Cursor 发布智能模型路由系统 Cursor Router

Cursor 推出 builds 功能，在后台持续准备就绪的开发环境副本，让云智能体启动时无需从零搭建，响应速度最高提升 3 倍。内部环境启动快 10 倍，首个 token 生成快 3 倍；智能体始终从最近一次成功的 build 启动，依赖更新或安装脚本出错时不会影响运行。8 月 17 日起所有环境默认启用 builds，无需额外费用。

Cursor 测试了新型 AI 智能体集群，将任务分解为规划者（使用最强模型）和执行者（使用快速廉价模型）。使用 Grok 4.5 时，新集群在 4 小时内通过了 80% 的 SQL 测试套件，而旧集群在第二小时前失败。该系统已用于构建浏览器、修复漏洞和生成数十亿 token 合成训练数据。

Cursor 推出 iOS 原生公测版，所有付费计划可用。开发者可在手机上启动始终在线的云端智能体，或远程操控电脑端智能体。支持语音输入、斜杠命令和选择前沿模型。智能体运行后，锁屏 Live Activities 和推送通知实时更新状态，完成或需要输入时提醒。云端智能体在隔离虚拟机中运行，可自动迭代生成合并就绪的 PR，并输出演示、截图和日志。本地与云端智能体支持双向切换。移动端 Composer 2.5 享受 75% 折扣，优惠至 2026 年 7 月 5 日。

Notion 通过 Cursor SDK 在数周内将编码智能体嵌入产品。用户可在文档中@Cursor、在讨论串中提及或向数据库指派任务，Cursor 即可端到端完成规划、构建、测试、验证并自动创建 PR。集成基于一套 Provider 无关的智能体框架，Notion 的讨论串对应一个 Cursor 智能体，每条消息对应一次智能体运行；结果通过 SSE 流式传输，支持断连恢复。Cursor SDK 提供与生产环境相同的模型、运行时和远程 MCP 支持，让 Notion 无需自…

Cursor 近日推出 Auto-review，通过一个专门的分类器智能体在工具调用前审查动作风险。该分类器根据上下文判断动作是否与用户意图一致，高风险时阻止并返回解释给父智能体，低风险时放行。分类器采用小模型，运行在智能体循环内以避免额外延迟，并能读取工作区文件辅助判断。测试基于约12小时内部开发会话生成的6122条标签数据，以及针对读取密钥、操作生产数据等危险场景的合成数据。设计目标是在不频繁阻断日常开发的前提下，拦截风险动作。

Cursor 的代码审查工具 Bugbot 迎来重大更新：运行速度提升超 3 倍，成本降低 22%，每轮审查多发现 10% 的 bug，90% 的运行在三分钟内完成。新增 `/review` 命令，可在推送代码前运行 Bugbot 和安全审查，并与 GitHub/GitLab 同步--若已通过 `/review` 审查过同一 diff，打开 PR 时 Bugbot 会自动跳过并备注。支持配置仅审查 PR 中新增内容。性能提升源于驱动 Bugbot 的 Composer 2.…

Cursor 更新 Design Mode，支持点击元素、在页面上绘制区域或语音描述来向 AI 智能体传达修改意图。智能体将元素身份（xpath、组件、属性、计算样式等）与页面截图一并纳入上下文，快速定位源代码并高效编辑。借助 Composer 2.5 模型的快速执行能力，可连续下达多个编辑指令，智能体完成后应用热更新即时显示效果。这一更新将视觉交互融入正常编辑循环，使 UI 迭代更直观高效。

Cursor Enterprise 正式推出 Organizations 结构，允许企业在统一面板中管理多个团队。每个团队可独立设置预算、安全策略、模型访问和功能控制。新增 Groups 作为跨团队或团队内的轻量级用户集合，用于分段管理模型访问、花销上限和智能体权限，不同设置取最宽松权限生效。管理员可创建沙箱团队预先测试新功能，再向全公司推送；也可按部门划分模型访问和预算。组织级仪表盘汇总所有团队的 token 用量与花费，支持按团队、用户等维度筛选。身份提供商和 SCIM…

Cursor Teams计划推出三项更新：增加Composer特定使用池，将第一方模型（Composer和Auto）与第三方API的使用额度分开计费；推出Premium席位，提供5倍于标准席位（$40/月）的使用量，价格为$96/月（年付）；仪表盘现可实时显示用户额度使用情况，管理员可通过Slack或邮件配置智能提醒。

Cursor 平台发布了智能与行为表现大幅提升的 Composer 2.5。该模型更擅长执行复杂指令和长期任务。其改进基于训练规模的扩大、更复杂的强化学习环境及新的学习方法。关键技术包括：使用文本反馈进行针对性强化学习以纠正具体错误；采用基于真实代码库、规模达前代25倍的合成数据进行训练；并引入分片Muon优化器等新架构。模型基于Moonshot的开源检查点构建。开发团队正合作训练一个计算量十倍的更大模型，并在大规模训练中发现了新型奖励作弊问题。