Cloud Agents können jetzt die von ihnen erstellte Software nutzen, um Änderungen zu testen und ihre Arbeit zu demonstrieren.
Nachdem sie in deiner Codebase eingerichtet wurden, läuft jeder Agent in seiner eigenen isolierten VM mit einer vollständigen Entwicklungsumgebung. Cloud Agents erstellen merge-fertige PRs mit Artefakten (Videos, Screenshots und Logs), die es ermöglichen, ihre Änderungen schnell zu überprüfen.
Cloud Agents sind überall dort verfügbar, wo du Cursor verwendest – im Web, auf dem Desktop, mobil, in Slack und auf GitHub.
Lege unter cursor.com/onboard los, um zuzusehen, wie sich der Agent selbst konfiguriert und eine Demo aufzeichnet. Oder lies mehr in unserer Ankündigung.
Dieses Release führt die Möglichkeit ein, Pläne aus der CLI an die Cloud zu übergeben, ASCII-Diagramme direkt inline zu rendern und bringt zahlreiche Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit mit sich.
Wenn ein Plan erzeugt wird, zeigt die CLI jetzt ein dauerhaft sichtbares Entscheidungsmenü an. Sie können auswählen, ob Sie den Build in der Cloud oder lokal ausführen möchten, um den Plan umzusetzen.
Durch Eingeben von /plan gelangen Sie zurück zu Ihrem aktuellen Plan und dessen Aktionsmenü. Außerdem haben wir Tastenkürzel in der Eingabezeile hinzugefügt, sodass Sie mit den Pfeiltasten durch die Optionen navigieren, mit Enter die ausgewählte Option ausführen und mit Shift+Enter die Abkürzung für „Build in cloud“ verwenden können.
Mermaid-Codeblöcke werden jetzt inline als ASCII-Diagramme in deiner CLI-Konversation gerendert. Flussdiagramme, Sequenzdiagramme, Zustandsmaschinen, Klassendiagramme und ER-Diagramme können alle direkt im Terminal angezeigt werden.
Mit Ctrl+O kannst du zwischen dem gerenderten Diagramm und dem ursprünglichen Mermaid-Quelltext wechseln, um beide Darstellungen zu sehen.
Dieses Release führt Plugins zur Erweiterung von Cursor ein, verbessert zentrale Agent-Funktionen wie Subagents und bietet feingranulare Netzwerkkontrollen für Befehle in Sandbox-Umgebungen.
Plugins bündeln Fähigkeiten, Sub-Agents, MCP-Server, Hooks und Regeln in einer einzigen Installation. Der Cursor Marketplace ermöglicht es dir, Plugins zu entdecken und zu installieren, um Cursor mit vorgefertigten Funktionen zu erweitern.
Zu unseren ersten Partnern gehören Amplitude, AWS, Figma, Linear, Stripe und weitere. Diese Plugins unterstützen Workflows rund um Design, Datenbanken, Zahlungen, Analytics und Deployment.
Durchsuche Plugins auf cursor.com/marketplace oder installiere sie direkt im Editor mit /add-plugin.
Die Sandbox unterstützt jetzt granulare Netzwerkzugriffskontrollen sowie Kontrollen für den Zugriff auf Verzeichnisse und Dateien in deinem lokalen Dateisystem. Lege genau fest, welche Domains der Agent beim Ausführen von Befehlen in der Sandbox erreichen darf:
Nur Benutzerkonfiguration: beschränkt auf Domains in deiner sandbox.json
Benutzerkonfiguration mit Standardregeln: beschränkt auf deine Allowlist plus die integrierten Standardregeln von Cursor
Alles erlauben: uneingeschränkter Netzwerkzugriff innerhalb der Sandbox
Admins im Enterprise-Plan können Netzwerk-Allowlists und -Denylists über das Admin-Dashboard durchsetzen, sodass organisationsweite Richtlinien für ausgehende Verbindungen für alle Agent-Sandbox-Sitzungen gelten.
Bisher wurden alle Subagents synchron ausgeführt und blockierten den übergeordneten Agent, bis sie fertig waren. Subagents können nun asynchron laufen, sodass der übergeordnete Agent weiterarbeiten kann, während Subagents im Hintergrund ausgeführt werden.
Subagents können außerdem eigene Subagents erzeugen und so einen Baum koordinierter Aufgaben aufbauen. Das ermöglicht es Cursor, größere Aufgaben wie Features über mehrere Dateien, umfangreiche Refactorings und schwierige Bugs zu übernehmen.
Wir haben seit unserem letzten Release außerdem einige Performanceverbesserungen für Subagents vorgenommen. Sie laufen jetzt mit geringerer Latenz, besserem Streaming-Feedback und reaktionsschnellerer paralleler Ausführung.
