À la fin du mois dernier, Cursor a annoncé a annoncé Cursor 2.0, une nouvelle version de Cursor qui intègre le développement agentique à Cursor.
Si vous découvrez Cursor, nous vous recommandons de commencer par lire notre guide d'introduction à l'. Cursor AI : Guide comprenant 10 exemples pratiques Tutoriel sur l'. Comme nous le savons, Cursor bénéficie de la confiance des ingénieurs des principales entreprises d'IA, notamment OpenAI, qui fournissent des services de codage assisté par l'IA, des suggestions de code intelligentes et une intégration avec divers outils de développement.
Dans ce tutoriel, j'explorerai les principales fonctionnalités du nouveau Cursor 2.0 en développant une application web de conversion de devises en Python.
Quelles sont les nouveautés de Cursor 2.0 ?
Pour obtenir la liste complète des fonctionnalités de Cursor 2, nous vous invitons à consulter leur journal des modifications officiel. journal des modifications. Dans ce tutoriel, nous nous concentrons sur les fonctionnalités les plus pertinentes pour les petites équipes et les développeurs indépendants.
Modèle de compositeur
Cursor présente son premier modèle de codage interne, nommé Composer. Ils affirment qu'il est environ quatre fois plus rapide que les modèles similaires et qu'il est spécialement conçu pour les flux de travail codés en plusieurs étapes. Son objectif principal est de réduire la latence afin que vous ayez davantage l'impression d'interagir en temps réel avec l'IA plutôt que d'attendre.
Interface multi-agents et orchestration
Cursor 2.0 passe d'un seul agent qui vous assiste à plusieurs agents fonctionnant en parallèle. Jusqu'à 8 agents peuvent fonctionner simultanément sur une seule invite. Chaque agent dispose de sa propre copie isolée du code source afin d'éviter tout conflit. Une interface utilisateur latérale affiche vos agents/plans, et vous pouvez sélectionner le meilleur résultat parmi plusieurs exécutions.
Navigateur intégré et fonctionnalités de test
L'outil de navigation (auparavant en version bêta) est désormais disponible pour tous. Les agents peuvent ouvrir une page Web dans Cursor, inspecter les éléments DOM, transmettre les informations DOM à l'agent et tester les modifications apportées à l'interface utilisateur. Cela signifie que votre agent IA est plus conscient de l'environnement web et peut valider les modifications plutôt que de simplement modifier le code à l'aveuglette.
Commencer avec Cursor 2.0
Pour commencer, veuillez télécharger et installer Cursor 2 à partir de leur site officiel. Veuillez télécharger la version 2 et sélectionner le système d'exploitation approprié.
La plupart des fonctionnalités abordées dans ce tutoriel nécessitent un abonnement Pro, dont le coût est d'environ 20 $ par mois. Cependant, Cursor 2 est proposé avec une période d'essai gratuite d'une semaine, ce qui vous permet de le tester et de suivre ce tutoriel sans frais.
Pour accéder à l'essai gratuit, il est nécessaire de saisir les informations relatives à votre carte de crédit. Vous pouvez éviter d'être facturé et profiter de l'essai de 7 jours en annulant l'abonnement avant la fin de la période d'essai.
Une mise en garde : Après avoir démarré l'essai gratuit de la version Pro, l'interface affiche un bouton permettant d'activer les fonctionnalités Pro. Cette information est trompeuse et n'est pas nécessaire pour accéder aux fonctionnalités Pro pendant la période d'essai. En cliquant dessus, vous mettrez automatiquement fin à la période d'essai gratuit et serez facturé pour le premier mois, ce qui n'est probablement pas votre intention.
Création d'une application avec Cursor 2.0
Pour tester Cursor 2, nous avons développé une application web de conversion de devises à l'aide de Python. L'application a été entièrement développée à l'aide de Cursor 2.
Après l'installation, veuillez passer à la nouvelle vue « Agents » :
L'une des nouvelles fonctionnalités de Cursor 2 est la possibilité de parcourir automatiquement notre application afin de la tester. Par conséquent, j'ai décidé de créer une application web Streamlit avec Python.application web Streamlit avec Python.
Streamlit est un framework Python open source conçu pour créer rapidement et facilement des applications web interactives, en particulier pour les projets de science des données et d'apprentissage automatique.
