Faire dobra o throughput de PRs com os agentes na nuvem do Cursor
A Faire escolheu o Cursor como sua plataforma de agentes de programação, substituindo um sistema interno de agentes em segundo plano.
A Faire dobrou o throughput semanal de PRs e condensou uma migração de 18 meses em um único engenheiro gerenciando uma frota de agentes. Os agentes na nuvem do Cursor tornaram isso possível com paralelização em larga escala e autonomia. Os agentes na nuvem operam sem as limitações de memória e recursos de uma máquina local, e cada um conta com seu próprio ambiente de desenvolvimento—assim como um engenheiro—para escrever código, testar e validar seu trabalho, e entregar software.
O Cursor agora é a plataforma recomendada pela Faire para desenvolvimento agêntico, em substituição a um sistema interno de agentes em segundo plano. A equipe também usa Cursor Automations para disparar mais de 2.000 execuções autônomas de agentes por semana e economizar tempo em tarefas repetitivas, como fazer a triagem de relatos de bugs no Slack, corrigir falhas de CI e direcionar revisões de código.
A nuvem libera o paralelismo de agentes em escala
Executar vários agentes em paralelo em uma máquina local rapidamente esbarra em limitações de recursos: cada agente compete pela mesma capacidade de processamento, e gerenciar 10 tarefas em andamento em terminais separados acaba virando um trabalho por si só. “Há maneiras de paralelizar agentes na máquina local, mas é bem mais complicado”, diz Luke Bjerring, engenheiro principal.
Inicialmente, a Faire tentou resolver isso desenvolvendo um sistema interno de agentes na nuvem chamado Samurai, executado em infraestrutura auto-hospedada. Mas acertar a experiência do desenvolvedor exige um investimento substancial.
“Colocar nossos próprios servidores no ar é um investimento significativo. Isso exige contratar talentos, preparar as máquinas e manter uma infraestrutura complexa. Preferimos que nossos engenheiros estejam focados em agregar valor aos usuários finais”, diz Bjerring.
A Faire passou a procurar uma plataforma que lhes desse a flexibilidade de executar agentes na nuvem em infraestrutura gerenciada ou em máquinas auto-hospedadas. Eles escolheram o Cursor por essa flexibilidade de implantação, pela integração estreita com ferramentas como o GitHub, pela confiabilidade dos agentes, por uma interface limpa para gerenciar agentes em paralelo e por transições fluidas entre o ambiente local e a nuvem. O Cursor agora é a plataforma recomendada pela Faire para desenvolvimento agêntico em toda a empresa.
A oferta em nuvem do Cursor é muito melhor do que executar agentes locais com worktrees ou em 10 ambientes remotos acessados via shell. É uma experiência muito mais simples para gerenciar vários agentes simultâneos.
Ambientes de desenvolvimento dão mais autonomia aos agentes
A paralelização só vale a pena se os agentes puderem operar como engenheiros: baixando dependências, acessando serviços internos, executando código e verificando alterações. Sem um ambiente de desenvolvimento configurado, um agente consegue escrever código, mas não fechar o ciclo do próprio trabalho.
O ambiente de desenvolvimento da Faire torna desafiadora a configuração do agente na nuvem. Backend e frontend ficam em repositórios separados, com suas próprias dependências de pacotes internos, gerenciadas por Gradle e Bazel, e protegidas por credenciais AWS distintas.
Para simplificar essa complexidade, a Faire usa o onboarding conduzido pelo agente do Cursor: o Cursor inspeciona cada repositório, identifica a cadeia de ferramentas e as dependências necessárias e gera uma configuração de ambiente que a equipe pode editar e versionar. Para fluxos de trabalho que exigem um controle mais rigoroso, a Faire pode definir e gerenciar ambientes de desenvolvimento por meio de Dockerfile.
Deixamos o Cursor fazer o próprio onboarding em cada repositório da nossa base de código. Isso elimina boa parte da sobrecarga no início de novas sessões e permite que os agentes assumam tarefas exatamente como um engenheiro faria.
Os designers da Faire usam uma ferramenta interna chamada Playground para traduzir sistemas de design no Figma em componentes React no código. Com um ambiente de desenvolvimento totalmente configurado, o Cursor pode executar o servidor do Playground, gerar componentes React e gravar demonstrações em vídeo para que os designers revisem o trabalho do agente.
