Cursor 发布 Projects 公测版（9 月 10 日官宣并开始向全量用户推送），把 AI 编程的抽象层级又抬了一层：你不再管理一堆 agent 会话，而是与一个协调者智能体（coordinator agent）对话。

分工很明确：协调者自己不写一行代码，专职规划工作、创建并管理执行智能体（官方称可调度数千个并行子智能体），完成后把成果收拢交回给用户验收。每个 Project 跑在专属云端计算机上，合上笔记本任务照跑；需要在本机测试时，协调者会临时拉起一个本地 agent。

两项机制决定它与“多开几个聊天窗口”不是一回事：一是共享上下文——Project 维护一套跨云端与本地同步的文件集，智能体把研究、产物、代码库心得与用户偏好沉淀进去，后来者直接复用（比如“这个服务怎么测”）；二是 Subscriptions——让协调者订阅 Slack 频道盯 bug 报告、跟随 PR、响应 CI 失败、按计划定时执行，不等你下指令。

官方数据称新用户合并 PR 数量提升 30%、以 Projects 为主的重度用户提升 6 倍——口径为自报，尚无第三方验证。Cursor 内部已用它跑过数百个 PR 的迁移工程与设计系统维护。

结合 OpenAI Agents API 把 Codex 的 Harness 云端托管、英伟达开源 SoL-Pi 省钱框架，2026 年智能体工具的竞争焦点已清晰：谁来做那个“不写代码的包工头”——持久的项目记忆、任务编排与信号订阅，正在成为新的产品护城河。