Cursor 2.0 и модель Composer: как изменился популярный AI-редактор кода

Вчера компания Anysphere выпустила Cursor 2.0 - крупнейшее обновление своего AI-редактора кода. Новая версия представляет собой не просто набор улучшений, а концептуальный переход к агентному программированию, где искусственный интеллект берёт на себя выполнение сложных многошаговых задач.

Кратко о Cursor

Cursor - это форк Visual Studio Code, дополненный AI-возможностями. Проект стартовал в 2022 году силами четырёх выпускников MIT и за три года вырос до оценки в $9.9 млрд. По данным компании, редактором пользуются более 50,000 клиентов, а прогнозируемая годовая выручка составляет $200 млн. Такой рост объясняется не только хайпом на AI-инструменты. Cursor действительно меняет подход к разработке, где вместо простого автодополнения кода он становится полноценным помощником, способным понимать контекст всего проекта и выполнять комплексные задачи.

Composer - собственная модель от Anysphere

Главная новость релиза - представление модели Composer. Это первая собственная разработка компании в области больших языковых моделей, созданная специально для программирования.

Технические особенности Composer

Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с применением обучения с подкреплением и использует кастомную квантизацию MXFP8. Результат - скорость работы в 4 раза выше конкурентов при сохранении качества выполнения задач.

Composer оптимизирована для работы с крупными кодовыми базами. Она может обрабатывать миллионы строк кода благодаря интегрированному семантическому поиску. Большинство задач выполняются менее чем за 30 секунд.

Практическое применение

В бета-тестировании пользователи отмечают высокую надёжность модели при рефакторинге кода и выполнении многоэтапных изменений. Composer понимает архитектуру проекта и может самостоятельно вносить правки в несколько файлов одновременно, сохраняя логическую связность изменений.

Мультиагентная архитектура - новый подход к разработке

Cursor 2.0 позволяет запускать до восьми AI-агентов параллельно. Каждый агент работает в изолированной среде - используются Git worktrees или удалённые машины, что исключает конфликты при одновременных изменениях кода.

Как это работает на практике

Допустим нам нужно добавить новую функциональность в приложение. Раньше вы бы последовательно писали код для бэкенда, фронтенда, тестов. Теперь можно запустить три агента параллельно:

• Первый разрабатывает API на основе GPT-4

• Второй создаёт интерфейс с помощью Claude 3.5

• Третий пишет тесты, используя Composer

Агенты работают независимо, но в едином контексте проекта. Это радикально сокращает время выполнения комплексных задач.

Режим планирования

Перед выполнением задачи агенты могут создавать детальные планы работы. Разработчик видит, что именно будет сделано, может скорректировать подход и только потом запустить выполнение. Планирование происходит в фоне или через параллельных агентов, что позволяет быстро сравнить несколько вариантов решения.

Новые инструменты и возможности

Встроенный браузер

Теперь в редакторе доступен полноценный браузер для тестирования фронтенда. Можно инспектировать DOM, делать скриншоты, проверять отзывчивость интерфейса и всё это без переключения между приложениями. Поддерживаются корпоративные настройки прокси и авторизации.

Голосовое управление

Добавлен режим работы с голосом. Можно диктовать задачи и контролировать процесс разработки голосовыми командами. Система автоматически собирает контекст, например, логи ошибок из терминала, для более точного понимания запросов.

Изолированные терминалы

Для macOS доступны песочницы для выполнения команд. Терминалы имеют доступ к файлам проекта, но по умолчанию изолированы от сети. Это повышает безопасность при работе с незнакомым кодом или автоматическим выполнением команд агентами.

Улучшенный код-ревью

Все изменения, внесённые агентами, отображаются в удобном интерфейсе с пояснениями на естественном языке и построчными комментариями. Система автоматически помечает потенциальные баги и проблемные места.

Для команд и enterprise

Корпоративная версия получила централизованное управление через веб-панель:

• Общие команды и правила для всей команды

• Настройки безопасности для песочниц

• Журналы аудита действий администраторов

• Распространение хуков и кастомизаций под разные ОС

Можно делиться промптами через deeplinks - отправить коллеге ссылку, которая откроет Cursor с готовым контекстом и инструкциями для агента.

Производительность и оптимизация

Команда серьёзно поработала над скоростью:

• Language Server Protocol загружается заметно быстрее для Python и TypeScript

• Исправлены утечки памяти

• Динамическое распределение ресурсов в зависимости от размера проекта

• Облачные агенты теперь запускаются мгновенно с гарантией доступности 99.9%

Сравнение с GitHub Copilot

Cursor 2.0 и GitHub Copilot решают разные задачи. Copilot отлично справляется с автодополнением кода и быстрыми подсказками на уровне файла. Он плавно интегрирован в VS Code и стоит дешевле ($10/месяц против $20+ у Cursor).

Cursor выигрывает в работе с крупными проектами и многофайловыми изменениями. Возможность использовать разные модели (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 2.0, собственный Composer) и запускать параллельных агентов делает его незаменимым для сложных задач. Тесты показывают меньшую латентность при работе с большими кодовыми базами: 720 мс против 1.2 с у Copilot.

Реакция сообщества

Отзывы разработчиков в основном положительные. В соцсетях и на Reddit отмечают значительный прирост продуктивности, особенно при отладке фронтенда и рефакторинге. Голосовой режим называют «восхитительным».

Конечно, есть и критика:

• Цена подписки кажется высокой части пользователей

• Новый интерфейс требует привыкания

• Некоторые функции из предыдущих версий изменили поведение

• Служба поддержки не всегда оперативно отвечает

На Trustpilot и G2 средняя оценка около 3.5-4 из 5 звёзд. Большинство соглашается: выгода от экономии времени перевешивает недостатки.

Дискуссии об AI в разработке

Cursor 2.0 усиливает споры о роли искусственного интеллекта в программировании. Сторонники видят в таких инструментах способ сфокусироваться на архитектуре и бизнес-логике, делегировав рутину AI-агентам. Скептики опасаются чрезмерной зависимости от технологии и возможного снижения качества кода.

Разработчики Cursor отвечают на это корпоративными инструментами - автоматическим код-ревью, изолированными средами выполнения, детальным логированием. Идея в том, что AI должен дополнять разработчика, а не заменять его.

Вердикт

Переход к агентному программированию - это не только про Cursor. Различные компании экспериментируют с автономными AI-системами для разработки. Cursor 2.0 показывает, как это может выглядеть на практике: не замена программиста роботом, а новый уровень инструментов.

Главный урок релиза: AI в программировании движется от помощи к партнёрству. Разработчик формулирует задачи, контролирует процесс и принимает решения, а агенты берут на себя исполнение. Насколько это изменит индустрию? Поживём увидим ).

Ссылки для изучения:

• Официальный блог Cursor с анонсом 2.0

• Полный список изменений в changelog

• Сравнительные обзоры Cursor vs Copilot

• Обсуждения на форуме Cursor