Cursor kann jetzt über längere Zeiträume hinweg autonom arbeiten, um größere und komplexere Aufgaben zu erledigen. Lang laufende Agents planen zunächst und erledigen anschließend anspruchsvollere Aufgaben ganz ohne menschliches Eingreifen.
In der Research Preview und in internen Tests haben lang laufende Agents Aufgaben abgeschlossen, die zuvor für reguläre Agents zu schwierig waren. Dies führte zu größeren, vollständigeren PRs mit weniger offensichtlichen Folgeaufgaben.
Der lang laufende Agent von Cursor ist jetzt unter cursor.com/agents für Ultra-, Teams- und Enterprise-Tarife verfügbar.
Weitere Informationen finden Sie in unserer Ankündigung.
Agents lösen zunehmend komplexe, lang andauernde Aufgaben in deiner Codebasis. Dieses Release bringt neue Verbesserungen an der Agent-Laufzeitumgebung für eine bessere Kontextverwaltung sowie zahlreiche Komfortverbesserungen im Editor und in der CLI.
Subagents sind unabhängige Agenten, die darauf spezialisiert sind, klar abgegrenzte Teile der Aufgabe eines übergeordneten Agents zu übernehmen. Sie laufen parallel, verwenden ihren eigenen Kontext und können mit benutzerdefinierten Prompts, Toolzugriff und Modellen konfiguriert werden.
Das Ergebnis ist eine insgesamt schnellere Ausführung, ein fokussierterer Kontext in deiner Hauptkonversation und spezialisierte Expertise für jede Teilaufgabe.
Cursor enthält Standard-Subagents für die Recherche in deiner Codebasis, das Ausführen von Terminalbefehlen und das Bearbeiten paralleler Workstreams. Diese beginnen automatisch damit, die Qualität deiner Agent-Gespräche im Editor und in der Cursor CLI zu verbessern.
Optional kannst du eigene Subagents definieren. Erfahre mehr in unserer Dokumentation.
Cursor unterstützt jetzt Agent Skills im Editor und in der CLI. Agents können Skills entdecken und anwenden, wenn domänenspezifisches Wissen und Workflows relevant sind. Sie können einen Skill außerdem über das Slash-Befehlsmenü aufrufen.
Definieren Sie Skills in SKILL.md-Dateien, die benutzerdefinierte Befehle, Skripte und Anweisungen enthalten können, um die Fähigkeiten des Agents auf die jeweilige Aufgabe zuzuschneiden.
Im Vergleich zu stets aktiven, deklarativen Regeln sind Skills besser für dynamische Kontextentdeckung und prozedurale „How-to“-Anleitungen geeignet. So erhalten Agents mehr Flexibilität, während der Kontext fokussiert bleibt.
Generiere Bilder direkt mit dem Agent von Cursor. Beschreibe das Bild in Textform oder lade eine Referenz hoch, um das zugrunde liegende Bildgenerierungsmodell (Google Nano Banana Pro) zu steuern.
Bilder werden als Inline-Vorschau zurückgegeben und standardmäßig im assets/-Ordner deines Projekts gespeichert. Das ist nützlich für die Erstellung von UI-Mockups, Produkt-Assets und zum Visualisieren von Architekturdiagrammen.
Im Enterprise-Plan erweitert Cursor Blame die herkömmliche git blame-Funktion um KI-Attribution, sodass du genau sehen kannst, was von der KI generiert und was von Menschen geschrieben wurde.
Beim Überprüfen oder erneuten Durchgehen von Code ist jede Zeile mit einer Zusammenfassung der Unterhaltung verknüpft, aus der sie hervorgegangen ist. So bekommst du den Kontext und die zugrunde liegenden Überlegungen zur Änderung.
Cursor Blame unterscheidet zwischen Code aus Tab-Autovervollständigungen, Agent-Läufen (aufgeschlüsselt nach Modell) und von Menschen vorgenommenen Änderungen. Außerdem kannst du damit KI-Nutzungsmuster in der Codebasis deines Teams nachverfolgen.
Das interaktive Q&A-Tool, das Agents im Plan- und Debug-Modus verwenden, ermöglicht ihnen jetzt, in jeder Unterhaltung klärende Fragen zu stellen.
Während der Agent auf deine Antwort wartet, kann er weiterhin Dateien lesen, Änderungen vornehmen oder Befehle ausführen und deine Antwort einbeziehen, sobald sie eintrifft.
Du kannst auch eigene Sub-Agents und Skills erstellen, die dieses Tool verwenden, indem du sie anweist, „use the ask question tool“ zu verwenden.
