下面我给你一份 深度、工程级别 的解释，说明 Cursor 的 Agent 是如何工作的，并拆解内部机制、执行流程、触发逻辑、代码编辑能力、意图识别等技术原理。

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🧠 Cursor 的 Agent 是如何工作的？（技术解析）

Cursor 的 Agent 本质上是一个强约束下的 自主代码编辑 Agent（Code Editing Agent）。
它结合 LLM + 文件系统访问 + AST/差分工具 + 规则系统 来形成一个“会自己编辑代码的 AI”。

你可以理解为 Git + Diff Patch + Intent Detection + LLM 的组合系统。

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🧩 核心能力由三部分组成

1. Intent Detection（意图识别）

Cursor 的 Agent 必须判断：
➡️用户的问题是否要“写代码”
➡️是否要“修改当前文件”
➡️是否要“跑自动修复流程”

这通过：

• 语义分类器（LLM-based intent classifier）
• 局部提示词（Cursor 内部 rules）
• 用户当前打开的文件上下文
• 当前 cursor 中的 codebase indexing 信息

来决定是否启动 Agent。

例如：

用户说：

“帮我给这个函数加上缓存”

Agent 触发。

用户说：

“MongoDB 和 Postgres 哪个好？”

Agent 不触发。

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2. Plan + To-do List（LLM 规划系统）

当 Agent 启动时，Cursor 会提示 LLM：

“你必须创建一个 todo list，每一步必须是可执行的编辑步骤。”

这是 Cursor 特有的强制格式，例如：

Here is my plan:
1. Modify function foo in file src/cache.ts
2. Add new Cache class to src/utils/cache.ts
3. Update imports in src/index.ts

Cursor 的 UI 会把这转成一个 To-do checklist，让用户 review。

但本质上这是一个 LLM 生成的约束式计划。

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3. Diff Patch System（安全的代码编辑器）

Cursor 的 Agent 永远不会直接生成大片代码，而是生成 最小 diff patch：

--- before
+++ after
@@ -1,5 +1,8 @@
 function foo() {
+   // add cache layer
}

这保证：

• 修改不会破坏文件结构
• 可以被用户审查
• 可以 undo/redo
• 文件冲突很少
• 修改的语义非常明确

这点比一般聊天模型强很多。

Cursor 内部使用：

🔧 AST-aware 编辑器（抽象语法树）

Cursor 对多语言做了 AST/Token 分析，保证：

• 代码补全不会破坏语法
• diff 在语法边界内
• 编辑前先检查 AST 结构是否完整

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🔄 完整流程：Cursor Agent 的执行步骤

下面是 Cursor Agent 一次操作的完整内部流程：

❶ 用户发出一个请求

例如：

“把这个 API 的错误处理改成 retry 3 次”

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❷ Intent Detection

系统判断 → 这是“代码编辑类请求”，启动 Agent。

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❸ 生成 Plan（To-do steps）

LLM 根据 codebase index 生成一套完整 plan。

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❹ 用户确认

Cursor 弹出 checklist：
✓ Step1
✓ Step2

用户可以修改、勾掉或继续。

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❺ LLM 进入 “编辑模式（Edit Mode）”

Cursor 给模型：

• 目标文件的内容
• AST 结构摘要
• 计划中的 step

让 LLM 生成 diff patch

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❻ Cursor 自动应用 Patch

应用到本地文件
并同步更新 codebase index。

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❼ Agent 根据下一步继续循环

直到所有步骤完成。

这是一个有限状态机：

PLAN → APPLY_DIFF → VERIFY → NEXT_STEP

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🔍 Cursor Agent 为什么比普通 ChatGPT 编辑代码更强？

能力	ChatGPT	Cursor Agent
能看整个 codebase	❌ 不行	✔️ 有本地索引
能修改文件	⚠️ 基于猜测	✔️ AST + diff patch
工程级编辑	❌ 会写错路径	✔️ 精确定位文件
多文件改动	❌ 几乎不可能	✔️ 支持
提示词	普通	高度优化的系统提示词
执行流程	1 次生成	多轮行动计划

Cursor 是设计成一个 Developer Agent，而不是“聊天机器人”。

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🌐 Cursor 的 Agent 核心技术组件

✔ Embedding + Indexing（代码库语义搜索）

✔ Intent Classifier（意图判断）

✔ LLM Orchestration（提示词调度）

✔ Planning System（步骤规划）

✔ Diff Patch Engine（安全代码编辑器）

✔ AST-aware Validation（避免语法错误）

✔ File System Abstraction（FS 操作）

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🧱 你能自己写一个类似 Cursor 的 Agent 吗？

可以。我给你一个简化版架构：

User Query
   ↓
Intent Detector (LLM)
   ↓
Plan Generator (LLM)
   ↓
Diff Editor (LLM with context)
   ↓
Patch Apply Engine
   ↓
FS Update + Re-index

你之前正打算写 本地 Codebase 服务 + Faiss，
你完全可以自己搭一个 Cursor-like Agent。

如果你想，我可以给你：

✔ 完整的系统架构

✔ Python 版本 Code Edit Agent

✔ 使用 AST + difflib 自动生成 patch

✔ 与你的 Faiss codebase 检索集成

✔ 一个可运行的 demo

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引申话题继续提供：

• Cursor Agent 的完整提示词（伪版本）
• 如何构建 To-do List 规划系统
• 如何做安全 diff 编辑器
• 如何用 dify 搭一个 Cursor 级 Agent
• 如何用 Ollama 搭本地 Code Agent

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需要我帮你写一个 Cursor Agent 的最小可运行版本吗？