировать существующие возможности.

Что входит в релиз

  • Фреймворк для описания агентов в коде: промпты в Markdown, инструменты в TypeScript
  • Шаблоны для старта и навыки (skills), которые проводят кодинг-агента через процесс разработки
  • Триггеры на события GitHub, GitLab и Bitbucket
  • Передача задач между специализированными агентами и параллельные субагенты
  • Встроенные evals и event replay
  • Локальный playground и деплой на инфраструктуру Cursor одной командой agent-sdk deploy
  • Дашборд для секретов, интеграций и логов
  • Запуск на собственной инфраструктуре: один Node-процесс, контейнер

Отдельно Cursor предлагает не писать агента вручную: достаточно направить своего кодинг-агента на документацию, и он поможет собрать бота вместе с вами.

Для команд, которые уже автоматизируют ревью, комплаенс и разбор инцидентов, практический выход такой: начните с одного повторяющегося процесса с чёткими правилами, например проверки PR по внутренней базе знаний, как это сделал kb-reviewer. Заведите evals до первого деплоя, храните агента в основном репозитории и решите заранее, нужен ли вам хостинг Cursor или собственный контейнер. Тогда агент станет такой же управляемой частью системы, как остальной код.

Сюжет

Вопросы и ответы по материалу

Что известно по теме: агент как маленький софтовый проект?

Структура агента напоминает обычный репозиторий. Инструкции пишутся в Markdown, инструменты описываются функциями на TypeScript, рядом лежат подключения к внешним сервисам и evals, которыми агента тестируют. Каждый файл отвечает за что-то, что агент знает или умеет. Отсюда главное практическое следствие: изменения в поведении агента проходят через тот же pull request, ту же историю коммитов и то же ревью, что и остальной код. Политики, по которым работает агент, команда может читать и править, а не гадать, что происходит внутри чужого чёрного ящика. Базовое определение аген

Что известно по теме: реакция на события и работа командой агентов?

Агенты подключаются к местам, где работает команда, и срабатывают на события. Пример из анонса: агент слушает события pull request на GitHub, GitLab или Bitbucket, оценивает риск изменения, направляет его нужной команде и сам одобряет правки, которые укладываются в политику. Внутри Cursor одна из команд накопила большую и быстро растущую базу знаний с уроками прошлых решений и хотела, чтобы каждый PR проверялся на соответствие ей. На Agent SDK она собрала kb-reviewer примерно за день. Агент работает на каждом PR в основной кодовой базе, отмечает изменения, которые противоре

Что известно по теме: деплой и первые клиенты?

Команда agent-sdk deploy из директории проекта собирает агента, выдаёт ему URL и запускает на инфраструктуре Cursor. Секреты и интеграции настраиваются в дашборде, а логи, evals и playground работают так же, как локально. Альтернатива: запускать агента у себя. Каждый агент это один Node-процесс, его можно упаковать в контейнер. Первым заметным клиентом назван PGA Tour. По словам Майкла ГьярматHи, главного инженера PGA America, команда построила все компоненты своей фабрики разработки ПО на инфраструктуре Cursor, а встроенные evals позволяют быстро проверять новые идеи и над

ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ Автономные AI-агенты

Делегируйте ресёрч, код и рутину автономному AI-агенту

Интеллектуальная агентная среда NomadNet Agent (agent.nomadnet.ai) выполняет многошаговые задачи: глубокий веб-ресёрч, анализ данных, написание кода и автоматизацию браузера.

Запустить NomadNet Agent →Платформа NomadNet AI
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…