【独家实测】Cursor 2.0 发布，花一分钟看看都更新了啥

早上和往常一样打开 Cursor 准备开始搬砖，提示更新，更完出现一个 "Cursor 2.0 is Here" 的弹窗：

这种 大版本号 的更新 (之前都是1.xx) 一般都是 里程碑 (重磅功能 or 大的UI/UX变动) ！点击 Leam More 跳转 更新日志页：

《New Coding Model and Agent Interface》

本节快速过下都有哪些新 Feature (特性)

1. Composer 1(自研闭源编码模型)

要问 AI 编程工具的 "护城河" 是什么？那自然是 "基座模型的编程能力" —— 谁能更快、更准确、更便宜地生成开发者想要的代码。

之前的 Cursor 本质上是 Claude 和 GPT 的 "套壳"，爆火的绝大部分原因归功于模型，当然，也受到两者的 掣(chè) 肘， 如：锁区 (禁止中国访问)、模型调用成本上涨 (研究出各种增收的 "蜜汁操作")。 现在自研模型出来了，说话也能 "硬气" 点了。

简介

本质

"代理式编码" 通俗点讲就是：

基准测试" 跑个分：

横轴两侧参数分别为：Intelligence (智能) 和 Speed (速度)，纵轴条目依次为：

• Best Open：当前最强开源模型，如：DeepSeek-Coder、Llama 3.1-70B 等。
• Fast Frontier：速度见长但略弱于顶级智能的闭源模型，如：
• Frontier 7/2025：当时主流前沿闭源模型，如：GPT-4o 等。
• Composer：Cursor 自研模型。
• Best Frontier：当前最智能的闭源旗舰模型，如：GPT-5 Codex、Claude Sonnet 4.5。

结论

定价

与几个主流编程模型相同，走 500次计费 的则是 1x：

‍️ 不过有点抠啊，自家新模型 发布都不 Free 几天给开发者爽一下，之前 codex 和 grok 都有。

实际体验下来，最大的感觉就是 "快"，太快了，哗哗哗输出个不停，这是我在 codex 上未曾见过的景象：

体验：

2. Multi-Agents (多智能体)

之前的 "AI 交互" 主要有两类：文件内交互 (模型对光标处进行改写、补全) 和 聊天交互 (模型基于当前上下文回答或生成代码)，Cursor 2.0 则带来了新的工作方式："以 Agent 为核心"。

不用纠结具体要修改的文件，只需向 Cursor 提出你的最终目标，如："开发一个用户登录功能/修复某个BUG"。这个目标会交给一个或多个 Agent 去处理，它会自己去分析代码库、阅读相关文件、编写新代码、修改旧代码，直到完成你交代的任务。

2.1. 纯 Agents 模式

如题，新搞了个这样的模式，点击左上角的 "Agents" 即可进入 ( 怎么感觉是对标 Trae 的 SOLO 模式)：

干掉了 代码相关 的视图，只保留了一个 Chat，看来是专为 "Vibe Coding 人群" 定制的模式：

不习惯这个模式的，可以点击 "Editor" 返回旧的 IDE 模式。

2.2. 多 Agent 并行

发布一个任务后，你可以同时启动多个 Agent 来解决这个问题。Cursor 利用 Git worktree/远程机隔离 为每个 Agent 创建了独立、干净的工作空间，它们可以自由修改代码，互不干扰。

在所有 Agent 完成后，你可以对比多路输出后 "择优采用"。 搁这 "养蛊" 呢 ？？？

点击模型，然后开启 "Use Multiple Models" (项目需要创建了 Git管理，不然这个选项是灰的，没法点 ️ 没创建的可以命令行执行 git init )。

打开后，下面的选项会默认选中 "Worktree"：

然后，按需选择要 并行启动的模型 (最多8个)，同一个模型最多可以选4个，这里我搞了 6个Agent：

发送任务后，都热火朝天地干起活来了， 似乎闻到了 Token 疯狂燃烧的味道~

Composer 1 速度真不是盖的，一骑绝尘，Codex 还在 planing，它已经把活干完了。Codex 是真的 "苟" 啊 (不确定的事我不做，不做就不会犯错)：

下方会出现 文件改动 (点击可以进入"结果审查页面")，以及一些控制选项：

• Undo All：恢复Agent改动前的代码状态 (当你想放弃这个Agent的执行结果重新生成时)。
• Apply All：把Agent 的所有改动应用到主工作目录 (本地真实文件)。
• Undo Apply：撤销上一步应用 (回滚到应用前)。
• Reapply：再次将Agent的改动应用到主工作目录 (之前撤销过又粘回来)。

