Cursor：动态上下文发现

2026 年 1 月 6 日，Cursor 悄然发布了一项改变 AI 编码智能体工作方式的新功能。

没有发布会，只有一篇博客文章，它重写了 AI 智能体的规则。

如果你曾经使用过 AI 编码智能体，你一定深有体会。

它会忘记你五分钟前告诉它的内容。它会忽略显而易见的错误。它会不断地要求你粘贴你已经展示过的东西。你工作的时间越长，它就越笨。

结果发现，智能体并没有坏掉。它被堆积如山的、它不需要的上下文信息淹没了。

Cursor 解决了这个问题。他们发布的成果对整个智能体人工智能领域来说意义重大。

1、几乎所有人都错过了的发布

Cursor 团队发布了一项名为“动态上下文发现”的技术。这个名字听起来很专业，但它的影响却并非如此。

这不仅仅是一项功能。它彻底重新思考了智能体应该如何运行。

其他人都在用蛮力解决上下文问题。更大的窗口。更大的模型。更大的提示。

Cursor 提出了一个更聪明的问题：如果整个方法都是反着来的呢？

2、图书馆难题

想象一下，你走进图书馆，想查找某个主题的资料。有人试图帮助你，打开每一本书，把一万本书都堆在你的桌子上。

理论上，你掌握了所有信息。但实际上，你却无法工作。

这就是静态上下文。所有信息都预先全部输出，然后寄希望于模型能找到关键信息。

Cursor 完全颠覆了这种模式。它不是将所有信息都直接提供给智能体，而是赋予它按需获取信息的能力。

理念很简单。

3、五项真正重要的改进

此次发布引入了五项具体的改进。每一项看似简单，但它们共同重塑了 AI 智能体的推理方式。

3.1 不再丢失信息

过去，命令输出会在任意位置被截断。也许你需要的错误信息在第 49,847 行。可惜了。

现在，Cursor 会将完整的输出保存到文件中。智能体首先检查输出的末尾部分，如果需要，再获取更多信息。就像开发者一样。

信息不会丢失，也不会被截断。

3.2 聊天记录永不褪色

长时间的会话用于强制进行摘要。摘要会省略细节。你一小时前提到的那个特定参数？没了。你担心的那个极端情况？被遗忘了。

现在，光标会将完整的记录存储在一个可搜索的文件中。摘要仍然存在，但代理可以随时返回原始历史记录。

这就像是“我想我记得”和“让我看看日志”之间的区别。

3.3 不污染上下文的技能

代理技能教会模型特定领域的任务——设计模式、测试策略、部署流程。

以前：预先加载所有技能描述。

现在：代理像浏览目录一样浏览技能。它只提取与实际任务相关的内容。

更简洁的提示。更智能的回忆。

3.4 避免令牌臃肿的 MCP 工具

MCP 服务器通常附带 50 多个工具。每个工具都有描述。即使你只使用三个工具，所有这些描述也会被塞进提示中。

每次使用全部 50 个工具都需要支付令牌费用。

Cursor 会将工具描述同步到文件中。代理程序会识别工具名称，然后按需获取详细信息。

结果如何？对于工具密集型任务，令牌使用量减少了 46.9%。这并非微不足道的优化——而是一种全新的范式。

额外好处：当工具需要重新验证时，代理程序终于可以通知您，而不是默默失败，让您一头雾水。

3.5 终端会话与实际内存

过去，开发人员需要手动复制错误信息并粘贴到聊天窗口中。繁琐、容易出错、令人恼火。

现在，Cursor 会自动将终端输出同步到文件中。

当您询问“为什么这个命令失败了？”时，代理程序已经拥有完整的终端历史记录。

它可以遍历这些历史记录，搜索模式，诊断问题。您无需再费心维护。

4、文件为何胜出（以及其他工具为何错失良机）

每一项改进都依赖于一个基本元素：文件。

并非新的协议，也非专有技术，仅仅是代理可以读取、写入和搜索的普通文件。

当竞争对手发明新的抽象概念——特殊的内存系统、自定义协议、专有格式——时，Cursor 选择了已经无处不在的构建模块。

文件可扩展。文件可组合。文件是通用的。任何开发者都能理解它们。任何工具都能使用它们。

Cursor 团队并非声称文件是最终答案。他们只是想说：当其他人还在争论未来时，我们正在交付当下有效的解决方案。

而这比优雅的理论更重要。

5、这对 2026 年的 AI 编码意味着什么

此次更新不仅改进了 Cursor，还打破了一个核心的……整个 AI 编码工具生态系统中的假设。

下一个飞跃不会仅仅来自 GPT-5 或 Claude 4.5 Opus。它也不会来自百万级 Token 的上下文窗口。它将来自更优秀的上下文工程——更智能的系统，它们知道何时加载什么。

我们不再让智能体淹没在信息中并寄希望于它们能够应对，而是让它们像人类一样动态地发现上下文。

Cursor 于 1 月 6 日发布，证明了这是可行的。而且它在生产环境中运行良好。

与其他工具的比较：

• GitHub Copilot 在内联建议方面表现出色，但缺乏智能体会话记忆
• Claude Engineer 提供强大的终端集成，但使用静态上下文加载
• Replit Agent 提供全栈功能，但预先加载了过多的模板信息

Cursor 的动态上下文发现结合了所有方法的优点：智能体推理、高效的上下文和智能检索

6、悄然的革命

1 月 6 日看起来并不像是一个里程碑式的时刻。没有主题演讲。没有病毒式传播的推文，只有 Jediah Katz 的一篇详细博文，解释了团队的成果。

但这标志着一个转变的开始。

当全世界还在争论哪个模型在基准测试中排名最高时，Cursor 正在不断改进，让智能体在实际开发工作中真正发挥作用。真实的编码会话，真实的工作流程，真实的问题解决。

动态上下文发现不会在 Twitter 上引发热议，也不会成为头条新闻。但它已经让成千上万的开发者工作效率更高、速度更快。

这才是真正的进步。不是最轰动的公告，而是最实用的工具。

原文链接：Cursor Quietly Fixed the Biggest Problem of AI Agents in 2026 (Dynamic Context Discovery Explained)

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