Faire duplica el rendimiento semanal de PR con Cursor Cloud Agents
Faire eligió Cursor como su plataforma para agentes de programación, en sustitución de un sistema interno de agentes en segundo plano.
Faire duplicó el rendimiento semanal de PR y redujo una migración de 18 meses a un solo ingeniero al mando de una flota de agentes. Los Cloud Agents de Cursor hicieron esto posible gracias al paralelismo a escala y a su autonomía. Los Cloud Agents se ejecutan sin las limitaciones de memoria y recursos de una máquina local, y cada uno cuenta con su propio entorno de desarrollo—igual que un ingeniero—para escribir código, probarlo, verificar su trabajo y entregar software.
Cursor es ahora la plataforma recomendada por Faire para el desarrollo con agentes, en sustitución de un sistema interno de agentes en segundo plano. El equipo también usa Automatizaciones de Cursor para iniciar más de 2.000 ejecuciones autónomas de agentes por semana y ahorrar tiempo en tareas repetitivas, como clasificar reportes de error en Slack, solucionar fallos de CI y asignar revisiones de código.
Cloud permite escalar el paralelismo de los agentes
Ejecutar varios agentes en paralelo en una máquina local enseguida se topa con limitaciones de recursos: cada agente compite por la misma capacidad de cómputo, y gestionar 10 tareas activas en terminales separadas termina convirtiéndose en un trabajo en sí mismo. "Hay formas de paralelizar agentes en tu máquina local, pero es mucho más complicado", dice Luke Bjerring, ingeniero principal.
Al principio, Faire intentó resolverlo creando un sistema interno de agentes en la nube llamado Samurai que se ejecutaba en infraestructura autoalojada. Pero lograr una buena experiencia para desarrolladores requiere una inversión considerable.
"Poner en marcha nuestros propios servidores es una inversión importante. Requiere contratar talento, aprovisionar máquinas y mantener una infraestructura compleja. Preferimos que los ingenieros se centren en aportar valor a nuestros usuarios finales", dice Bjerring.
Faire buscó una plataforma que les diera la flexibilidad de ejecutar Cloud Agents sobre infraestructura gestionada o en máquinas autoalojadas. Eligieron Cursor por esa flexibilidad de despliegue, su estrecha integración con herramientas como GitHub, la fiabilidad de los agentes, una interfaz limpia para gestionar agentes en paralelo y transiciones fluidas entre el entorno local y Cloud. Cursor es ahora la plataforma recomendada por Faire para el desarrollo con agentes en toda la compañía.
La solución en la nube de Cursor es mucho mejor que ejecutar agentes locales con worktrees o 10 entornos remotos a los que te conectas por shell. Es una UX ágil para gestionar varios agentes simultáneos.
Los entornos de desarrollo dan a los agentes más autonomía
La paralelización solo compensa si los agentes pueden operar como ingenieros: instalar dependencias, acceder a servicios internos, ejecutar código y verificar cambios. Sin un entorno de desarrollo configurado, un agente puede escribir código, pero no puede completar el ciclo de su trabajo.
El entorno de desarrollo de Faire hace que la configuración de Cloud Agents sea todo un reto. El backend y el frontend están en repos separados con sus propias dependencias de paquetes internas, gestionadas con Gradle y Bazel, y protegidas por credenciales de AWS distintas.
Para simplificar esta complejidad, Faire usa la incorporación guiada por agentes de Cursor: Cursor inspecciona cada repo, determina el conjunto de herramientas y las dependencias necesarias, y genera una configuración de entorno que el equipo puede editar y versionar. Para flujos de trabajo que requieren un control más estricto, Faire puede definir y gestionar entornos de desarrollo mediante Dockerfile.
Dejamos que Cursor se incorpore por sí solo en cada repo de nuestra base de código. Eso elimina gran parte de la carga al iniciar nuevas sesiones y permite que los agentes aborden tareas igual que lo haría un ingeniero.
Los diseñadores de Faire usan una herramienta interna llamada Playground para convertir sistemas de diseño de Figma en componentes de React en código. Con un entorno de desarrollo totalmente configurado, Cursor puede ejecutar el servidor de Playground, generar componentes de React y grabar demos en video para que los diseñadores revisen el trabajo del agente.
Faire es una compañía que usa mucho Slack, y gran parte del trabajo de ingeniería empieza como una pregunta o un reporte de error en un canal. Los ingenieros suelen invocar a @cursor directamente desde hilos de Slack, transfiriendo el contexto de la conversación a un Cloud Agent que puede investigar y volver con una PR.