Avec Streamlit, vous pouvez créer des interfaces utilisateur pour votre code Python en écrivant des scripts simples, sans avoir besoin d'aucune expérience en front-end. Il est couramment utilisé pour créer des tableaux de bord, des visualisations de données et des outils qui permettent aux utilisateurs d'interagir avec des données ou des modèles en temps réel via un navigateur Web.
Nous utilisons Streamlit pour créer une application permettant de convertir facilement les devises. En partant d'un dossier vide, voici l'invite initiale que j'ai utilisée :
Veuillez noter que le modèle que j'ai utilisé est le nouveau modèle Composer de Cursor 2. D'autres modèles peuvent être sélectionnés à l'aide du sélecteur de modèle situé sous la saisie de l'invite.
Voici l'application qu'elle a développée :
Navigation dans la vue Agents du curseur
La nouvelle vue « Agents » organise nos modifications sous forme de conversations avec différents modèles d'IA. Le flux de travail est similaire à l'utilisation d'une conversation chatGPT par fonctionnalité, à l'exception qu'il est entièrement intégré à Cursor 2.
Nous pouvons utiliser différents modèles pour chaque agent et même plusieurs modèles à la fois, comme nous le verrons plus tard. La vue précédente de l'éditeur de code reste disponible, ce qui nous permet de passer facilement de l'écriture de code, comme nous le faisions avec la version précédente de Cursor, au travail avec les agents.
Modèle de composition de Cursor
Composer est un nouveau modèle d'agent développé par Cursor, spécialement conçu pour assister efficacement et intelligemment les tâches d'ingénierie logicielle.
Le modèle a été formé pour résoudre des problèmes de codage réels dans de grandes bases de code à l'aide d'une gamme d'outils de développement, tels que l'édition de fichiers, les commandes de terminal et la recherche sémantique.
Contrairement aux assistants de codage traditionnels qui se concentrent uniquement sur la complétion de code, Composer peut gérer des tâches plus complexes, notamment générer des modifications de code, créer des plans de développement ou fournir des réponses informatives en fonction du contexte du problème qui lui est soumis.
Le processus d'apprentissage du modèle repose sur l'apprentissage par renforcement, ce qui lui permet de s'adapter à différents environnements de développement et de privilégier l'utilisation efficace des outils et la rapidité de réponse. Cette priorité accordée à la rapidité et à l'utilité pratique le rend particulièrement adapté aux situations où les développeurs ont besoin d'une aide rapide et pertinente sans perturber leur flux de travail.
Composer a été évalué à l'aide de critères de référence reflétant les demandes réelles des ingénieurs en activité, afin de garantir que ses résultats correspondent aux pratiques courantes en matière de développement logiciel. Cependant, ces benchmarks sont privés, et Composer ne figure pas dans les benchmarks publics existants en matière d'IA. Il convient donc de les considérer avec une certaine prudence.
Mettre Composer à l'épreuve
L'une des nouvelles fonctionnalités de Cursor 2 est son interface multi-agents.
L'interface multi-agents permet à différents modèles de traiter le même problème de codage, ce qui nous permet de comparer les résultats et de sélectionner la solution la plus efficace.
L'interface comprend des outils permettant de passer en revue les modifications apportées par chaque agent, ainsi qu'une fonctionnalité de test native qui permet aux agents d'améliorer de manière itérative leurs résultats jusqu'à ce qu'ils répondent aux critères requis. Cette combinaison est particulièrement utile pour gérer des projets complexes, car elle permet d'accélérer les tâches de révision, de test et de codage.
Nous avons utilisé cela pour comparer le modèle Composer à d'autres modèles de codage IA de pointe sur une tâche complexe. Pour activer plusieurs agents, nous cliquons sur le sélecteur d'1x s situé sous la saisie de l'invite et sélectionnons « Utiliser plusieurs modèles ».
La tâche que nous avons utilisée pour cette comparaison consistait à ajouter la persistance dans les devises par défaut. À l'heure actuelle, lorsque l'utilisateur actualise la page, la liste des devises utilisées pour la conversion est réinitialisée. Nous souhaitons que ces informations soient enregistrées afin que, si l'utilisateur revisite ou recharge la page, les devises restent sauvegardées.
Nous avons sélectionné cette tâche car elle est un peu plus complexe, étant donné que le framework que nous utilisons pour développer notre application n'est pas vraiment conçu pour gérer ce type de fonctionnalité.
