Cursor 多智能体并行编程实战记录

注意：不同角色选什么基础模型，影响比想象中更大。Cursor 支持从 OpenAI、Anthropic、Google、xAI 等多个提供商里挑模型，适合做深度推理的和适合做代码生成的，最好别混着用。

1.2 协作不是'同时干活'这么简单

多个智能体一起工作时，真正麻烦的不是生成代码，而是保证它们说的是同一件事。Cursor 的协调方式大致有三层：

任务依赖图自动生成：复杂需求会先被拆成依赖链。比如'构建一个用户管理系统'，通常会拆成数据库架构设计、后端 API 开发、前端界面实现、测试编写和部署配置。这样做的好处很朴素，谁先谁后不需要人盯着排。

共享工作区与上下文同步：所有智能体在同一个虚拟工作区里工作，彼此能看到文件、进度和注释。它不是严格意义上的实时协同编辑，但已经够把大多数重复沟通省掉了。

冲突检测与解决：如果两个智能体改到同一文件的同一部分，Cursor 会先停下来提示冲突，而不是让后写入的内容直接覆盖。这个机制不花哨，但很实用，至少不会把'看似完成'变成'悄悄覆盖'。

我在测试时碰到过一个很典型的问题：架构设计师先定义了 API 返回结构，后端工程师实现时漏了字段，测试工程师立刻把不一致抓出来了。这个链路比单个助手来回试错要稳得多。

// 架构设计师定义的接口规范
interface UserResponse {
  id: string;
  name: string;
  email: string;
  createdAt: Date;
}

// 后端工程师实际实现的接口（缺少 createdAt 字段）
app.get('/api/users/:id', (req, res) => {
  const user = db.users.find(u => u.id === req.params.id);
  res.json({
    id: user.id,
    name: user.name,
    email: user.email // 缺少 createdAt 字段 - 被测试智能体检测到
  });
});

// 测试工程师生成的测试用例（期望包含 createdAt）
test('GET /api/users/:id returns correct user data', async () => {
  const response = await request(app).get('/api/users/123');
  expect(response.body).toHaveProperty('createdAt'); // 这个测试会失败
});

2. 一个 React 全栈项目里，8 个智能体怎么配合

理论说到这里还不够，我直接拿一个中等复杂度的 React 全栈项目试了一遍。需求很明确：做一个任务管理仪表板，包含用户认证、任务 CRUD、实时通知和数据分析可视化。

2.1 先搭架子，再谈实现

我把需求丢进 Cursor 后，系统先识别出这是一个全栈应用，然后启动了几个最先该动手的智能体：架构设计师、DevOps 专家、后端工程师和前端工程师。

这一步最直观的感受是，它们不是按顺序排队，而是能并行往前推。架构设计师在定技术栈时，DevOps 已经开始建目录和写配置了。

架构设计师的输出：

项目分析完成。建议采用以下技术栈：
- 前端：React 18 + TypeScript + Vite + Tailwind CSS + React Query
- 后端：Node.js + Express + TypeScript + Prisma + PostgreSQL
- 实时功能：Socket.IO for WebSocket 通信
- 测试：Jest + React Testing Library + Cypress
- 部署：Docker 容器化 + GitHub Actions CI/CD

项目结构建议：
├── client/ # 前端应用
├── server/ # 后端 API
├── shared/ # 共享类型定义和工具
├── docker-compose.yml
└── README.md

DevOps 专家的输出（同时进行）：

# 创建的项目结构
.
├── client/
│   ├── package.json # 已配置 React + TypeScript + Vite
│   ├── tsconfig.json
│   ├── vite.config.ts
│   └── tailwind.config.js
├── server/
│   ├── package.json # 已配置 Express + Prisma + TypeScript
│   ├── tsconfig.json
│   └── prisma/schema.prisma
├── docker-compose.yml # 包含 PostgreSQL 和 Redis 服务
└── .github/workflows/ci.yml # CI/CD 流水线配置

