自社で管理するマシンでクラウドエージェントを実行する
Cursor のクラウドエージェントは、自社ネットワーク内で動的にスケジュールされるマシンのプール上で実行できます。基盤となるインフラストラクチャはお客様が管理し、エージェントの起動と管理は引き続き Cursor から行えます。
これにより、エージェントをどこで実行し、どのインフラストラクチャを使うかを、チームがこれまで以上にコントロールできます。エージェントは社内サービスやソースコントロールのすぐそばで作業したり、カスタムハードウェア上で実行したり、クラウドエージェントのビルドとしてパッケージ化しにくい オペレーティングシステム やビルドパイプラインを使ったりできます。
現在、私たちが社内でマージする PR の 60% 以上はクラウドエージェントが作成したもので、協業する最大規模の企業の多くでも、ソフトウェア開発業務のうちエージェントが担う割合は増え続けています。その役割が広がるほど、エージェントが動作するマシンの重要性も高まります。今回の新機能により、チームはそのインフラストラクチャを大規模に提供・管理できるようになります。
Lambda MicroVM を Cursor クラウドエージェント のコンピュート層として使えば、開発者は自社の AWS アカウント内で AI 駆動のコーディングエージェントを実行できます。各マシンはスナップショットからほぼ瞬時に起動し、アイドル時には一時停止し、状態をそのまま保って再開します。コーディングエージェントは Lambda の高速な起動、強力な分離、フリート管理不要という利点を活かせ、作業のオーケストレーションは Cursor が担います。
エージェントの実行場所を制御する
クラウドエージェントのデフォルトは、引き続き Cursor がホストする環境です。各セッションは Cursor クラウド内の専用 VM 上で実行され、依存関係がインストールされた状態で、独自のネットワーク制御を備えます。エージェントごとの分離、シークレットの秘匿、外向き通信の制御、署名付きコミットにより、ほとんどのチームのセキュリティ要件を満たします。
チームが Self-Hosted Machines を使うのは、一般的に次のような場合です。
- エージェントのツール実行を自社ネットワーク内で行い、ソースコントロール、内部サービス、コードリポジトリに直接アクセスする必要がある。
- エージェントが GPU や iOS 開発用の Mac といったカスタムハードウェア、あるいは Kubernetes、サンドボックス、マネージド VM などのインフラストラクチャを必要とする。
- 自社のオペレーティングシステムやビルドパイプラインを クラウドエージェントのビルド としてパッケージ化するのが難しい。
Self-Hosted Machines で移動するのは実行環境だけで、エージェントループ、推論、計画は Cursor クラウドに残ります。ツールの出力は推論のために Cursor へ送り返され、そこにコードが含まれる場合があります。また、エージェントの会話履歴が Cursor によって処理・保存されることがあります。チームは引き続き、デスクトップアプリ、cursor.com、モバイル、Slack、GitHub、Linear からクラウドエージェントを利用できます。
ワーカーが自社インフラストラクチャを Cursor のエージェントループに接続する
Self-Hosted Machines では、ツールの実行が Cursor がホストする VM から自社環境内のマシンへと移ります。そのマシンがリポジトリの作業コピーを保持し、ファイルを編集し、コマンドを実行します。ワーカーは、そのマシンをエージェントシステムの他の部分とつなぐ役割を担います。
マシンを登録するには、Cursor CLI をインストールして agent worker start を実行し、ワーカーを起動します。これにより、Cursor クラウドへの長時間持続するアウトバウンドの HTTPS 接続が確立されます。セッションが始まると、Cursor のエージェントハーネスが推論と計画を担い、実行のためにツール呼び出しを専用のワーカーへ送信します。ワーカーは、次の推論に向けてその結果を返します。Cursor 側からネットワークへ接続を開始することは一切ありません。
ワーカーは 2 つの方法で設定できます。
- My Machines. この設定では、1 台のノートパソコンまたは VM をアカウントに接続します。個人のワークフローに最適です。
- Pools. プールは、チームや企業全体で利用できる、名前付きのワーカーのキューです。リクエストが届くとキャパシティが増え、ワーカーが切断されると減るため、既存のクラウドインフラストラクチャを開発者の需要に合わせてスケールさせられます。