Cloud Agents können jetzt die von ihnen erstellte Software nutzen, um Änderungen zu testen und ihre Arbeit zu demonstrieren.
Nachdem sie in deiner Codebase eingerichtet wurden, läuft jeder Agent in seiner eigenen isolierten VM mit einer vollständigen Entwicklungsumgebung. Cloud Agents erstellen merge-fertige PRs mit Artefakten (Videos, Screenshots und Logs), die es ermöglichen, ihre Änderungen schnell zu überprüfen.
Cloud Agents sind überall dort verfügbar, wo du Cursor verwendest – im Web, auf dem Desktop, mobil, in Slack und auf GitHub.
Lege unter cursor.com/onboard los, um zuzusehen, wie sich der Agent selbst konfiguriert und eine Demo aufzeichnet. Oder lies mehr in unserer Ankündigung.
Dieses Release führt die Möglichkeit ein, Pläne aus der CLI an die Cloud zu übergeben, ASCII-Diagramme direkt inline zu rendern und bringt zahlreiche Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit mit sich.
Wenn ein Plan erzeugt wird, zeigt die CLI jetzt ein dauerhaft sichtbares Entscheidungsmenü an. Sie können auswählen, ob Sie den Build in der Cloud oder lokal ausführen möchten, um den Plan umzusetzen.
Durch Eingeben von /plan gelangen Sie zurück zu Ihrem aktuellen Plan und dessen Aktionsmenü. Außerdem haben wir Tastenkürzel in der Eingabezeile hinzugefügt, sodass Sie mit den Pfeiltasten durch die Optionen navigieren, mit Enter die ausgewählte Option ausführen und mit Shift+Enter die Abkürzung für „Build in cloud“ verwenden können.
Mermaid-Codeblöcke werden jetzt inline als ASCII-Diagramme in deiner CLI-Konversation gerendert. Flussdiagramme, Sequenzdiagramme, Zustandsmaschinen, Klassendiagramme und ER-Diagramme können alle direkt im Terminal angezeigt werden.
Mit Ctrl+O kannst du zwischen dem gerenderten Diagramm und dem ursprünglichen Mermaid-Quelltext wechseln, um beide Darstellungen zu sehen.
Dieses Release führt Plugins zur Erweiterung von Cursor ein, verbessert zentrale Agent-Funktionen wie Subagents und bietet feingranulare Netzwerkkontrollen für Befehle in Sandbox-Umgebungen.
Plugins bündeln Fähigkeiten, Sub-Agents, MCP-Server, Hooks und Regeln in einer einzigen Installation. Der Cursor Marketplace ermöglicht es dir, Plugins zu entdecken und zu installieren, um Cursor mit vorgefertigten Funktionen zu erweitern.
Zu unseren ersten Partnern gehören Amplitude, AWS, Figma, Linear, Stripe und weitere. Diese Plugins unterstützen Workflows rund um Design, Datenbanken, Zahlungen, Analytics und Deployment.
Durchsuche Plugins auf cursor.com/marketplace oder installiere sie direkt im Editor mit /add-plugin.
Die Sandbox unterstützt jetzt granulare Netzwerkzugriffskontrollen sowie Kontrollen für den Zugriff auf Verzeichnisse und Dateien in deinem lokalen Dateisystem. Lege genau fest, welche Domains der Agent beim Ausführen von Befehlen in der Sandbox erreichen darf:
Nur Benutzerkonfiguration: beschränkt auf Domains in deiner sandbox.json
Benutzerkonfiguration mit Standardregeln: beschränkt auf deine Allowlist plus die integrierten Standardregeln von Cursor
Alles erlauben: uneingeschränkter Netzwerkzugriff innerhalb der Sandbox
Admins im Enterprise-Plan können Netzwerk-Allowlists und -Denylists über das Admin-Dashboard durchsetzen, sodass organisationsweite Richtlinien für ausgehende Verbindungen für alle Agent-Sandbox-Sitzungen gelten.
Bisher wurden alle Subagents synchron ausgeführt und blockierten den übergeordneten Agent, bis sie fertig waren. Subagents können nun asynchron laufen, sodass der übergeordnete Agent weiterarbeiten kann, während Subagents im Hintergrund ausgeführt werden.
Subagents können außerdem eigene Subagents erzeugen und so einen Baum koordinierter Aufgaben aufbauen. Das ermöglicht es Cursor, größere Aufgaben wie Features über mehrere Dateien, umfangreiche Refactorings und schwierige Bugs zu übernehmen.
Wir haben seit unserem letzten Release außerdem einige Performanceverbesserungen für Subagents vorgenommen. Sie laufen jetzt mit geringerer Latenz, besserem Streaming-Feedback und reaktionsschnellerer paralleler Ausführung.