J'ai sélectionné trois modèles pour cette tâche :
- Compositeur
- Sonnet 4.5
- GPT-5 Codex
Nous pouvons sélectionner jusqu'à huit modèles pour travailler en parallèle. Cependant, cela pourrait être un peu excessif si nous envisageons d'examiner chaque résultat et de sélectionner le meilleur. J'ai constaté que trois solutions constituaient un nombre idéal pour disposer d'une variété de solutions, sans pour autant être trop nombreuses, ce qui pourrait nécessiter plus de temps pour les examiner que si je les avais mises en œuvre moi-même.
Voici une vidéo présentant trois agents travaillant simultanément sur le problème. Nous constatons que Composer est effectivement beaucoup plus rapide que les deux autres.
À la fin, nous pouvons facilement passer d'une sortie à l'autre et examiner les différences entre chacune d'elles. Ensuite, nous pouvons utiliser le bouton « Apply All » (Tout appliquer) sur celui que nous souhaitons intégrer à notre code.
Dans ce cas précis, bien que cela ait pris beaucoup plus de temps, ma solution préférée était celle proposée par GPT-5 Codex, car elle semblait moins improvisée et utilisait des bibliothèques existantes pour résoudre le problème.
Cependant, la rapidité est très importante en matière de complétion de code, car il s'agit d'un cas d'utilisation en temps réel. C'est là que Composer se distingue des autres modèles, car il est capable de fournir rapidement de bonnes suggestions de code, ce qui permet une expérience de codage fluide.
Mode de planification
Au lieu de demander à l'agent de proposer directement des modifications de code, nous pouvons utiliser le mode « Plan » pour élaborer d'abord un plan de mise en œuvre. Cela permet de réviser le plan et de s'assurer qu'il répond à nos attentes avant d'apporter des modifications au code.
Pour utiliser ce mode, veuillez sélectionner l'option « Planifier », comme suit :
Dans ce mode, au lieu de modifications du code, nous obtenons un plan simplifié de ce que l'agent prévoit de faire pour mettre en œuvre la fonctionnalité. Dans ce cas, voici ce que nous avons obtenu :
Supposons que je souhaite utiliser la bibliothèque streamlit_js_eval pour évaluer du code JavaScript. Il s'agissait d'une fonctionnalité utilisée par la solution GPT-5 Codex, qui semblait plus robuste que celle de Composer. Nous pouvons demander à l'agent de modifier le plan en conséquence :
Après l'avoir relancé, nous constatons que la bibliothèque est incluse dans le nouveau plan :
Une fois que nous sommes satisfaits du plan, nous pouvons effectuer les modifications en cliquant sur le bouton « Créer ».
L'agent navigateur
Navigateur d'agents de Cursor Agent de Cursor permet aux utilisateurs de contrôler un navigateur Web intégré directement dans l'environnement Cursor.
Cela signifie que nous pouvons automatiser des tâches courantes telles que la navigation sur des pages Web, le remplissage de formulaires, le clic sur des boutons et la capture d'écran sans avoir besoin d'outils externes ou de configuration. Le navigateur offre également un accès direct aux journaux de la console et à l'activité réseau, ce qui facilite l'identification des problèmes ou le débogage des applications web.
Cette fonctionnalité est utile pour diverses tâches, notamment les tests automatisés d'applications, la vérification de l'accessibilité Web et la comparaison entre les conceptions Web et les implémentations réelles.
Pour l'invoquer, nous utilisons la mention @Browser dans l'invite.
Un cas d'utilisation courant de l'agent navigateur consiste à tester l'application. Par exemple, nous lui demandons de tester la conversion monétaire en convertissant 100 USD en euros et en yens japonais :
Lorsque nous effectuons cette opération, le curseur lancera automatiquement l'application et exécutera un navigateur intégré afin d'accomplir la tâche que nous lui avons assignée.
Au cours du processus, il peut être nécessaire d'exécuter certaines commandes, que nous devons approuver manuellement. Il s'agit d'un mécanisme de sécurité qui nous permet de vérifier les commandes avant leur exécution.
Dans ce cas, cela m'a incité à exécuter une commande pour lancer l'application de conversion de devises :
Voici une vidéo illustrant le processus. Le navigateur que nous observons dans la vidéo est contrôlé automatiquement par Cursor.