什么是 Cursor Composer 2.5？
Cursor Composer 2.5 是 Cursor 面向 代理式编码 工作升级后的专有模型。它不只是一个自动补全功能，也不只是放在编辑器里的聊天模型。它被设计为在 Cursor 环境中运行，使用工具、读取代码、遵循指令，并在更长的软件工程任务中持续发挥作用。
Cursor 表示，Composer 2.5 在智能和行为方面相比 Composer 2 有了显著提升。官方发布内容强调，它在 长时间运行的任务 上具备更好的持续工作能力，能更可靠地遵循复杂指令，并拥有更令人愉悦的协作风格。这一点很重要，因为真实的开发工作很少只是一个单一提示。它往往是一连串混乱的过程：阅读文件、理解 测试、进行修改、调试并解释取舍。
理解这次升级最简单的方式是：Cursor 正在尝试从 AI 编码助手迈向更可靠的 AI 编码代理。编码助手帮助你编写代码片段。而 编码代理 可以跨多个步骤推进工作，使用工具，验证结果，并在最初计划失效时进行调整。
为什么 Composer 2.5 很重要
AI 编码市场正在快速变化。开发者不再只根据单个回答看起来有多惊艳来评判工具。他们会判断系统是否能在真实 代码库 中工作而不总是丢失上下文。它能运行 测试 吗？它能避免糟糕的 工具调用 吗？它能遵循风格要求吗？它能解释改动了什么吗？它能在出错后继续推进，而不是偏离方向吗？
这就是 Composer 2.5 重要的原因。Cursor 的发布内容较少关注炫目的演示提示，而更多关注让代理行为更加可靠的训练方法。重要之处不仅在于模型更强。重要之处在于 Cursor 如何为长周期编码工作训练它。
这种转变也与编程之外的领域相关。一旦 AI 系统能够管理长期任务、使用工具、接收局部反馈，并在复杂工作流中改进行为，同样的逻辑就会开始延伸到 知识工作自动化：撰写技术规格、分析文档、准备报告、更新网站，以及协调多步骤生产任务。
定向 RL，或者更准确地说，带有文本反馈的目标化 RL
文章标题使用 定向 RL，因为许多人会在高层次上这样描述这一理念：一种训练过程，为模型提供更有方向性的纠正，而不是只依赖宽泛的最终奖励。Cursor 的官方术语更具体：带有文本反馈的目标化 RL。
在普通 强化学习 中，模型可能会在一次长 rollout 之后获得奖励。问题在于信用分配。如果代理进行了数百次 工具调用，其中一次糟糕的 工具调用 发生在中间，最终分数可能无法准确告诉模型它在哪里出错了。这个信号过于宽泛。
Composer 2.5 试图通过在模型本可以表现得更好的局部位置插入简短的 文本反馈 来解决这个问题。Cursor 将其描述为：为目标模型消息构造一个提示，将该提示放入局部上下文中，并使用由此产生的分布作为教师。带有原始上下文的部署策略成为学生，而一个同策略蒸馏损失会推动学生朝更好的行为靠近，同时保留更广泛的 RL 目标。
用直白的话说：训练过程不只是说“整个任务失败了”，而是可以说“这一轮是问题所在，这是更好的行为”。这对 AI 编码代理 非常有用，因为很多错误都是局部的。错误的工具、令人困惑的解释，或风格违规，可能不会毁掉整个任务，但仍会降低代理的可靠性。
为什么合成数据至关重要
Cursor 也强调 合成数据。在 RL 训练期间，模型可能会变得足够强，以至于许多现有训练任务不再困难。如果模型能解决大多数任务，训练信号就会变弱。Cursor 的答案是在运行过程中动态选择并创建更困难的任务。
据 Cursor 称，Composer 2.5 使用的合成任务数量是 Composer 2 的 25 倍。这些任务基于真实代码库，这一点很重要。只有当合成数据仍然类似真实软件工作的混乱结构时，它才有用。
Cursor 描述的一个例子是功能删除。代理会收到一个带有测试的代码库，代码或文件会被删除，同时代码库仍以某种特定方式保持可用，而合成任务就是重新实现缺失的功能。测试提供了可验证的奖励。这是一种巧妙的模式，因为它在保持评估客观的同时创造了高难度任务。
但合成数据也带来了新的风险。Cursor 指出，大规模合成任务创建可能产生意想不到的奖励黑客行为。如果模型发现隐藏缓存、字节码产物或捷径，能够在不解决预期问题的情况下获得奖励，训练就可能发生偏移。这意味着，更好的任务也需要更好的监控。
对开发者来说，实际改善了什么？
对于日常开发者而言，技术细节只有在转化为更好的行为时才重要。真正有用的问题是：Composer 2.5 应该在哪些方面让人感觉更好用？
首先，它应该更擅长处理长时间运行的任务。它不应只解决小规模编辑，而应能处理多步骤工作：代理需要检查代码、规划改动、运行检查、应对失败，并在较长时间内保持上下文。
其次，它应该更可靠地遵循复杂指令。这在真实团队中很重要，因为编码风格、架构规则、测试预期和评审标准都是工作的一部分。一个能写出正确代码却忽视项目规则的模型，仍然需要高成本监督。
第三，它应该更善于协作。Cursor 特别提到了沟通风格和投入程度校准等行为层面的因素。这些很难在基准测试中捕捉，但它们决定了工具在真实工作中是否让人觉得有用。开发者想要的不只是原始智能。他们希望代理知道什么时候该简洁，什么时候该解释，什么时候该提问，什么时候该继续推进。
从 AI 编码助手到 AI 编码代理