Cursor kann jetzt über längere Zeiträume hinweg autonom arbeiten, um größere und komplexere Aufgaben zu erledigen. Lang laufende Agents planen zunächst und erledigen anschließend anspruchsvollere Aufgaben ganz ohne menschliches Eingreifen.
In der Research Preview und in internen Tests haben lang laufende Agents Aufgaben abgeschlossen, die zuvor für reguläre Agents zu schwierig waren. Dies führte zu größeren, vollständigeren PRs mit weniger offensichtlichen Folgeaufgaben.
Der lang laufende Agent von Cursor ist jetzt unter cursor.com/agents für Ultra-, Teams- und Enterprise-Tarife verfügbar.
Weitere Informationen finden Sie in unserer Ankündigung.
Agents lösen zunehmend komplexe, lang andauernde Aufgaben in deiner Codebasis. Dieses Release bringt neue Verbesserungen an der Agent-Laufzeitumgebung für eine bessere Kontextverwaltung sowie zahlreiche Komfortverbesserungen im Editor und in der CLI.
Subagents sind unabhängige Agenten, die darauf spezialisiert sind, klar abgegrenzte Teile der Aufgabe eines übergeordneten Agents zu übernehmen. Sie laufen parallel, verwenden ihren eigenen Kontext und können mit benutzerdefinierten Prompts, Toolzugriff und Modellen konfiguriert werden.
Das Ergebnis ist eine insgesamt schnellere Ausführung, ein fokussierterer Kontext in deiner Hauptkonversation und spezialisierte Expertise für jede Teilaufgabe.
Cursor enthält Standard-Subagents für die Recherche in deiner Codebasis, das Ausführen von Terminalbefehlen und das Bearbeiten paralleler Workstreams. Diese beginnen automatisch damit, die Qualität deiner Agent-Gespräche im Editor und in der Cursor CLI zu verbessern.
Optional kannst du eigene Subagents definieren. Erfahre mehr in unserer Dokumentation.
Cursor unterstützt jetzt Agent Skills im Editor und in der CLI. Agents können Skills entdecken und anwenden, wenn domänenspezifisches Wissen und Workflows relevant sind. Sie können einen Skill außerdem über das Slash-Befehlsmenü aufrufen.
Definieren Sie Skills in SKILL.md-Dateien, die benutzerdefinierte Befehle, Skripte und Anweisungen enthalten können, um die Fähigkeiten des Agents auf die jeweilige Aufgabe zuzuschneiden.
Im Vergleich zu stets aktiven, deklarativen Regeln sind Skills besser für dynamische Kontextentdeckung und prozedurale „How-to“-Anleitungen geeignet. So erhalten Agents mehr Flexibilität, während der Kontext fokussiert bleibt.
Generiere Bilder direkt mit dem Agent von Cursor. Beschreibe das Bild in Textform oder lade eine Referenz hoch, um das zugrunde liegende Bildgenerierungsmodell (Google Nano Banana Pro) zu steuern.
Bilder werden als Inline-Vorschau zurückgegeben und standardmäßig im assets/-Ordner deines Projekts gespeichert. Das ist nützlich für die Erstellung von UI-Mockups, Produkt-Assets und zum Visualisieren von Architekturdiagrammen.
Im Enterprise-Plan erweitert Cursor Blame die herkömmliche git blame-Funktion um KI-Attribution, sodass du genau sehen kannst, was von der KI generiert und was von Menschen geschrieben wurde.
Beim Überprüfen oder erneuten Durchgehen von Code ist jede Zeile mit einer Zusammenfassung der Unterhaltung verknüpft, aus der sie hervorgegangen ist. So bekommst du den Kontext und die zugrunde liegenden Überlegungen zur Änderung.
Cursor Blame unterscheidet zwischen Code aus Tab-Autovervollständigungen, Agent-Läufen (aufgeschlüsselt nach Modell) und von Menschen vorgenommenen Änderungen. Außerdem kannst du damit KI-Nutzungsmuster in der Codebasis deines Teams nachverfolgen.
Das interaktive Q&A-Tool, das Agents im Plan- und Debug-Modus verwenden, ermöglicht ihnen jetzt, in jeder Unterhaltung klärende Fragen zu stellen.
Während der Agent auf deine Antwort wartet, kann er weiterhin Dateien lesen, Änderungen vornehmen oder Befehle ausführen und deine Antwort einbeziehen, sobald sie eintrifft.
Du kannst auch eigene Sub-Agents und Skills erstellen, die dieses Tool verwenden, indem du sie anweist, „use the ask question tool“ zu verwenden.
