Cursor 更新了什么

• 工具在企业机器上执行：读写文件、运行终端命令、控制浏览器和调用本地 MCP。
• 智能体仍由 Cursor 云端控制：理解任务、规划步骤、模型推理、会话状态和工具调用都没有移到企业内网。

整套 Cursor 智能体系统仍未部署到企业内网；云端智能体改用企业管理的执行环境。

Cursor 云端控制面

负责理解任务与决定下一步

• 智能体循环与会话状态
• 模型推理与规划
• 界面、任务管理与结果展示

工具调用 ⇄ 内容与结果

企业网络内的执行面

负责执行本地工具

• 完整 checkout、构建缓存、本地凭据
• 文件、终端、浏览器与本地 MCP
• Mac、GPU、内网服务与现有流水线

连接由 worker 主动向外建立；无需入站端口。文件内容、终端输出、diff、截图与本地 MCP 结果仍可能按任务需要回传。

Cursor 称，其内部合并的 PR 中已有超过 60% 由云端智能体创建。这个数字是 Cursor 自报，不能用于推断其他企业的生产率。

Self-Hosted Machines 如何运作

系统由三部分组成：

• Cursor 云端：完成推理和规划，并发出工具调用。
• 本地 worker：保存仓库工作副本，在本机执行工具调用。
• HTTPS 出站连接：worker 主动连接 Cursor 并回传结果，企业无需开放入站端口、公网 IP 或 VPN。

安装 Cursor CLI 后启动 worker：

agent worker start

一次任务的执行过程是：Cursor 发送工具调用，worker 本地执行并回传结果，Cursor 再决定下一步。

任务入口不变：团队仍可从 Cursor 桌面端、cursor.com、移动端、Slack、GitHub 和 Linear 启动和管理 Cloud Agents。

worker 需要访问 api2.cursor.sh 和 api2direct.cursor.sh 来维持智能体会话。若要上传截图、视频或日志引用等 Cloud Agent 产物，还需要访问 cloud-agent-artifacts.s3.us-east-1.amazonaws.com。阻断第三个域名会关闭产物上传，但工具调用与结果回传仍可继续。

完整 checkout、构建缓存和机器本地凭据可以保留在企业机器上。任务执行时，推理所需的文件内容、终端输出、diff、截图、本地 MCP 结果和路由元数据仍会发送给 Cursor；开启桌面共享后，桌面画面也会被传输。

为什么要使用自托管机器

自托管主要解决三类限制：

1. 执行环境受政策限制。 完整 checkout、工具执行或构建产物必须位于企业账户或指定网络内。
2. 任务必须访问内部系统。 私有代码仓库、包仓库、测试集群、数据库或业务服务无法安全接入 Cursor 托管环境。
3. 任务依赖专用硬件或现有环境。 例如 iOS/macOS 构建需要 Apple Silicon Mac，模型或图形任务需要 GPU，构建还可能依赖持久磁盘、自定义系统或 Kubernetes。

如果没有这些限制，Cursor 托管环境通常更省事：Cursor 负责虚拟机隔离、网络控制和容量，团队不必维护 worker 基础设施。

关键功能和技术能力

Self-Hosted Machines 提供两种机器组织方式：

• My Machines：连接个人笔记本、开发机或单台虚拟机，适合个人任务。
• Team Pools：用服务账户、统一镜像和具名资源池为团队提供共享容量。用户选择资源池，不必指定具体机器或仓库。

Team Pool 中有空闲 worker 时，它会认领请求；没有空闲容量时，请求进入等待队列。团队运行的控制器监视队列，并调用团队提供的 spawn 脚本启动虚拟机、容器或沙箱。

• 任务结束：worker 可重置回池，也可保存快照后休眠；后续消息在重连窗口内到达时，可以用相同 ID 恢复，减少空闲运行成本和重新构建工作区的等待。
• 资源池分组：可按操作系统、硬件、网络范围或安全级别分池，不必绑定单个仓库。

• 部署方式：支持企业服务器、持久主机、Docker、Kubernetes，以及 AWS Lambda、Cloudflare、Coder、Daytona、E2B、Modal、Namespace、Vercel 等平台。官方集成提供接入方式，实际镜像、密钥、隔离、扩缩容和生产验证仍由团队负责。
• Computer use：Linux 和 Mac 安装 Chrome 或 Chromium 等桌面依赖后，可控制浏览器、使用公司 SSO 会话、操作内网页面或在 Mac 上完成 Xcode 构建；用户可以实时查看桌面并接管操作。
• 当前限制：Cursor 文档目前写明，每个用户最多可连接 200 个 worker，每个团队最多 1000 个；更大规模需要联系 Cursor。Team Pools 还要求 Enterprise 方案、服务账户 API key，并由管理员启用相关设置。

能够获得什么，以及需要承担什么

自托管让 Cloud Agents 直接使用企业已有的代码、内网、缓存、构建链、测试服务、Mac、GPU 和桌面环境。企业也因此接手机器、网络、权限、容量和成本管理。

采用前先确认三件事：

• 哪些资产必须留在企业环境；
• 哪些任务内容允许发送给 Cursor；
• worker 需要哪些本地权限。