当我每天还在用大模型写一些小 DEMO，处理一些数据分析个人需求时，AI 编程工具的领头羊之一 Cursor 已经悄悄把实验推向了新的极限。

就在昨天，Cursor 官方博客发布了一篇调研文章：《Scaling long-running autonomous coding》。

这篇文章详细记录了他们如何让数百个 AI Agent 协同工作，在长达数周的时间里自主运行，最终完成了人类团队需要数月才能攻克的宏大工程。

尤其令我吃惊的是，他们居然做了一个浏览器。

这不仅是一次技术实验，更是 AI 软件工程从“单兵作战”转向“大兵团作战”的范式转移。

一、极限实验：AI 能在“无人区”走多远？

在 Cursor 看来，当前的 AI 辅助编程仍处于“副驾驶”阶段。为了探索 AI 编程的上限，他们设计了一系列极端场景：

1. 从零构建浏览器

这不是简单的 HTML/CSS 堆砌。数百个 Agent 协同作战，在一周内自主编写了超过 100 万行代码，构建出了一个具备基础功能的 Web 浏览器。

2. 史诗级的代码迁移

将 Cursor 自身庞大的代码库从 Solid 框架全量迁移到 React。这项工作持续了 3 周，涉及 +266K/-193K（增加 26 万行，删除 19 万行）的修改。这种规模的任务，即使是资深人类工程师团队，通常也会因为过于枯燥和极高的耦合性而望而却步。

3. 25 倍性能提升

一个长程 Agent 自主分析了视频渲染流程，并用 Rust 重写了核心组件，最终实现了 25 倍的渲染提速，并增加了丝滑的弹簧动画特效。

这些实验向我们证明：AI 已经具备了处理“长程、高复杂度、多模块”工程的能力。

二、架构演进：从“平权公社”到“金字塔”

在大规模协作中，最难的不是代码逻辑，而是协调（Coordination）。Cursor 团队分享了他们在构建 Agent 组织架构时的三次血泪教训：

阶段 1：扁平化协作——死于“公社模式”

最初，Cursor 尝试让所有 Agent 拥有同等权限。它们通过共享文件和加锁机制（Locking）来抢夺任务。

• 结局： 极度低效。Agent 经常忘记释放锁，或者因为死锁导致整个系统停摆。

• 心理发现： 团队观察到一个有趣的现象——“Agent 的风险厌恶”。在扁平化结构中，没有 Agent 愿意处理深层架构冲突，大家都倾向于去改个文案、修个小 UI。这种“出工不出力”的行为导致项目进展陷入停滞。

阶段 2：乐观并发——简化了流程，未解决人心

团队引入了分布式系统中的“乐观并发控制”。这解决了锁冲突导致的死机，但依然无法解决 Agent 的“隧道视野”问题：每个 Agent 都只看自己手里的那点代码，没人关心整个系统的架构是否正在崩塌。

阶段 3：Planner-Worker 架构——最终的胜利

Cursor 最终回归了类似人类公司的层级管理制：

• 规划者 (Planners)： 负责高层设计和任务拆解。它们不写具体代码，而是不断探索代码库，生成子任务。甚至可以递归产生“子规划者”来负责特定模块。

• 执行者 (Workers)： 专注于“搬砖”。它们不关心宏观架构，只负责在给定的上下文中，以最高的质量完成具体函数或模块的实现。

这种“分工明确”的架构，让系统的并发能力真正实现了线性增长。

三、深度洞察：关于 AI Agent 的三个真相

除了架构，Cursor 还揭示了一些打破行业共识的技术细节：

1. 模型也存在“性格”差异

实验中，GPT-5.2 展示了统治级的地位（注：基于博文发布时的 2026 年环境）。相比于专为编程训练的微调模型，GPT-5.2 在长程任务中表现得更像一个“负责任的 Leader”：它能坚持最初的目标，不容易被复杂的代码库带偏。而其他模型（如 Opus 4.5）虽然单点能力强，但在处理超大工程时容易“偷懒”或过早放弃控制权。

2. 移除冗余的“审核官”

Cursor 曾尝试建立一个“集成员（Integrator）”角色来专门解决冲突，但发现这反而成了瓶颈。结论令人惊讶： 只要任务拆解得足够清晰，执行者（Worker）完全有能力在推送代码前自己解决冲突。大道至简，多余的层级只会让系统变脆。

3. 提示词（Prompt）是唯一的“宪法”

在大规模 Agent 系统中，比起复杂的调度代码，提示词的微调对行为的影响更大。如何写一段 Prompt 让 Agent 在面对 100 万行代码时不感到“恐惧”，如何让它们在失败时自主重试，是整个工程中最具含金量的秘密。

四、程序员的未来：从“码农”到“机群指挥官”

Cursor 的这篇博文，实际上为未来的程序员画出了一张职业转型图：

1. 管理 Agent 将成为核心竞争力： 未来的高级工程师，可能不再是手写代码最快的人，而是最擅长拆解复杂需求、并配置 Agent 机群去实现的人。

2. “代码审阅”胜过“代码编写”： 面对 AI 产出的 100 万行代码，如何通过自动化工具和人工抽检确保安全性和可维护性，将是技术难点。

3. 算力即生产力：软件开发的成本逻辑将彻底改变。以前是按“人/月”付费，未来可能是按“Token/GPU小时”付费。只要算力管够，一个人的创业公司也能做出社交软件级别的复杂系统。

五、结语

Cursor 团队在文末感叹：“通过向问题投入更多 Agent 来缩短开发周期，这条路比我们预想的要乐观得多。”

虽然目前系统仍会产生“漂移”和“幻觉”，但当 AI 能够自主运行数周、提交上万次 Commit、编写百万行代码时，旧的软件开发模式已经开始崩塌。

在这个技术爆炸的时代，正如 Cursor 所展示的，唯一的限制不再是代码的难度，而是我们对目标的想象力。

互动话题：你愿意把你的代码库交给一个运行 3 周、自主改动的 AI Agent 机群吗？你最担心的风险是什么？欢迎在评论区留下你的深度思考。

参考来源：Cursor Blog - Scaling long-running autonomous coding (Wilson Lin, Jan 14, 2026)