A Faire é uma empresa que usa muito o Slack, e boa parte do trabalho de engenharia começa como uma pergunta ou um relato de bug em um canal. Os engenheiros frequentemente chamam o @cursor diretamente em threads do Slack, repassando o contexto da conversa para um agente na nuvem que pode investigar e voltar com uma PR.
Boa parte do nosso trabalho vem de ideias e discussões no Slack. Você vê a mensagem, aciona o @cursor no mesmo contexto e recebe uma PR alguns minutos depois. Isso me ajuda a evitar ficar alternando entre ferramentas e contextos enquanto o agente faz o trabalho.
Agentes programáveis com Cursor Automations
Além de executar agentes paralelos, a Faire precisava de agentes que pudessem assumir tarefas repetitivas de engenharia de forma autônoma para poupar tempo da equipe. A Faire configurou mais de 25 Cursor Automations e agora executa mais de 2.000 execuções autônomas de agentes por semana sem necessidade de prompts manuais. Os casos de uso mais comuns são:
- Triagem de bugs relatados no Slack. As automações monitoram canais específicos do Slack em busca de relatos de bugs. Quando um problema é reportado, um agente na nuvem é acionado para investigar, abrir uma PR com correções e fornecer um resumo do trabalho realizado.
- Autocorreção de PR. Quando a CI falha em uma PR, uma automação é acionada para investigar a falha, enviar correções e atualizar a PR.
- Direcionamento de PR. Um agente rotula cada PR por autor, risco e tamanho e, em seguida, direciona a PR para um fluxo de revisão de código sob medida.
O conceito de automações existe há muito tempo na Faire, mas configurá-las era trabalhoso e complicado. Cursor Automations torna a criação de agentes sempre ativos acessível a qualquer usuário.
Automatizando migrações legadas com agentes em paralelo
Quando a Faire precisou migrar um grande aplicativo voltado para varejistas de MobX para o gerenciamento de estado nativo do React, a equipe desenvolveu um sistema de coordenação de agentes no Cursor chamado Swarm.
Primeiro, um scraper encontra cada uso detectado de MobX na base de código e grava a lista no S3. Em seguida, o Swarm lê a lista e delega tarefas de migração para agentes na nuvem do Cursor, cada um executando em sua própria VM isolada na infraestrutura do Cursor. À medida que um agente conclui seu trabalho e faz o merge do PR, o Swarm aciona o próximo.
O que teria sido 18 meses de trabalho manual para uma equipe inteira agora é coordenado por um único engenheiro que gerencia uma frota de agentes na nuvem.
O valor do Cursor vem do excelente gerenciamento de contexto e de disponibilizar informações proprietárias úteis em toda a empresa e na base de código. Todas essas tarefas humanas que levariam horas agora podem ser delegadas a um agente. Estamos economizando uma enorme quantidade de trabalho manual.
Colocando previews de build no ar em menos de um dia
O app web da Faire é grande e complexo, e ver como até mesmo uma pequena alteração se comporta muitas vezes exige subir o app completo localmente. Blair McAlpine, engenheiro sênior da equipe de plataforma, queria criar uma ferramenta de preview para que, sempre que qualquer desenvolvedor abrisse uma PR, um sandbox fosse iniciado e a equipe pudesse interagir remotamente com as alterações.
McAlpine usou o Cursor para planejar e executar a implementação. Ele começou no modo Plan e foi refinando um plano passo a passo, com cada etapa delimitada em uma PR separada. Em seguida, passou o plano para um agente na nuvem. O agente ficou rodando por duas horas e gerou cinco PRs empilhadas, cada uma implementando uma etapa do plano.
O que McAlpine esperava que levasse semanas levou menos de um dia com agentes na nuvem.
O agente na nuvem rodou em segundo plano enquanto eu trabalhava em outras coisas. Ele transformou as builds de preview, do zero, em uma ferramenta interna funcional em menos de um dia.
A Faire agora está voltando sua atenção para o próximo gargalo. Com a produtividade da engenharia se aproximando de 2–3x, a Faire agora está analisando onde esse mesmo tipo de alavancagem pode destravar mais impulso em todo o processo mais amplo de desenvolvimento de produto. "À medida que as equipes ganham mais alavancagem com agentes de programação, as restrições estão mudando", diz Bjerring. "A oportunidade agora é ajudar equipes adjacentes a ampliar seu impacto também. Isso nos permite realocar dentro da nossa estrutura atual e assumir trabalhos mais ambiciosos."
Se você está buscando paralelizar a velocidade da sua engenharia com agentes na nuvem, entre em contato para iniciar um teste do Cursor.
