Agent 是 Cursor 的助手能够独立完成复杂的编码任务、运行终端命令并编辑代码。可在侧边栏按 CtrlI 打开。了解更多Agent 的工作原理助你更快构建。智能体 的工作原理一个智能体由三个组件构成Instructions引导智能体行为的 system prompt 和 rulesTools文件编辑、代码库搜索、终端执行等Model你为该任务选择的智能体模型Cursor 的智能体会为我们支持的每个模型编排这些组件并针对每个前沿模型专门调整指令和工具。随着新模型的发布你可以专注于构建软件而由 Cursor 负责处理模型特定的优化。工具工具是构建 Agent 的基础模块。它们用于搜索你的代码库和网络以查找相关信息、编辑文件、运行终端命令等。若想了解工具调用在底层是如何工作的请参阅我们的工具调用基础。Agent 在单个任务中可发起的工具调用次数没有上限。语义搜索搜索文件和文件夹Web获取规则读取文件编辑文件运行 shell 命令浏览器图像生成message-circle-question提问检查点检查点会在一次 Agent 会话期间保存你的代码库快照。Agent 会在进行重大更改前自动创建检查点记录所有已修改文件的状态。如果 Agent 走偏了你可以在对话时间线中点击任意检查点来预览当时的文件状态然后执行恢复将所有文件回滚到该状态。你也可以通过之前请求上的Restore Checkpoint按钮或在鼠标悬停一条消息时点击 按钮进行恢复。在进行探索性开发、复杂重构以及需要安全回滚点的迭代开发时检查点非常有用。检查点存储在本地并且独立于 Git。只将它们用于 撤销 Agent 的更改永久版本控制请使用 Git。排队消息在 Agent 处理当前任务时将后续消息加入队列。你的指令会依次等待并在就绪后自动执行。使用队列当 Agent 正在工作时输入你的下一条指令按 Enter 将其添加到队列消息会按顺序显示在当前任务下方按需拖动以重新排序队列中的消息Agent 完成当前任务后会按顺序依次处理队列中的消息键盘快捷键当 Agent 正在执行任务时按 Enter 将消息排入队列会等待 Agent 完成当前任务后再发送按 CtrlEnter 立即发送跳过队列即时发送消息当你使用 CtrlEnter 即时发送时你的消息会附加到当前对话中最近的一条用户消息后面并立即处理而无需在队列中等待。你的消息会附加在工具执行结果后并立即发送有助于在紧急跟进时获得更快速的响应当你需要中断或重定向 Agent 当前任务时使用此方式《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章前6章涵盖深度学习基础包括张量运算、神经网络原理、数据预处理及卷积神经网络等后5章进阶探讨图像、文本、音频建模技术并结合Transformer架构解析大语言模型的开发实践。书中通过房价预测、图像分类等案例讲解模型构建方法每章附有动手练习题帮助读者巩固实战能力。内容兼顾数学原理与工程实现适配PyTorch框架最新技术发展趋势。