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编者按：随着AI编程助手从代码自动补全功能演变成为开发过程中的“辅助智脑”，其核心的混合式专家系统、基于事件的架构设计以及逐步更新的语义修补技术，正在对人类与机器的协作模式进行根本性的改变。本文深入剖析了Cursor与Windsurf如何运用多模型路由技术、上下文定位策略以及实时自我修正机制，实现了从理解用户意图到智能执行的全过程认知闭环，并揭示了下一代编程协作工具在算法层面的革新。该文摘自编译资料。
设想你拥有一个能协助你编写代码的智能助手。它不仅是一个提供咨询的工具，更是一个能够深刻领会你开发意图的合作伙伴。Cursor与Windsurf等工具已经实现了这一功能。那么，这些AI编程助手是如何运作的呢？接下来，我们将通过一个简单的类比，来揭开它们背后算法和系统的神秘面纱。
代码理解机制
一个高效的AI编程助手必须对整个代码库有深入的理解。Cursor和Windsurf两款工具都运用了先进的上下文搜索技术，以便“监视”你的编程活动。
Cursor能够为整个项目创建索引，并将这些索引保存在向量存储库中——这实际上形成了一张代码的智能导航图，使得相似的概念能够被集中存储。在索引构建过程中，Cursor会运用特定的编码模型，并特别关注注释和文档字符串，以便更好地理解文件的用途。在回答问题时，Cursor会实施两阶段的检索策略：首先通过向量搜索找到可能的代码片段，然后利用AI模型对这些片段按照相关性进行重新排序。如同图书管理员先搜集相关资料，进而从中挑选出所需信息。这种做法相较于传统的基于关键词或正则表达式的搜索方式，具有明显的优势，尤其是在应对复杂的代码行为问题时。
使用@file或@folder标签可以指定需要关注的文件，这相当于是在告知对方“请查看这本书的特定部分”。同时，当前已打开的文件以及光标附近的代码内容将会被自动纳入到上下文信息中。
Windsurf的索引引擎同样采纳了相近的策略：对整个代码库进行扫描，构建出一个可供搜索的映射图。该系统依托于LLM的搜索功能，在代码检索方面相较于传统嵌入技术更具优势，能够更准确地理解自然语言查询。在提出建议时，Windsurf不仅会参考当前已打开的文件，还会自动提取项目中的相关文档。这种“全面感知”特性使得AI能够将代码库视作一个统一的整体。
Windsurf的“上下文固定”功能能够确保关键信息，比如设计文档，始终处于AI的视野之内，就好比在公告板上用图钉固定的重要便签，无论正在执行何种任务，这些信息都能随时被查阅。
推理逻辑设计
AI助手的“思考”由精心设计的提示词和上下文管理策略引导。
Cursor通过运用带有特殊标记的结构化系统来对各类信息进行整理。它遵循明确的行为指导：在行为发生前明确表达目的，避免不必要的歉意，且在对话中不直接展示代码（转而使用编辑工具）。这些指导原则共同塑造了AI的回答模式。
Cursor运用了一种称作情境式学习的方法——它会在提示中演示信息的呈现格式以及工具的使用方法，这类似于用实例来指导新入职的员工。
Windsurf的“Cascade”智能体采用了AI规则，即用户自定义的指令，以及记忆功能，该功能能够跨会话持续保留上下文。其中，记忆功能尤为引人注目——它不仅包括用户创建的API笔记，还能自动根据历史交互生成。这表明Windsurf能够“记住”代码库中的知识，从而无需每次都从头开始。
两者均会细致地调控文本处理范围（即每次处理的文本数量），实施信息压缩手段，并着重处理与当前任务密切相关的信息。
行动执行机制
Cursor与Windsurf均采用ReAct（推理与行动）模式，将基础语言模型转变为具备多步编码能力的智能体。
Cursor的智能体运作方式为循环不息：AI先挑选工具，接着阐述其目的，然后启动所选工具，对结果进行审视，并据此决定接下来的行动。在这个过程中，可供使用的工具范畴广泛，涵盖了代码搜索、文件查阅、代码编辑、执行shell指令，以及网页文档的检索等功能。
Cursor的显著改进在于采用了“特殊的差异语法”，AI不会对整个文件进行重写，而是提供具体的语义修正（即具体的修改内容），这些修正由一个独立且运行速度更快的“应用模型”整合进代码库中。这样的方案不仅效率更高，还能有效降低出错率。所有实验代码均在沙盒环境中执行，以确保不会对实际项目造成影响。
