Agent SDK 现已可用。它允许你将智能体定义为一个代码文件夹，用评估来测试它，并将其部署到 Cursor 或你自己的基础设施上。

运行 npx @cursor/agent-sdk init ./my-bot，然后运行 agent-sdk dev，以通过一个演练场在本地启动这个机器人。传入 --template，以从安全审查者、所有者策略审批者、PR 自动修复器，或 Linear 或 Jira 分诊器开始。

将智能体部署到任何你需要的地方

当准备好将智能体投入使用后，你可以通过从项目目录运行 agent-sdk deploy 将其部署到 Cursor。该命令会构建智能体，为它提供一个 URL，并在我们的基础设施上启动它。你可以从仪表盘管理密钥和集成，同时继续使用与本地相同的日志、评估和演练场。

智能体即代码

智能体就是一个项目。instructions.md 是提示词。tools/ 中的每个文件都是模型可以调用的一个类型化操作。skills/ 保存模型按需加载的过程，mcp-connections/ 从 MCP 服务器添加工具，channels/ 定义机器人接收和回复消息的位置。agent-sdk validate 检查项目，agent-sdk info 打印所发现的内容。

渠道

智能体会在来自 GitHub、GitLab 和 Bitbucket 的拉取请求、评论和 CI 事件上唤醒；会在 Slack 中的提及和 DMs 上唤醒；会在来自任何提供商的 webhook 上唤醒；还会在 cron 计划上唤醒。GitHub 事件通过你的 Cursor 账户拉取，因此不需要公共 webhook URL。Slack 开箱即用且支持完善。

每个对话都保留自己的会话，以及每条消息和工具调用的完整记录。对拉取请求或 Slack 线程的后续回复会恢复同一个会话。

评估

评估会向机器人发送一条固定消息，并断言它做了什么：运行了哪些工具、使用了什么输入，以及回复的形态。在本地或 CI 中运行 agent-sdk eval。

agent-sdk github replay <pr-url> 会将一个真实的拉取请求转换为签名的 webhook 负载并将其发送给机器人，因此无需等待推送即可测试由 GitHub 驱动的机器人。添加 --dry-run --fixtures-dir fixtures/ 可将这些负载保存为评估固定数据。

开始使用

Agent SDK 现已正式可用。阅读 文档 并开始使用。