Gran parte de nuestro trabajo surge de ideas y conversaciones en Slack. Puedes ver el mensaje, iniciar @cursor en el mismo contexto y recibir una PR unos minutos después. Esto me ayuda a evitar saltar entre herramientas y contextos mientras el agente hace el trabajo.
Agentes programáticos con Automatizaciones de Cursor
Además de ejecutar agentes en paralelo, Faire necesitaba agentes que pudieran encargarse de trabajo de ingeniería repetitivo de forma autónoma para ahorrarle tiempo al equipo. Faire ha configurado más de 25 Automatizaciones de Cursor y ahora ejecuta más de 2.000 ejecuciones autónomas de agentes por semana sin necesidad de prompts manuales. Los casos de uso más comunes son:
- Triaje de errores reportados en Slack. Las automatizaciones supervisan canales designados de Slack en busca de reportes de errores. Cuando llega una incidencia, se pone en marcha un Cloud Agent para investigar, abrir una PR con las correcciones y proporcionar un resumen de su trabajo.
- Autorreparación de PR. Cuando la CI falla en una PR, se activa una automatización, investiga el fallo, sube las correcciones y actualiza la PR.
- Enrutamiento de PR. Un agente etiqueta cada PR por autor, riesgo y tamaño, y luego la enruta a un flujo de revisión de código adaptado.
El concepto de las automatizaciones existe en Faire desde hace mucho tiempo, pero configurarlas era tedioso y complicado. Automatizaciones de Cursor hace que cualquier usuario pueda poner en marcha agentes siempre activos.
Automatización de migraciones heredadas con agentes en paralelo
Cuando Faire necesitó migrar una gran aplicación para minoristas de MobX a la gestión de estado nativa de React, el equipo creó sobre Cursor un sistema de coordinación de agentes llamado Swarm.
Primero, un scraper encuentra cada uso detectado de MobX en la base de código y escribe la lista en S3. Luego, Swarm lee la lista y delega tareas de migración a Cloud Agents de Cursor, cada uno ejecutándose en su propia VM aislada en la infraestructura de Cursor. A medida que un agente completa su trabajo y fusiona su PR, Swarm lanza el siguiente.
Lo que habrían sido 18 meses de trabajo manual para un equipo completo ahora lo coordina un solo ingeniero que gestiona una flota de Cloud Agents.
El valor de Cursor proviene de una excelente gestión del contexto y de poder aprovechar información propietaria útil de toda la compañía y la base de código. Todas esas tareas humanas que te llevarían horas ahora puedes delegarlas en un agente. Nos está ahorrando enormes cantidades de trabajo manual.
Crear vistas previas de compilación en menos de un día
La aplicación web de Faire es grande y compleja, y ver cómo se comporta incluso un cambio pequeño suele requerir levantar toda la aplicación en local. Blair McAlpine, ingeniero senior del equipo de plataforma, quería crear una herramienta de vista previa para que, cuando cualquier desarrollador abra una PR, se levante un sandbox y el equipo pueda interactuar con los cambios de forma remota.
McAlpine usó Cursor para planificar y ejecutar el proyecto. Empezó en modo de planificación y fue iterando sobre un plan paso a paso, con cada paso delimitado en una PR independiente. Luego le entregó el plan a un Cloud Agent. El agente trabajó durante dos horas y generó cinco PRs apiladas, cada una implementando un paso del plan.
Lo que McAlpine pensaba que llevaría semanas tomó menos de un día con Cloud Agents.
El Cloud Agent trabajó en segundo plano mientras yo me ocupaba de otras cosas. Pasó de compilaciones de vista previa creadas desde cero a una herramienta interna funcional en menos de un día.
Faire ahora está centrando su atención en el siguiente cuello de botella. Con una productividad de ingeniería acercándose a 2-3x, Faire ahora está analizando dónde ese mismo tipo de impulso puede desbloquear avances en el proceso más amplio de desarrollo de producto. "A medida que los equipos obtienen más impulso de los agentes de programación, las limitaciones están cambiando", dice Bjerring. "La oportunidad ahora es ayudar también a los equipos adyacentes a ampliar su impacto. Eso nos permite reasignar recursos dentro de nuestra estructura actual y asumir trabajo más ambicioso".
Si estás trabajando para paralelizar tu velocidad de ingeniería con Cloud Agents, comunícate para iniciar una prueba de Cursor.