邁向自主駕駛程式碼庫：Cursor 團隊如何打造能連續執行數週的多代理人編碼系統

• Cursor 團隊近期分享了關於長期自主編碼（long-running autonomous coding）的研究成果，成功讓數千個 AI 代理人協同合作，花費一週時間幾乎完全不需人工介入便完成了網頁瀏覽器的開發。 • 早期實驗顯示，單一代理人在面對複雜的大型專案時容易迷失方向並陷入細節，因此團隊轉向由多代理人（multi-agent）組成的分散式架構，透過增加算力來提升開發產出。 • 團隊最初嘗試讓代理人透過共享檔案進行自主協調（self-coordination），但發現檔案鎖定與競爭問題嚴重拖慢了系統效能，隨後調整為透過明確劃分職責來解決。 • 透過引入規劃者、執行者與審判者等不同角色分工，系統逐漸具備權責劃分，但仍受限於僵化的工作流程與前置規劃。 • 為了克服僵化，團隊最終演進出**持續執行者（continuous executor）架構，透過隨時更新 scratchpad、自我反思與動態調整等保持新鮮感（freshness）**的機制，讓 AI 能更靈活地探索程式碼庫。 • 過程中團隊也發現代理人承擔過多角色時會出現異常行為，因此最終設計回歸精簡職責，建立更穩健的階層式架構。

AI 程式碼庫正在從「輔助工具」跨入「自主駕駛」的新階段，透過精細的代理人編排與動態修正，長期自主開發已不再只是科幻情節。