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Cursor与Anthropic构建Long-running Agents的两种核心思路解析
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在当今的人工智能领域，AI Agent（智能体）在处理独立的、短期的单点任务上已经表现得相当惊艳。然而，当面对需要数天甚至数周才能完成的复杂软件项目时，如何让 Agent 实现“长期运行（Long-running）”成为了业界亟待解决的难题。
不仅是模型能力的提升，更关乎架构的设计。最近，两大AI巨头 Cursor 和 Anthropic 分别分享了他们在这一领域的工程实践。有趣的是，他们给出了截然不同的解题思路：Cursor 倾向于模拟人类团队的“大规模并行协作”，而 Anthropic 则侧重于解决单个 Agent 的“记忆连续性”。如果你正在寻找 Claude国内使用 的方案或希望深入了解这些前沿技术，本文将为你详细解读。
困境：为什么 Agent 难以持久运行？
目前的 Agent 往往受限于上下文窗口（Context Window）和短期记忆。当任务复杂度上升，例如从零构建一个浏览器或克隆一个复杂网站时，Agent 容易出现以下问题：
* 上下文遗忘：随着对话变长，Agent 记不住之前的决策。
* 隧道视野：过度关注局部细节，忽略了整体项目目标。
* 过早收工：在功能未完全实现或未充分测试的情况下，误以为任务已完成。
为了解决这些问题，Cursor 和 Anthropic 走向了两个不同的方向。
Cursor：多 Agent 并行协作的“人海战术”
Cursor 的核心理念是：单个 Agent 能力有限，那就靠数量取胜。他们试图构建一个像人类软件工程团队那样的系统，让成百上千个 Agent 并行工作。
在探索过程中，Cursor 经历了两次主要的失败：
1. 锁定机制的失败：最初采用了扁平化结构，Agent 通过共享文件锁来协调。结果导致大量 Agent 在排队等待“锁”的释放，效率极低，且一旦持有锁的 Agent 崩溃，整个系统就会死锁。
2. 乐观并发控制的陷阱：随后他们尝试了无锁机制，允许 Agent 自由读取并在提交时检查冲突。但这导致了群体性的“风险规避”，Agent 们为了避免冲突，只敢做细枝末节的修改，不敢触碰核心难题。
最终解决方案：引入角色分工
Cursor 最终借鉴了人类公司的层级结构，设计了三种核心角色：
* 规划者（Planner）：类似技术总监，负责分析需求、拆解任务，不直接写代码。
* 工作者（Worker）：专注执行的具体工程师，领取任务、编码、提交，互不干扰。
* 裁判（Judge）：负责质量把控（QA），在周期结束时评估进度，决定是否进入下一轮。
这种架构成功支持了 Agent 团队连续运行一周，编写了超过 100 万行代码，甚至从零构建了一个基础的网页浏览器。
Anthropic：解决跨周期的“记忆连续性”
与 Cursor 的宏大架构不同，Anthropic（Claude 的母公司）更关注单个 Agent 在跨越多个工作周期时的表现。对于开发者而言，利用 Claude官方中文版 或 Claude镜像站 进行开发时，如何让 Claude 记住上一次会话的内容至关重要。
Anthropic 发现，Agent 失败往往是因为“贪多嚼不烂”或“测试敷衍”。因此，他们提出了一套基于“状态保持”的 双 Agent 方案：
1. 初始化 Agent（Initializer Agent）
这个角色只在项目启动时出现一次。它的任务是搭建环境，生成
init.sh 脚本，并创建一个关键的 claude-progress.txt 工作日志文件。它会将用户模糊的需求转化为详细的 JSON 格式功能清单（Feature List）。2. 编码 Agent（Coding Agent）
这是后续长期运行的主力。它遵循严格的“渐进式”工作流，模拟靠谱的人类程序员：
* 上班打卡：每次启动先读取
claude-progress.txt 和 Git 日志，回忆项目进度。
* 专注单一：从清单中只选一个任务执行，绝不贪多。
* 真实测试：利用 Puppeteer 等工具，像真实用户一样操作浏览器进行端到端测试，而不是简单跑个脚本。
* 下班交接：完成任务后，提交代码并在日志中记录摘要，为“明天的自己”留下清晰的线索。这种方法通过将“记忆”外化为文件和 Git 历史，巧妙地避开了上下文窗口的限制。
两种思路的启示与 Claude 的应用
Cursor 证明了结构化分工在处理大规模代码库时的威力，而 Anthropic 展示了规范化流程对于提升单个 Agent 稳定性的重要性。
对于国内开发者来说，Anthropic 的思路其实更易于落地。我们不需要庞大的算力去支撑数百个 Agent 并行，只需要通过良好的 Prompt 工程和文件管理，就能极大地提升 Claude 在复杂任务中的表现。
如何在国内高效使用 Claude？
由于网络限制，直接访问 Anthropic 官网可能存在困难。为了获得流畅的开发体验，建议使用 Claude国内如何使用 的解决方案，例如访问 Claude镜像站。这里提供了稳定、高速的访问通道，让你能够直接体验 Claude 强大的代码生成和逻辑推理能力，无需担心封号或连接中断的问题。
无论是寻找 Claude教程 还是需要稳定的 Claude API 替代方案，选择靠谱的国内服务商（如 https://claude.aigc.bar）都能让你在构建 Long-running Agents 的道路上事半功倍。
结论
Long-running Agents 是 AI 从“玩具”走向“生产力”的关键一步。Cursor 的“流水线工厂”模式和 Anthropic 的“专业工程师”模式，为我们提供了两种极具价值的参考。
未来，我们或许会看到两者的融合：一个由“规划者”领导的团队，其中每个“工作者”都具备 Anthropic 所描述的那种强大的记忆连续性和自我验证能力。而对于现在的我们，掌握这些工具和思路，并利用好便捷的 Claude官方 访问渠道，就是拥抱未来的最好方式。
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