Cursor CEO 解读：软件开发正进入AI Agent云端自治的第三时代，程序员角色迎来剧变

Cursor 的创始人 Michael Truell 最近发表了一篇深度长文，不仅回顾了 AI 辅助编程的演变路径，更清晰地指出：我们正在进入 AI 软件开发的第三个时代。

这篇文章的价值在于，Truell 并非空谈预测，而是在描述一种正在其团队内部真实发生的转变。作为全球最受欢迎的 AI 编程工具之一，Cursor 自身的工作模式已发生根本性变革，并且他们拿出了切实的数据来支撑这一判断。

三个时代，三种工作范式

Truell 将 AI 辅助编程的发展清晰地划分为三个阶段：

第一个时代是 Tab 补全。 几年前，程序员写代码仍是一个字符一个字符地敲击。随着 AI 自动补全的出现，你只需输入几个字母，AI 就能预测出后续内容，按一下 Tab 键即可完成输入。这个阶段的核心是节省那些重复性、低信息量的打字工作，类似于输入法的联想功能。这一阶段持续了近两年，确实提升了效率。

第二个时代是同步 Agent。 随着模型能力增强，AI 不再局限于补全单词，而是能够理解更广泛的上下文、使用更多工具、执行更长的操作序列。程序员的工作方式转变为与 Agent 进行一问一答的对话：你下达指令，它执行一步，你检查结果，再给出下一步指令。这一转变从去年夏天开始萌芽，并在最近几个月陡然加速。

加速有多快？Truell 提供了一组关键数据：2025 年 3 月时，Cursor 中使用 Tab 补全的用户数量是使用 Agent 用户的 2.5 倍。如今情况完全逆转，使用 Agent 的用户数量已是使用 Tab 的 2 倍。许多用户已经完全不再使用 Tab 键。过去一年，Agent 的使用量增长了超过 15 倍。

这组数据的冲击力在于其变化速度。在短短一年多的时间里，用户的主流工作方式完成了一次彻底翻转。在软件行业，你很少能看到用户习惯以如此惊人的速度发生变革。

第三个时代，正是我们现在迎来的时代。 Truell 断言，第二个时代可能持续不到一年，就将被第三个时代所取代。

从实时监工到任务发包方

第二个时代的同步 Agent 虽然强大，但存在两个主要限制：一是需要你实时监督，每一步操作都需确认，你无法离开；二是它运行在你的本地机器上，占用本地计算资源，通常你只能同时运行一两个。

第三个时代的 Agent 彻底打破了这两重限制。 每个 Agent 运行在云端独立的虚拟环境中。你将任务分配给它后，即可转身处理其他事务。它会在云端自行编写代码、运行测试、反复迭代，这个过程可能持续数小时。当它认为任务完成时，提交给你的不再是一堆杂乱的代码差异，而是完整的日志、屏幕录像以及可以直接预览的成品。你只需进行成果验收，而无需在脑海中重建整个开发过程。

这意味着你可以同时派遣多个 Agent 并行工作：一个开发新功能，一个修复 Bug，一个编写测试用例，另一个重构旧模块。你的角色从逐行指导代码编写，转变为定义核心问题和制定最终验收标准。

如果用比喻来理解：第一个时代像是你打字，AI 帮你按快捷键；第二个时代像是你指挥一位助手，你说一句它做一步；而第三个时代，则像你在管理一个团队，分配任务后即可放手，等待他们交付成果时你来把关。

Cursor 自身已成为最佳实践

Truell 最有说服力的论据在于，他不仅谈论理论，Cursor 团队自身已经在践行这种新模式。他们内部合并的代码提交中，有 35% 是由在云端虚拟机上自主运行的 Agent 完成的。

他还总结了最早适应这种新工作模式的开发者的三个特征：

1. Agent 编写了他们几乎 100% 的代码。
2. 他们将时间主要花在拆解问题、审查成果和提供反馈上。
3. 他们倾向于同时启动多个 Agent 并行工作，而非守着一个 Agent 从头跟到尾。

你会发现，这三个特征描绘的形象已不再是传统意义上的程序员，而更像是一位项目经理或技术负责人的工作方式。区别在于，他管理的不是人类团队成员，而是一群 AI Agent。

这揭示了一个更深层的趋势：每次技术工具的代际升级，都会将使用者的工作推向更高的抽象层级。从敲击每个字符，到确认每个操作步骤，再到分配任务并验收成果。每一次跃迁，个人能撬动的产出都呈指数级增长，但对判断力、问题拆解和定义能力的要求也在同步飙升。关于行业趋势的更多深度讨论，欢迎来开发者广场交流。

道路虽长，方向已明

Truell 在文末也坦诚指出，要让这种工作方式成为行业标准，仍有许多挑战。例如，在大规模应用时，一个不稳定的测试或损坏的开发环境，单个程序员可以手动绕过，但如果同时运行着数十个 Agent，每一个都会被卡住。此外，Agent 还需要更高效地获取工具和上下文信息，才能实现真正独立的高效工作。

然而，方向已经无比明确。从 Tab 补全到同步 Agent，再到自主云端 Agent，每一步跨越都在加速。第一个时代持续了近两年，第二个时代可能撑不过一年。照此节奏，第三个时代的成熟与普及速度只会更快。

对于所有软件从业者而言，这篇文章最值得铭记的启示或许是：你与 AI 工具的关系正在发生根本性重构。 过去是你在写代码，AI 帮你加速；现在是 AI 在写代码，你在定义方向、拆解问题、把控质量。能否成功适应这一角色转变，很可能成为未来几年最关键的职业分水岭。

这不仅仅是程序员面临的挑战。在任何行业，当技术将执行层面的成本大幅压低后，竞争的焦点都会向上游迁移——迁移到判断、决策和审美等更难被自动化替代的能力上。这一规律，正在 AIGC 编程领域以一种极其直观和迅猛的方式上演。

原文地址：https://x.com/mntruell/status/2026736314272591924

（上图为一套涵盖多种 AI 开发技能的实战教程海报，展示了从环境配置到自动化工作流构建的系列课程，可作为相关领域学习的参考。）

技术的演进永不停歇，而理解并适应这种变化，是每位开发者持续成长的必修课。想了解更多前沿技术动态与实践心得，不妨常来云栈社区逛逛，这里有一群和你一样热爱探索的同路人。