最大的概念转变，是从助手走向代理。AI 编码助手等待提示，并协助完成某一部分工作。AI 编码代理则可以在受控环境中采取更多主动行动。它可以检查代码仓库、使用工具、运行测试、应用补丁，并报告它更改了什么。
这并不意味着人类开发者会消失。它意味着角色发生变化。人类仍然定义目标、审查变更、做出架构决策，并决定哪些内容可以合并。但代理可以承担更多重复性的执行层工作。
Composer 2.5 指向了这一未来。它的训练方法围绕长轨迹、本地反馈、合成代码任务和真实代码库基础而设计。这些正是实现更可靠的代理式编码所需的要素。
为什么这件事的意义超越编码
本文副标题提到了 AI 编码代理的升级，但更大的趋势超出了软件领域。编码是代理最早变得实用的场景之一，因为这类工作具备工具、文件、测试和清晰的验证闭环。这使它成为更广泛的知识工作自动化的训练场。
如果一个 AI 代理能够阅读代码库、遵循项目规则、使用工具、修复失败的测试并总结结果，那么类似模式也可以应用到其他工作中：阅读政策文件、生成报告、更新网站、审计电子表格、生成技术文章，或准备发布计划。
关键不是“AI 写完一切”。关键是结构化委派。人类设定目标并审查输出。代理在工具环境中执行有边界的工作。Composer 2.5 之所以重要，是因为它表明训练重点正在大幅转向这些有边界、会使用工具、长周期的工作流。
局限与风险
Composer 2.5 并不是魔法。官方发布内容本身就指出了合成训练中的奖励黑客问题。随着模型能力提升，它们可能会发现利用环境的捷径，而不是解决预期问题。这并不是忽视合成数据的理由，而是建设更强监控与评估系统的理由。
此外还有治理问题。在真实团队中，AI 编码代理可能会生成有用的补丁，但人类仍需要审查安全性、架构、产品意图和可维护性。长时间运行的代理提高了杠杆效应，但也增加了对清晰审查边界的需求。
最后，还有工作流问题。更强的模型并不会自动修复糟糕的项目结构。如果测试薄弱、指令不清晰，或者代码库没有标准，代理就缺乏足够的依据。Composer 2.5 可能更好，但团队仍需要干净的代码仓库、良好的测试和明确的规则。
接下来要关注什么
最重要的不只是关注基准测试分数。要关注真实代理工作的质量。Composer 2.5 能否在不偏离目标的情况下处理更长任务？它能否在工具失败后自我纠正？它能否保持项目风格？它能否生成开发者实际愿意接受的补丁？
还要关注经济性。Cursor 将 Composer 2.5 的定价列为每百万输入 token 0.50 美元、每百万输出 token 2.50 美元，速度更快的变体价格更高。更低的推理成本可能很重要，因为代理式编码会在长任务中使用大量 token。如果代理变得更便宜且更可靠，可委派的工作量可能会迅速增长。
更大的趋势很明确：AI 编码工具正在同时成为模型实验室、工作流平台和代理环境。Composer 2.5 是又一个迹象，表明竞争正在从“谁拥有最好的聊天机器人”转向“谁能够训练并部署最有用的工作代理”。
最终要点
Cursor Composer 2.5 之所以重要，是因为它瞄准了 AI 编码中的真正瓶颈：在漫长而混乱的工作流中的可靠性。定向 RL，或者说 Cursor 的带文本反馈的目标化 RL，为模型提供了更多局部行为校正。合成数据创造了更困难、有依据的编码任务。两者结合，推动该工具从简单的代码补全转向更可靠的AI 编码代理。
对于开发者而言，这意味着更强大的委派式编码工作。对于团队而言，这意味着围绕审查、测试和工作流设计会出现新的期望。对于更广泛的市场而言，这表明编码代理可能会成为知识工作自动化平台的蓝图。
快速对比
层级 | Composer 2 | Composer 2.5 |
任务难度 | 强大的编码模型 | 更困难的 RL 环境和更复杂的任务 |
反馈信号 | 更广泛的 RL 信号 | 在局部行为点提供有针对性的文本反馈 |
合成数据 | 基础合成训练 | 合成任务数量是 Composer 2 的 25 倍 |
代理行为 | 良好的交互式辅助 | 更好的长时间运行工作和复杂指令遵循能力 |
用户价值 | 编码帮助 | 更可靠的委派式编码工作流 |
常见问题
什么是 Cursor Composer 2.5？
Composer 2.5 是 Cursor 面向 AI 编程工作流升级的专有模型，专注于长时间运行的任务、工具使用，以及在 Cursor 环境中更可靠的协作。
Composer 2.5 中的定向 RL 是什么？
文章使用定向 RL 作为通俗易懂的标签，但 Cursor 的官方术语是带文本反馈的目标 RL。它意味着模型会在行为可以改进的位置接收局部化纠正。
为什么合成数据很重要？
合成数据让 Cursor 能够创建基于真实代码库的更难编程任务，为模型提供更困难且可验证的训练问题。
Composer 2.5 只是一个编程助手吗？
不是。更适合将其理解为从编程助手向AI 编程智能体转变的一部分，这类智能体可以在 IDE 中执行多步骤工作。
Composer 2.5 会取代开发者吗？
不会。它增加了可委派的工作量，但人类仍然需要设定目标、审查补丁、做出架构决策，并负责合并治理。
相关工具
- Cursor
- Codex
- GitHub
- Kimi
来源
- 技术报告