应用了更改的 Agent 会有一个勾：

当主目录已经应用过一个 Agent 的改动，当你试图 Apply 另一个 Agent 的改动，会出现下述弹窗：

• Cancel (Esc) ：取消当前应用操作，不做任何更改。
• Stash changes：临时保存当前主目录中的改动 (旧Agent的结果)，然后应用新Agent的改动。适用于：想保留旧改动以防万一，但先看新 Agent 的效果。
• Full Overwrite：完全覆盖主目录中的文件，用当前 Agent 的改动取代之前所有 Agent 的改动。适用于：新 Agent 的方案更好，不想保留旧方案。
• Merge manually：打开差异对比 (diff merge) 界面，手动选择保留哪部分。适用于：两个方案都想留一部分，需要人工审查合并。

3. In-Editor Browser (内置浏览器)

Cursor 套壳 VS Code，后者是基于 Electron 框架开发的桌面应用：

内部运行一个 Chromium 环境，意味着它内部已经具备：

• 一个完整的 HTML/CSS/JS 渲染引擎。
• 能执行 JavaScript、加载网页、渲染 DOM。
• 能访问开发者工具（DevTools）、控制台、网络面板等。
• 可以像 Chrome 一样打开网页、跑 Web 应用。

过去的 Cursor (以及 VS Code) 并没有把这部分 "浏览器能力" 直接暴露出来，只把它用于显示编辑器 UI。而在 Cursor 2.0 中，把这个内置的 Chromium 内核 扩展成一个可被 AI 与 用户 调用的真正浏览器环境。好处：

• 无缝开发体验：不需要手动切到外部浏览器测试，不需要集成 play_wright 这类操作浏览器的MCP。
• AI 深度集成：Agent 不仅能执行命令，还能实时 "看到" 代码变更后渲染出的界面，直接读取 DOM 信息，捕获 console 日志，并与页面元素进行 "交互" (如：导航、点击、输入、滚动和截屏等)。
• "编码-测试-修复" 闭环：Agent能够自动测试其编写的代码，通过观察浏览器中的运行结果来发现问题，然后自行迭代和修复，直到达到预期的正确结果，能极大程度上减少人工干预，提升开发效率。
• 完整的开发者工具：配备了与Chrome类似的开发者工具，满足开发者专业调试需求。

点击 Chat 的网络图标，选中 "Browser Tab"，即可让 AI 在 IDE 内部打开网站、分析网页内容、执行调试，而无需安装额外工具或外部 Chrome：

Off 是关闭浏览器功能。Google Chrome 是使用外部的 Chrome 浏览器 来执行网页操作，Cursor 会通过本地接口与 Chrome 通信。适合想让 AI 操作真实的浏览器环境 (包含插件、登录态、Cookie 等) 的场景。

也可以 Ctrl + Shirt + P 进入控制面板，输入 "Browser"，找到 "Cursor: Open Browser" 选项：

右侧两个功能选项分别是：选中元素 和 开发者工具：

选中元素后，会自动加到 Chat 中，鼠标挪上面去可以看到 元素信息：

然后可以让AI直接改：

4. 其它

感觉比较重磅的更新就这三，其它的更新一笔带过吧：

4.1. Voice Mode (语音模式)

666，这下真的可以跟 AI "撕逼 (Speak) " 了，识别速度还挺快，支持多语言识别：

4.2. Sandboxed Terminals (沙盒化终端)

推出沙盒终端功能的 macOS 版本，Agent命令和未列入允许列表的shell命令，将默认在安全沙盒中运行。该沙盒环境拥有对用户工作区的读写权限，但无法访问互联网。

4.3. Team Commands (团队指令)

企业版用户可以在后台为团队定义统一的 自定义指令 和 规则，这些上下文会自动应用于团队的所有成员，无需在编辑器本地存储文件，并由团队管理员集中管理。团队命令本质上是保存在 .cursor/commands 文件夹中的markdown文件，当用户在聊天输入框中键入" / "时，Cursor会显示可用的命令。团队成员可以通过 Cursor 文档创建深度链接来共享自定义规则、命令和提示。

5. 小结

‍️ 以上就是关于 Cursor 2.0 的主要更新，感觉主要是迎合 "Vibe Coding" 的潮流，Agents 模式的界面设计就可见一斑："让用户关注结果，由AI处理实施细节"。

‍️ 不过也合理，单纯依赖 "传统开发者" 付费，可能很就会快触及增长的 "天花板"，而且 "同质竞争激烈"，一堆做 AI 编程工具 的 (插件、IDE、CLI)。

而 Vibe Coding 面向的是 "有创业，但不会写代码" 的人，这类人可能是产品经理、设计师、科研人员、教育者、甚至学生。TA们不需要 "写对代码"，只要 "表达想法"，这个群体的规模远超前者。但也可能存在流失率高的问题，很多用户出于好奇尝试，一旦新鲜感过去或遇到挫折就容易放弃。

另外，Vibe Coding 的最大诟病在于可能产生大量难以维护、存在安全漏洞的 "垃圾代码"，这对于构建严肃的、商业化的应用是致命的，如果平台无法解决质量和安全问题，其商业价值也将大打折扣。从"创意原型玩具" 到能够支撑可靠业务的 "生产力工具" 的路，还远着呢，拭目以待~