Cursor、数百エージェント協調による自律型コーディングの大規模実験結果を公開

　Cursorは1月14日（現地時間）、自律型コーディングエージェントの長時間・大規模運用に関する研究結果を公表した。研究の目的は、通常は人間のチームが数か月かけて進めるプロジェクトを、エージェント駆動でどこまで推進できるかを検証すること。

　単一のAIエージェントでは狭いタスクには有効だが、大規模開発では遅延や停滞が生じる課題が明らかになった。初期の協調アプローチとしてロック機構や楽観的並行制御も試されたが効率・安定性の面で限界があった。解決策として、エージェントをプランナー・ワーカー・ジャッジと役割分担し、階層的なパイプライン型構造としたことで、数百体のエージェントが同時に稼働し、1000ファイル・100万行を超えるコード生成を実現した。

　複雑なプロジェクトでは、プランニング能力やタスク分割、コンフリクト解消の自律性が重要であり、GPT-5.2モデルの優位性も確認された。今後の課題としては、エージェント数のさらなるスケールと協調の最適化が挙げられている。同社はこの技術を自社サービスにも適用していくとしている。