開発者には、自分のワークフローを最も支えてくれるプラットフォーム上でコーディングエージェントを実行できる柔軟性が必要です。そして企業は、エージェントがどこで実行され、何にアクセスできるのかという制御を妥協すべきではありません。開発の未来は、安全で隔離された環境で動作する強力なエージェントの上に築かれていきます。
クラウドエージェントがインフラストラクチャに適応
ワーカープールがキュー内のリクエストに応じてスケールし、任意のリポジトリの作業を処理できるようになりました。さらに、複数のサンドボックスプロバイダーのサポートと、Mac に加えて Linux でのコンピュータ使用のサポートも追加しています。
プールは需要に応じてスケールし、あらゆるリポジトリに対応
クラウドエージェントの需要はバースト的に発生しがちですが、Self-Hosted Machines のプールはそうしたバーストに自動で追従します。リクエストキューを監視するコントローラーが、チームが用意した spawn スクリプトを使って必要な分だけマシンを起動する仕組みです。
プールに空きワーカーがあれば、そのワーカーがリクエストを引き受けます。空きがない場合、リクエストはキャパシティが空くまで待機するため、チームは何台のマシンを稼働させたままにしておくかを判断する必要がありません。
チームはワーカー接続ごとにアイドルタイムアウトを設定できます。タイムアウトになると、マシンはリセットされてプールに戻ります。また、エージェントが追加の指示を受け取る場合に備えて、ワークスペースを保持しておくこともできます。
Self-Hosted Machines により、チームは Cursor のエージェントをどこで実行するかを自分たちで制御できるようになります。そして Vercel Sandbox を使えば、それが驚くほど簡単に実現します。すべてのタスクに必要に応じて隔離されたサンドボックスが用意され、管理すべきフリートもなく、遊んでいるリソースもありません。
エージェントがアイドル状態の間もマシンを稼働させ続けると、コストがかさみます。かといってマシンを解放してしまうと、追加の指示が届いたときにエージェントがワークスペースを再構築するのに数分かかることもあります。ハイバネーションを使えば、アイドル状態のマシンをスナップショットとして保存したうえで停止できます。再接続ウィンドウ内に追加の指示が届けば、スナップショットが復元され、同じ ID でワーカーが起動します。届かなかった場合は、リクエストを新しいマシンに移せます。
プールは個々のリポジトリに紐づいていません。リクエスト側はプールを指定するだけでよく、空いているワーカーであればどれでも引き受けられます。そのため、1 つのプールで多数のリポジトリに対応できます。
対応するサンドボックスプロバイダー上でワーカーを実行
Self-Hosted Machinesなら、カスタムのサンドボックス層をゼロから構築する必要はありません。AWS Lambda、Cloudflare、Coder、Daytona、E2B、Modal、Namespace、Vercelと提携しているため、チームのサンドボックスがすでに稼働している環境であればどこでもワーカーを起動し、オーケストレーションできます。
Modal上のCursor Self-Hosted Machinesは、クラウドエージェントのセッションごとにModal Sandboxを割り当てます。つまり、そのタスクに合わせて仕立てたマシンをエージェントに渡せるということです。
エージェントが Linux と Mac でブラウザを操作
Mac に加えて、Linux ワーカーもコンピュータ使用に対応しました。Chrome または Chromium を含む、必要なコンピュータ使用の依存関係をインストールしておけば、エージェントがクリックやスクリーンショットの撮影を行い、ブラウザを操作できます。そのデスクトップの様子を確認したり、Cursor から直接操作を引き継いだりできます。
Mac なしでは iOS や macOS のアプリは作れません。Namespace Devboxes は Cursor のクラウドエージェントごとに実機の Mac を起動するので、Apple シリコン上でその作業を実行できるようになりました。
クラウドエージェントを自社の環境へ
チームは長年にわたり、自分たちのソフトウェア開発のやり方に合わせてインフラストラクチャを築き上げてきました。Self-Hosted Machines を使えば、クラウドエージェントをそこにより自然に組み込めます。チームがこれをどこまで活用してくれるのか、楽しみにしています。
マシンの接続やプールの設定については、ドキュメントからお試しください。