后端工程师的输出：

// server/prisma/schema.prisma
model User {
  id String @id @default(cuid())
  email String @unique
  name String?
  tasks Task[]
  createdAt DateTime @default(now())
  updatedAt DateTime @updatedAt
}

model Task {
  id String @id @default(cuid())
  title String
  description String?
  status TaskStatus @default(TODO)
  priority Priority @default(MEDIUM)
  dueDate DateTime?
  userId String
  user User @relation(fields: [userId], references: [id])
  createdAt DateTime @default(now())
  updatedAt DateTime @updatedAt
}

enum TaskStatus { TODO IN_PROGRESS REVIEW DONE }
enum Priority { LOW MEDIUM HIGH URGENT }

前端工程师的输出：

// client/src/types/api.ts
// 自动从后端 Prisma schema 生成的 TypeScript 类型
export interface User {
  id: string;
  email: string;
  name?: string;
  createdAt: string;
}

export interface Task {
  id: string;
  title: string;
  description?: string;
  status: 'TODO' | 'IN_PROGRESS' | 'REVIEW' | 'DONE';
  priority: 'LOW' | 'MEDIUM' | 'HIGH' | 'URGENT';
  dueDate?: string;
  userId: string;
  createdAt: string;
  updatedAt: string;
}

// client/src/components/TaskList/TaskList.tsx
// 基于 API 类型自动生成的组件骨架
export const TaskList: React.FC = () => {
  // 组件实现将在下一阶段完成
  return null;
};

这类初始化工作，单人做也不是做不了，但来回切上下文会很烦。多智能体的好处是，结构、类型、目录和配置能尽早对齐，后面返工少很多。

2.2 真正有价值的是并行推进

脚手架搭完后，后面的工作开始变得像个小团队在协作：

• 前端工程师负责认证页、任务列表、任务表单和实时通知组件
• 后端工程师负责 JWT 认证、任务 CRUD API、WebSocket 更新和错误处理
• 测试工程师补上 API 集成测试、组件单测和 Cypress E2E
• UI/UX 设计师处理设计 tokens、响应式布局、无障碍和状态反馈

这时候我能看到各个智能体几乎同时推进：

[14:30:25] 前端工程师：正在创建 TaskForm 组件 (45% 完成)
[14:30:26] 后端工程师：已完成 POST /api/tasks 端点实现
[14:30:27] 测试工程师：为 TaskForm 组件编写了 5 个测试用例
[14:30:28] UI/UX 设计师：优化了表单组件的焦点状态
[14:30:29] 代码审查员：审查了后端认证中间件，提出 3 个改进建议

最明显的变化不是'写得更快'，而是'问题暴露得更早'。前后端接口不一致、字段缺失、状态流转不闭合，这些在传统流程里往往要等联调才看出来，现在测试和审查角色会提前把它们拎出来。

2.3 代码审查员和测试工程师不是摆设

这一点我原本有点怀疑。很多自动化协作系统看上去角色很多，最后真正有用的还是生成代码的那个。Cursor 这里不太一样，代码审查员和测试工程师是能把错误往回推的。

比如后端在认证中间件里漏了一个边界条件，审查员会直接指出来；如果前端组件的状态和 API 返回值对不上，测试工程师会更快把问题压回去。它们不负责'写得漂亮'，但负责'别跑偏'。这两件事在团队里本来就不是一回事。

3. 我的结论

Cursor 的多智能体协作不是把一个 AI 变成八个 AI 这么简单，它更像是把原本串行的开发任务重新拆成了可以并发执行的工作流。真正有用的地方，不在于角色名称多，而在于分工、依赖和冲突处理这三件事做得还算扎实。

如果项目规模不大，单智能体其实够用，甚至更省心。可一旦涉及全栈、测试、部署和文档，多智能体会明显减少来回补洞的次数。它不是完美方案，但在需要快速搭起一套可交付代码的时候，确实比'一个助手从头写到尾'更像样。