Cursor、長時間稼働するマルチエージェント型自律コーディング研究の成果を紹介

　Cursorは2月5日（現地時間）、長時間にわたる自律運用されるコードベースを目指した社内研究成果を同社ブログ内で発表した。同研究は、数千体規模のAIエージェントを協調的にオーケストレーションできる新しいエージェントハーネスの開発に取り組み、その詳細な知見を公開している。

　当初は単一のエージェントによるブラウザエンジン構築を試みたが、複雑なタスクを分解できず限界があったため、マルチエージェント型へと方針転換した。エージェント同士の責任と役割を明確に定義し、プランナー、エグゼキューター、ワーカーなどに分担することで問題解決力とスループットが向上。1週間で1000万回のツールコールとピーク時には毎時1000コミットに達したという。

　システムの進化過程では、協調のためのロックや役割設計の試行錯誤、新鮮さ維持のための定期的なコンテキスト再生成、自律的なタスク委譲プロセスなどが導入された。エージェント同士の競合やエラーを許容しつつ自己修復が働くことで、全体的な安定性と生産性を両立させている。

　また、インフラ面では単一の大容量VM上で稼働し、RAMやディスクのボトルネック、同時ビルド時のI/O課題を経験。これらを通じて、プロジェクト構造や開発ツール設計がスループットに大きく影響することが示された。

　同研究の成果は現在、外部一部ユーザーへの提供が開始されており、大規模AI協調環境での指示設計や観測性、制御性が今後の重要な研究テーマであるとまとめている。