背景与核心问题
随着 AI 技术的发展，编程工作方式正在经历深刻变革。传统的开发模式中，开发者需要亲力亲为编写每一行代码、设计每一个功能模块。而今，具备自主能力的AI Agent开始参与到软件开发的各个环节，能够理解复杂需求，操作代码库，甚至持续迭代直到测试通过。这种转变带来了新的挑战：如何有效引导Agent完成复杂任务，如何构建人与Agent协同工作的理想流程，以及如何发挥Agent的价值而不牺牲代码质量。
在这个背景下，开发者需要全新的技能和方法论，以适应这一转变。不是简单地把任务丢给Agent，而是理解其工作机制，建立有效的交互模式，从而在保持控制权的同时，充分利用Agent带来的生产力提升。
Cursor公司的Agent技术
本文解读的技术文章源自Cursor公司——一家专注于AI驱动开发工具的前沿团队。Cursor构建了一个高度集成的开发环境，其核心是能够自主理解代码库、执行多步骤任务并持续改进的Agent系统。与普通聊天机器人不同，Cursor的Agent具备完整的开发环境访问权限，可以搜索代码、编辑文件、运行测试，甚至在云端持久运行以完成长期任务。
Agent编码的核心实践
理解Agent Harness架构
Cursor的Agent系统建立在三个关键组件之上：指令系统、工具集合和用户交互。指令系统提供引导Agent行为的系统提示和规则；工具集合赋予Agent实际操作能力，如文件编辑、代码库搜索和终端执行；用户消息则是开发者指挥Agent工作的提示和后续交互。这套被称为Agent Harness的架构针对不同模型进行了专门优化，使其能够按照预期方式响应指令，无需开发者深入理解每个模型的特性差异。
从规划开始
芝加哥大学的研究发现，经验丰富的开发者倾向于在生成代码前进行规划。Cursor的Agent也遵循这一原则，提供了专门的Plan模式。在Agent输入框中按下Shift+Tab，Agent不会立即编写代码，而是分析代码库、提出澄清问题、创建详细实现计划，并在开始构建前等待开发者确认。这一规划以Markdown文件形式呈现，开发者可直接编辑，调整实现方式或补充上下文。对于复杂任务，这种规划前置的方法能显著提高目标结果的质量。对于简单改动，开发者可选择直接交由Agent处理。
上下文管理策略
随着Agent编程的深入使用，开发者的主要职责逐渐转变为提供适当的上下文。值得注意的是，开发者无需在提示中手动标记每个相关文件，因为Cursor的Agent具备强大搜索能力，能自动定位与任务相关的代码部分。保持提示简洁，让Agent自行获取所需上下文通常效果更好。
对话管理也是上下文控制的重要方面。当切换到不同任务、Agent表现困惑或完成一个逻辑单元时，应开启新对话；而对同一功能的持续迭代、需要先前讨论上下文或调试刚构建内容时，则应继续当前对话。过长对话会积累噪音，降低Agent表现。开始新对话时，可使用@Past Chats功能引用先前成果，而非复制整段对话。
扩展Agent能力：Rules与Skills
Cursor提供两种主要方式自定义Agent行为：Rules和Skills。Rules提供静态上下文，如同项目的"记忆"，在每次对话开始时生效。开发者可在.cursor/rules/目录中创建Markdown文件定义这些规则，包括常用命令、代码风格要求和工作流程指南。有效的规则应聚焦关键点，引用具体文件而非复制内容，避免过度复杂化。
Skills则提供动态能力，是Agent在需要时可调用的特定领域知识和工作流。Skills定义在SKILL.md文件中，可包含自定义命令、钩子脚本和领域知识。与持续包含的Rules不同，Skills会动态加载，保持上下文窗口简洁。一个强大应用是创建长时间运行的Agent循环，例如让Agent持续迭代直到所有测试通过。Cursor的Agent Skills还支持集成外部工具，如Slack、Datadog和Sentry等。
图像与Agent交互
Cursor的Agent能直接处理提示中提供的图片，这为开发工作流带来新可能。开发者可粘贴设计稿截图，让Agent实现相应UI；或对错误状态截屏，让Agent帮助排查问题。相比文字描述，视觉信息往往能更准确地传达需求和问题。更进一步，Agent甚至能控制浏览器自行截屏、测试应用并验证界面变化。
效率高的工作流程
多种工作流程在不同任务中展现价值。测试驱动开发(TDD)流程中，Agent可先编写测试，确认测试失败，再实现代码并通过测试。理解代码库时，可像询问同事一样向Agent提问，它会使用搜索工具找到答案。Git工作流中，Agent可查找历史记录、解决冲突，甚至通过自定义命令自动化常见操作，如/pr命令可提交更改、推代码并创建pull request。
代码审查实践
AI生成的代码同样需要严格审查。Cursor提供多层次审核机制：实时查看Agent工作过程，通过Diff视图监控更改；使用Agent Review功能进行专门审查，逐行分析建议修改；以及通过Bugbot为Pull Request提供自动化代码审查。对于重大架构变更，还可让Agent生成架构图，如Mermaid图表，帮助提前发现潜在问题。
并行与云端部署
Cursor支持并行运行多个Agent，且互不干扰。系统为每个Agent自动创建git worktree，实现文件和更改隔离。这种并行处理特别适用于棘手问题，不同Agent可能采用不同解决方法，开发者可比较结果选择理想方案。同时运行多个模型也是有效策略，让同一提示在不同模型上执行，比较输出结果。
对于可延后的任务，如bug修复、重构或文档更新，云端Agent提供理想解决方案。开发者可在cursor.com/agents、编辑器或手机启动云端Agent，它会在远程沙箱中运行，完成后打开pull request并通知开发者。这种模式让开发者能充分利用碎片时间，将常规任务交由Agent处理。
针对复杂问题的Debug模式
当常规方法难以解决bug时，Cursor的Debug模式提供系统化方法。不同于凭直觉猜测修复方案，Debug模式会生成多个假设，通过日志语句对代码进行埋点，在收集运行时数据后分析根本原因，并基于证据进行有针对性修复。这尤其适用于可重现但原因不明的bug、竞争条件、性能问题和回归问题。关键在于提供详尽的复现步骤，使埋点更有针对性。
打造效率高的Agent工作流程
成功的Agent使用者通常具备几个共同特点：编写具体提示，明确细节而非模糊要求；持续迭代配置，只在Agent反复犯错时添加规则；认真审查所有更改，理解AI生成代码可能存在的细微错误；提供可验证目标，使用类型系统、linters和测试为Agent提供明确信号；将Agent视为有能力的协作者，要求其解释决策并勇于质疑不合理的方案。
结语
Cursor的Agent best practices 指南展示了AI辅助编程的新范式。这些方法不是简单地将任务委托给AI，而是建立人机协作的效率高的工作流，既发挥Agent的规模化能力，又保持开发者的决策控制权。随着技术演进，这些实践将继续发展，但核心原则——清晰规划、有效上下文管理、严格审查和持续优化——将长期适用。对开发者而言，掌握这些技能不再是可选项，而是适应软件开发未来发展的必要准备。通过理解和应用这些原则，开发者可以在AI时代保持竞争力，同时提升软件质量和开发体验。
感兴趣的可以阅读官方博客：https://cursor.com/cn/blog/agent-best-practices
