エージェントは、コードベース全体にわたって、ますます複雑で長時間にわたるタスクを解決できるようになっています。今回のリリースでは、コンテキスト管理を強化する新しいエージェントハーネスの改良に加え、エディタおよび CLI における多くの使い勝手向上のための修正を行いました。

#サブエージェント

サブエージェントは、親エージェントのタスクを細かい単位に分割して処理することに特化した独立したエージェントです。サブエージェントは並行して動作し、それぞれ独自のコンテキストを使用し、カスタムプロンプト、ツールへのアクセス、モデルを個別に設定できます。

その結果、全体の実行が高速化され、メインの会話で扱うコンテキストの焦点がより絞られ、各サブタスクごとに専門性を持たせることができます。

Cursor には、コードベースのリサーチ、ターミナルコマンドの実行、並列な作業ストリームの実行のためのデフォルトのサブエージェントが含まれています。これらは自動的に有効になり、エディタ内および Cursor CLI におけるエージェントとの会話の品質を向上させます。

必要に応じて、カスタムサブエージェントを定義することもできます。詳しくは ドキュメント を参照してください。

#スキル

Cursor では、エディタ内および CLI で Agent Skills を利用できるようになりました。エージェントは、ドメイン固有の知識やワークフローが関係する場合にスキルを検出して適用できます。スラッシュコマンドメニューからスキルを呼び出すことも可能です。

スキルは SKILL.md ファイル内で定義します。このファイルには、タスクに応じてエージェントの能力を特化させるためのカスタムコマンド、スクリプト、および手順を含めることができます。

常時有効で宣言的な rules と比べて、スキルは dynamic context discovery による動的なコンテキスト検出や、手順ベースの「How To」ガイドに適しています。これにより、コンテキストを絞り込みつつ、エージェントにより高い柔軟性を持たせられます。

#画像生成

Cursor のエージェントから直接画像を生成できます。テキストで画像の内容を説明するか、参照用の画像をアップロードして、基盤となる画像生成モデル（Google Nano Banana Pro）に指示を与えます。

生成された画像はインラインプレビューとして返され、デフォルトでプロジェクトの assets/ フォルダに保存されます。UI モックアップやプロダクト用アセットの作成、アーキテクチャ図の可視化に便利です。

#Cursor Blame

企業プランでは、Cursor Blame が従来の git blame を AI 関与情報で拡張し、どのコードが AI によって生成され、どのコードが人間によって書かれたかを正確に確認できます。

コードをレビューしたり見直したりする際、各行はその行が生成されるもとになった会話の要約にリンクしており、変更の背景にあるコンテキストと意図を確認できます。

Cursor Blame は、Tab 補完、Agent 実行（モデル別の内訳）、人間による編集ごとにコードを区別して表示します。Cursor Blame を使うと、チームのコードベース全体での AI 利用パターンも追跡できます。

#エージェントからの確認質問

Plan モードと Debug モードでエージェントが使うインタラクティブな Q&A ツールで、どの会話でも確認のための質問を行えるようになりました。

あなたの返信を待っている間も、エージェントはファイルの読み取り、編集、コマンドの実行を続けられ、返信が届き次第すぐに内容を取り込めます。

また、「use the ask question tool」と指示することで、このツールを使うカスタムサブエージェントやスキルを構築することもできます。