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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。

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。

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