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Cursor 推出 Self-Hosted Machines,云智能体可在企业自有机器上执行

Cursor BlogAioga 编辑团队2026-09-02T12:00:00.000Z热度 72

Cursor 发布 Self-Hosted Machines,让云智能体的工具执行迁移到企业自有网络内的机器,智能体循环、推理和规划仍留在 Cursor 云端,通过 worke...

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今日 AI 情报摘要

Cursor 发布 Self-Hosted Machines,让云智能体的工具执行迁移到企业自有网络内的机器,智能体循环、推理和规划仍留在 Cursor 云端,通过 worker 的出站 HTTPS

连接对接,Cursor 不会主动连入企业网络。

中文正文 · AI 翻译

光标云代理可以在您网络内按动态调度的机器池上执行。您管理底层基础设施,而代理仍然由光标启动和管理。

这使团队在代理执行位置和使用的基础设施方面拥有更多控制权。代理可以在内部服务和源代码控制旁边工作,在自定义硬件上运行,或者使用难以作为云代理构建打包的操作系统和构建管道。

云代理现在创建了我们内部合并的60%以上的拉取请求,并且在我们合作的许多最大企业中承担越来越多的软件工作。随着它们角色的扩展,它们运行的机器也变得更加重要。这些新功能使团队能够在规模上提供和管理基础设施成为现实。

以 Lambda MicroVMs 作为光标云代理的计算层,开发人员可以在自己的 AWS 账户中运行 AI 驱动的编码代理。每台机器从快照几乎即时启动,空闲时挂起,并在恢复时保持完整状态。您的编码代理受益于 Lambda 的快速启动、强隔离以及零舰队管理,而光标负责编排工作。

光标托管环境仍然是云代理的默认环境。每个会话在光标云内部的专用虚拟机上运行,安装有其依赖项,并拥有自己的网络控制。每个代理的隔离、机密去识别、出口控制和签名提交满足大多数团队的安全要求。

团队通常在以下情况下使用自托管机器:

使用自托管机器时,只有执行环境移动,而代理循环、推理和计划仍保持在光标云中。工具输出返回光标进行推理,可能包含代码,代理记录可能由光标处理和存储。团队仍然可以通过桌面应用程序、cursor.com:https://cursor.com/、移动端、Slack、GitHub 和 Linear 访问云代理。

Decision guide for when to use Self-Hosted Machines versus Cursor-hosted cloud agents
Decision guide for when to use Self-Hosted Machines versus Cursor-hosted cloud agents

使用自托管机器时,工具执行从光标托管的虚拟机移至您环境中的机器。该机器持有存储库的工作副本,编辑文件并运行命令。一个工作节点将它连接到代理系统的其他部分。

要注册一台机器,请通过安装 Cursor CLI 并运行 `agent worker start` 来启动一个工作器。这样会打开一个长时间保持的出站 HTTPS 连接到 Cursor 云。当会话开始时,Cursor 的代理引擎处理推理和计划,然后将工具调用发送到专用工作器执行。工作器返回结果以进行下一轮推理。Cursor 从不主动连接到您的网络。

Architecture diagram showing the Cursor agent loop in the cloud and tool execution on a worker in your network
Architecture diagram showing the Cursor agent loop in the cloud and tool execution on a worker in your network
Deployment options for cloud agents: Cursor-hosted machines or workers on your servers and public cloud

工作器可以通过两种方式配置。

工作池现在可以根据排队请求进行扩展,并从任何代码库提供工作。我们还增加了对多个沙盒提供商的支持,以及在 Linux 和 Mac 上使用计算。

云代理的需求通常是突发性的,自托管机器池会自动调整以应对这些突发需求。这是通过一个控制器完成的,该控制器监控请求队列,并使用团队提供的启动脚本根据需要启动机器。

如果池中有可用工作器,该工作器会领取请求。否则,请求将等待,直到有更多容量可用,因此团队无需决定要保持多少机器运行。

团队可以为每个工作器连接设置空闲超时。一旦超时,机器可以重置并重新进入池。团队还可以保留其工作区,以防代理收到后续请求。

自托管机器让团队可以控制 Cursor 代理运行的位置,而 Vercel 沙盒则使这一过程毫不费力。每个任务按需得到一个独立沙盒,无需管理整支机器队伍,也没有闲置资源。

在代理空闲时让机器继续运行可能代价高昂。但如果释放机器,当前代理在收到后续请求时可能需要几分钟来重建其工作区。通过休眠功能,团队可以对空闲机器进行快照并停止其运行。如果在重新连接时间窗口内收到后续请求,将恢复快照,并以相同 ID 启动工作器。否则,请求可以转移到新机器上。

工作池不绑定到单个代码库。请求只需标识池,任何可用工作器都可领取。这使得一个池可以服务多个代码库。

自托管机器不需要从零构建自定义沙箱层。我们与 AWS Lambda:https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/microvms-integrations-cursor-self-hosted-machines.html、Cloudflare:https://developers.cloudflare.com/sandbox/tutorials/cursor-cloud-agents/、Coder:https://coder.com/docs/ai-coder/agent-relay/cursor、Daytona:https://daytona.io/docs/en/guides/cursor/cursor-self-hosted-machines、E2B:https://docs.e2b.dev/agents/cursor、Modal:https://modal.com/docs/cursor、Namespace:https://namespace.so/docs/integrations/cursor 和 Vercel:https://vercel.com/kb/guide/cursor-vercel-sandbox 合作,使工作者可以在团队已有沙箱运行的任何地方启动和编排。

Modal 上的 Cursor 自托管机器为每个云代理会话提供一个 Modal 沙箱,因此你可以为其分配为任务量身定制的机器。

Linux 工作者现在支持与 Mac 一起使用计算机。安装所需的计算机使用依赖:https://cursor.com/docs/cloud-agent/self-hosted/computer-use,包括 Chrome 或 Chromium 后,代理可以点击、截图并控制浏览器。你可以观看其桌面或直接从 Cursor 控制。

没有 Mac 就无法构建 iOS 或 macOS 应用。Namespace Devboxes 为每个 Cursor 云代理启动一台真实的 Mac,现在可以在 Apple 芯片上执行该工作。

团队花了多年时间根据他们的软件构建方式来塑造基础设施。自托管机器让云代理更自然地融入其中,我们很期待看到团队能把它们使用到何种程度。

要连接机器或配置池,请从文档开始:https://cursor.com/docs/cloud-agent/self-hosted。

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Cursor 代理现在可以控制自己的计算机

情报判断

Aioga 编辑摘要

Cursor 发布 Self-Hosted Machines,将云智能体的工具执行迁移到企业自有网络内的机器;智能体循环、推理和规划仍在 Cursor 云端完成,worker 通过出站 HTTPS 连接对接。

背景分析

该方案由企业管理底层基础设施,机器负责持有代码仓库、编辑文件和运行命令。工具输出会回传 Cursor 用于推理,可能包含代码,智能体会话记录也可能由 Cursor 处理和存储。

Aioga 观点

Aioga 判断:该方案的核心变化是执行环境位置,而不是智能体循环或推理位置。企业可获得更强的基础设施控制,但代码与工具输出仍存在回传云端的处理边界。

影响与后续

可能影响:企业需要同时评估自有网络、机器、操作系统和构建流水线的适配性,以及工具输出和会话记录的处理方式;自托管执行不代表所有数据都留在企业内部。 后续观察:应关注 Self-Hosted Machines 的实际部署方式、worker 与企业网络的安全控制、数据留存边界,以及企业自有基础设施管理与 Cursor 云端编排之间的责任划分。

来源与版权说明

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来源: Cursor Blog

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