子代理、技能与图像生成
Agents 正在你的整个代码库中处理越来越复杂、运行时间更长的任务。本次版本引入了新的 agent 框架改进，以实现更好的上下文管理，并在编辑器和 CLI 中带来了许多提升使用体验的修复。
子代理（Subagents）
子代理是独立的代理，用于专门处理父代理任务中彼此独立的部分。它们并行运行，使用各自的上下文，并且可以配置自定义提示词、工具访问权限和模型。
这样可以带来更快的整体执行速度、在主对话中提供更聚焦的上下文，以及针对每个子任务的专业能力。
Cursor 默认提供用于分析你的代码库、运行终端命令和执行并行工作流的子代理。这些子代理会自动帮助提升你在编辑器和 Cursor CLI 中的代理对话质量。
你也可以按需定义自定义子代理。访问我们的文档了解更多信息。
技能
Cursor 现在在编辑器和 CLI 中支持 Agent Skills。当与特定领域的知识和工作流相关时，Agent 可以发现并应用这些技能。你也可以通过斜杠命令菜单来调用某个技能。
在 SKILL.md 文件中定义技能，其中可以包含自定义命令、脚本，以及用于根据当前任务增强 Agent 能力的说明。
与始终生效的声明式 rules 相比，技能更适合用于动态上下文发现和过程式的“操作指南”类说明。这样既能让 Agent 拥有更高的灵活性，又能让上下文保持聚焦。
图像生成
直接通过 Cursor 的智能体生成图像。你可以用文字描述图像，或上传参考图片来引导底层图像生成模型（Google Nano Banana Pro）。
生成的图像会以内联预览的形式返回，并默认保存到你的项目 assets/ 文件夹中。这对于创建 UI 原型图、产品素材以及可视化架构图非常有用。
Cursor Blame 责任追踪
在企业版中，Cursor Blame 在传统 git blame 的基础上加入 AI 归因，让你能清楚看到哪些代码是由 AI 生成、哪些是由人工编写。
在审查或回顾代码时，每一行都会链接到生成该行代码的会话摘要，为你提供更改背后的上下文和推理过程。
Cursor Blame 会区分来自 Tab 自动补全、Agent 运行（按模型细分）以及人工编辑的代码。它还可以帮助你跟踪整个团队代码库中的 AI 使用模式。
来自 Agent 的澄清提问
在 Plan 和 Debug 模式下供 Agent 使用的交互式问答工具，现在允许 Agent 在任何对话中提出澄清问题。
在等待你的回复时，Agent 可以继续阅读文件、进行编辑或运行命令，并在你的回答到达后立即将其纳入后续操作。
你还可以通过指示自定义子 Agent 和技能 "use the ask question tool"，来构建使用此工具的自定义子 Agent 和技能。
