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Cursor 是一家专注于 AI 辅助编程的公司，其核心产品是一个基于大语言模型的代码编辑器。Cursor 的工程团队在 Agent Harness（运行框架）的迭代上投入了大量精力，致力于提升 AI 编程助手的质量和可靠性。
Agent Harness
Cursor 的 Harness 指模型和用户之间的中间层，涵盖系统提示词、工具描述、上下文管理、错误处理、模型适配和多模型切换。Harness 的抽象层是模型无关的，但具体配置按模型深度定制——例如 OpenAI 的模型更擅长 patch-based 编辑，而 Anthropic 的模型更擅长 string replacement。
上下文策略
早期 Cursor Agent 在会话启动时预装大量静态信息（目录结构、语义匹配的代码片段等）。现在的方案改为清掉大部分静态上下文，只保留 OS 类型、git 状态、当前文件等基本信息，其他信息由 Agent 运行时按需拉取，大幅提高了上下文窗口利用率。
评估体系
Cursor 使用两套在线评估体系：
- Keep Rate：统计 Agent 生成的代码在经过固定时间窗口后，有多少还留在用户代码库中
- LLM 情感分析：用语言模型读取用户对 Agent 输出的回复，判断正向或负向信号
多模型与多代理
Cursor 支持在对话中切换模型（如 Claude-Opus-4.7、GPT 系列等），会自动切换到对应模型的 Harness 配置。未来方向是多 Agent 协作架构，Harness 的编排能力将决定开发体验的上限。
相关概念
外部链接
来源
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