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07-18

Cursor 的云智能体实践总结:环境即产品,Temporal 实现持久执行

Cursor 团队在推出云智能体一年后,分享了构建过程中的关键教训。核心发现是:云智能体的输出质量很大程度上取决于是否拥有完整的开发环境,这与本地智能体继承本地环境的做法不同。为达到“完整环境”,团队需要重建大量基础设施,包括 VM 休眠/恢复、快照/回滚/分支管道、网络访问控制等,最终形成了智能体专用的“企业 IT”系统。可靠性方面,早期的工作窃取架构仅达到一个九的可用性,迁移至 Temporal 的持久执行框架后,可靠性提升至两个九以上,目前 Temporal 每日处理超过 5000 万个动作、700 万个独立工作流。另一个重要经验是将智能体循环、机器状态与对话状态解耦,使得智能体可跨不同 pod 运行、子智能体可比父智能体存活更久。此外,团队发现随着模型变强,应将更多逻辑从硬编码的 harness 移至智能体可控的工具中,例如让智能体直接使用 GitHub CLI、Playwright 等。文章还介绍了自我修复环境(如 autoinstall)的前景。适合对智能体工程、持久执行、云基础设施有兴趣的工程师阅读。

cursor.com · 11 min · Agent Architecture · Agent Infrastructure · Agents
07-05

循环工程之后:从信任循环到可验证图结构

本文指出,单纯依靠大语言模型在循环中自主决策的Agent架构已经触及天花板——循环无法解决计划遗忘、无限重试、自检造假和不可追溯四个根本缺陷。作者通过实际代码演示:同一模型在循环中给出错误答案747(真值为615),而同样的工具在带验证门的图结构中准确返回615。文章提出四个替代属性:显式依赖(将计划从上下文窗口提升为静态图)、有界恢复(固定断言阶梯而非模型自行决定)、不可变日志(每步操作可重放可审计)、验证器门(输出必须通过独立检查节点)。最终转折:前沿实践已从手写循环演进为让模型自身绘制任务图(Anthropic动态工作流模式),而图结构基础设施(如Temporal)才是循环工程的下一个台阶。