例如，在执行“填补认证缺陷”的任务中，Cursor可能会：首先，搜寻与认证相关的文档；其次，对文档进行阅读并分析问题所在；接着，对代码进行相应的调整；最后，执行测试来确保修复效果。在整个过程中，每个环节都会给出详细的实时说明。尤为重要的是，Cursor会设定自我修正的循环上限（例如，对“修复代码警告不超过三次迭代”进行限制），以此防止出现无休止的循环。
Cursor进一步引入了“混合专家”的操作模式，其中GPT-4等大型模型承担起高层次的推理工作，而专门的微型模型则负责处理代码的调整等具体任务。这类似于经验丰富的架构师负责做出决策，而专业的承包商则负责执行细节。
Windsurf的Cascade智能体相仿，不过它更注重“AI工作流”这一理念：首先制定计划，接着进行代码的调整，然后获得相应的批准，再在集成终端上执行，分析执行结果，若出现错误，便提出相应的修复方案。
Cascade架构极为出色——它允许单个流程连续调用多达20种工具（包括自然语言代码搜索、终端指令、文件编辑以及与外部服务对接的MCP协议）。这一特性使得诸如安装依赖、配置项目、开发新功能等原本复杂的任务得以一气呵成。
令人瞩目的特性在于，Cascade能够识别手动对代码进行的修改，并据此进行相应的自适应调整——例如，在函数参数被修改后，它能够自动对所有调用点进行更新。这一功能在开发者与人工智能之间构建了一个实时且紧密的协作反馈机制。
核心模型架构
这些系统采用了多种模型，各司其职，它们在保证质量的同时，也会在速度上进行适当的取舍。
Cursor运用“嵌入-思考-执行”的智能体循环机制，任务会根据其性质被引导至最适宜的模型。例如，当处理涉及完整项目上下文和复杂推理的任务时，它会选用支持10万token的Claude模型，这使得其相较于早期的助手，能够观察到更多的代码细节。
Cursor在嵌入生成方面可能采用了text-embedding-ada等特定的编码器。对于代码补全与编辑任务，模型的选择会依据任务的难度进行灵活调整。尤为关键的是，智能路由层负责判断何时启用重型或轻型模型，以此来在保证质量的同时优化响应速度。
Windsurf依托Llama架构独立研发了代码专用的模型，包括一个拥有700亿参数的“基础模型”用于处理日常任务，以及一个参数量达到4050亿的“高阶模型”来应对复杂挑战。令人好奇的是，用户还可以挑选GPT-4或Claude等外部模型，这样系统就保持了与特定模型无关的特性。
这种特性使得Windsurf能够将适宜的模型与相应的任务相匹配——小规模模型负责处理快速的建议，而大规模模型则擅长应对复杂的多文件操作。
实时同步技术
实时调整对实现自然的编程体验极为关键，这两个系统均采纳了前沿的同步手段。
Cursor能够实时地将AI的反馈以数据流的形式传输，而这些数据是由一系列的token逐个构建而成的。一旦AI的代码出现错误，Cursor会立即进行自动检测，并尝试进行修正，从而形成一个能够自我纠正的循环机制。
Cursor能够实时追踪光标所在的位置，并引导完成补全操作，甚至能够预先判断接下来的编辑位置，这一功能被称为“光标预测”。在后台，系统会不断更新向量索引，确保新增的代码能够迅速被检索到，从而保持代码库信息的时效性。
Windsurf运用了类似流式处理的功能，以维持所谓的“心流状态”。其卓越之处在于Cascade智能体能够对代码的实时修改做出即时反应——在AI的工作流程中，当人工进行代码编辑时，智能体能够感知并相应地调整其计划。
该构建方式基于事件驱动的架构：诸如保存文件或编辑文本等行为将引发AI进行新一轮的推理。同时，通过服务器发送事件（SSE）技术，确保编辑器、终端与AI聊天组件之间保持同步更新。
Windsurf具备智能扫描功能：一旦运行代码出现错误，助手便能够迅速识别并协助解决，无需用户手动复制错误详情。这一过程让AI宛如一位专注的助手，实时监控代码运行状况，听从指令并灵活调整应对策略。
本分析依据公开发表的资料进行，反映了作者在撰写时的理解与观点。需要注意的是，随着软件版本的迭代，部分技术细节可能已发生调整。
译者：boxi。
