Cursor 怎麼改進 AI 代理？從 Keep Rate 到多代理工具鏈

Cursor 分享如何用上下文管理、Keep Rate、錯誤監控與模型客製化，持續改進 AI 代理工具鏈。這篇整理 Cursor 如何評估代理品質、處理上下文腐化，並走向多代理編排。 ⭐ 文章深度讀：看 Cursor 怎麼用 Keep Rate、錯誤監控與多代理編排，把代理工具鏈做成會持續改進的產品系統 → https://heymaibao.com/cursor-agent-harness/ ⚡ 章節重點 工具鏈為什麼比模型更關鍵 00:00 動態上下文管理怎麼改變代理 02:04 Keep Rate 如何判斷代理品質 05:34 上下文腐化與錯誤監控 06:48 多代理編排才是真正護城河 08:37 📝 懶人包 ∙ Cursor 的核心觀點：AI 代理表現不是模型單獨決定，而是模型和工具鏈一起決定。 ∙ Cursor 會用 CursorBench、線上 A/B test、Keep Rate，以及使用者後續反應來判斷代理是否真的變好。 ∙ 工具鏈的重點正在從「替模型塞滿上下文」轉向「讓代理動態取得上下文、監控退化，並替不同模型客製化工具」。 ∙ 我的觀察：多代理時代最難的不是多開幾個代理，而是工具鏈能不能正確分派、設定任務，並把結果串成一致流程。 📚 參考資料 持續改進我們的代理工具鏈 → https://cursor.com/zh-Hant/blog/continually-improving-agent-harness