Субагенты

Субагенты — специализированные ИИ-помощники, которым агент Cursor может делегировать задачи. Каждый субагент работает в собственном контекстном окне, выполняет определённые типы задач и возвращает результат родительскому агенту. Используйте субагентов, чтобы разбивать сложные задачи на части, выполнять работу параллельно и сохранять контекст в основном диалоге.

Субагентов можно использовать в Редакторе, CLI и Cloud Agents.

Как работают субагенты

Когда Agent сталкивается со сложной задачей, он может автоматически запустить субагента. Субагент получает промпт со всем необходимым контекстом, работает автономно и возвращает итоговое сообщение с результатами.

Субагенты начинают работу с чистого контекста. Родительский агент добавляет в промпт нужную информацию, поскольку субагенты не имеют доступа к предыдущей истории диалога.

Передний и фоновый режимы

Субагенты работают в одном из двух режимов:

Встроенные субагенты

Cursor включает три встроенных субагента, которые автоматически выполняют операции, требующие большого объёма контекста. Эти субагенты разработаны на основе анализа диалогов с агентами, в которых были достигнуты пределы контекстного окна.

Зачем нужны эти субагенты

У этих трёх операций есть общие черты: они создают много промежуточного вывода, выигрывают от специализированных промптов и инструментов и могут потреблять значительный объём контекста. Их выполнение субагентами решает несколько проблем:

• Изоляция контекста — Промежуточный вывод остаётся у субагента. Родительский агент видит только итоговую сводку.
• Гибкость модели — Субагент Explore по умолчанию использует более быструю модель. Это позволяет выполнить 10 параллельных поисков за время, которое занял бы один поиск основного агента.
• Специализированная конфигурация — У каждого субагента есть промпты и доступ к инструментам, настроенные под конкретную задачу.
• Экономичность — Более быстрые модели стоят дешевле. Изоляция ресурсоёмкой работы с токенами в субагентах и выбор подходящих моделей снижают общую стоимость.

Вам не нужно настраивать этих субагентов. Agent автоматически использует их, когда это уместно.

Когда использовать субагентов

Быстрый старт

Agent автоматически использует субагентов, когда это уместно. Вы также можете создать пользовательского субагента, попросив Agent:

Чтобы лучше контролировать их работу, создавайте пользовательских субагентов вручную в каталоге проекта или пользователя.

Пользовательские субагенты

Создавайте пользовательских субагентов, чтобы сохранять специализированные знания, обеспечивать соблюдение стандартов команды или автоматизировать повторяющиеся процессы.

Расположение файлов

При совпадении имён субагенты проекта имеют приоритет. Если субагенты с одинаковым именем находятся в нескольких расположениях, .cursor/ имеет приоритет над .claude/ и .codex/.

Формат файла

Каждый субагент — это Markdown-файл с YAML-фронтматтером:

---name: security-auditordescription: Security specialist. Use when implementing auth, payments, or handling sensitive data.model: inheritreadonly: true---Вы эксперт по безопасности, проводящий аудит кода на уязвимости.При вызове:1. Определите участки кода, критичные для безопасности2. Проверьте распространённые уязвимости (инъекции, XSS, обход аутентификации)3. Убедитесь, что секреты не зашиты в код4. Проверьте валидацию и очистку входных данныхСообщите о найденных проблемах по уровню серьёзности:- Критические (исправить до развёртывания)- Высокие (исправить в ближайшее время)- Средние (устранить при возможности)

Поля конфигурации

Конфигурация модели

Поле model определяет, какую модель использует субагент. Доступны два варианта:

Выберите inherit, если субагенту требуется та же мощность рассуждений, что и родительскому Agent. Укажите конкретный ID модели, если вам нужны возможности определённой модели независимо от модели, которую использует родительский Agent.

Параметры модели

Добавьте квадратные скобки к идентификатору модели, чтобы задать параметры конкретной модели, например скорость, уровень рассуждений и размер контекстного окна. Параметры записываются в виде пар id=value, несколько параметров разделяются запятыми.

Доступные параметры зависят от модели и записываются в тех же парах id=value, что и параметры модели SDK's.

---name: plannerdescription: Plans complex changes before implementation.model: claude-opus-5[effort=high]---Break the task into a clear, ordered implementation plan.

Когда настроенная модель не используется

Cursor использует поле model во фронтматтере вашего субагента, если не выполняется одно из следующих условий:

• Ограничения администратора команды — Администратор вашей организации заблокировал указанную модель.
• Устаревшая настройка Max Mode — В устаревшем тарифе на основе запросов для этой модели требуется Max Mode, но он у вас не включён.
• Ограничения тарифа — Модель недоступна в вашем текущем тарифе.

В этих случаях Cursor переключается на совместимую модель. Если модель ведёт себя не так, как ожидалось, проверьте настройки тарифа и модели.

---name: code-reviewerdescription: Reviews code for correctness and style.model: inherit---Review the code changes for bugs, style issues, and edge cases.

---name: search-agentdescription: Searches the codebase for relevant files and symbols.model: inherit---Search the codebase and return relevant file paths and code snippets.

---name: reasoning-agentdescription: Handles complex architectural decisions.model: gpt-5.6-sol---Analyze the architecture and recommend changes with detailed reasoning.

Использование субагентов

Автоматическое делегирование

Agent самостоятельно делегирует задачи с учётом:

• Сложности и масштаба задачи
• Пользовательских описаний субагентов в вашем проекте
• Текущего контекста и доступных инструментов

Добавьте в поле описания фразы вроде «использовать проактивно» или «всегда использовать для», чтобы Agent чаще делегировал задачи автоматически.

Явный вызов

Укажите нужного субагента с помощью синтаксиса /name в промпте:

> /verifier проверь, что процесс аутентификации завершён> /debugger разберись с этой ошибкой> /security-auditor проведи ревью модуля оплаты

Вы также можете вызывать субагентов, просто упоминая их:

> Используй субагент verifier, чтобы убедиться, что поток аутентификации завершён> Пусть субагент debugger разберётся с этой ошибкой> Запусти субагент security-auditor для модуля платежей

Параллельное выполнение

Запускайте несколько субагентов одновременно для максимальной производительности:

> Сделай ревью изменений API и параллельно обнови документацию

Agent отправляет несколько вызовов инструмента Task в одном сообщении, поэтому субагенты запускаются одновременно.

Изолированные копии проекта

По умолчанию субагенты используют рабочую копию родительского агента. Если несколько субагентов одновременно редактируют файлы, они могут перезаписать изменения друг друга. Включите изоляцию — и каждый субагент будет работать в собственной копии проекта:

> Запусти рой субагентов, чтобы починить эти пять нестабильных тестов, каждого — в своей инфраструктуре

Каждый субагент получает собственную инфраструктуру со с��оей веткой: изолированный Git worktree с отдельным рабочим каталогом на той же машине или собственную облачную инфраструктуру с выделенной VM и клоном репозитория. Изменения каждого субагента остаются в его собственной ветке, пока родительский агент не выполнит слияние результатов.

Это изоляция на уровне субагента в рамках одной сессии. Чтобы изолировать агента целиком, запустите его в worktree или поручите задачу облачному субагенту.

Облачные субагенты

В рамках сессии локального агента можно поручить работу облачному субагенту, который работает в собственной VM и ветке. Локальная рабочая область остаётся чистой и отзывчивой, пока длительные или параллельные задачи выполняются в облаке. Родительский агент продолжает работать локально или в облаке без перерывов. Облачные субагенты запускаются из Окна Agents в настольном приложении Cursor.

Запуск облачного субагента с помощью /in-cloud

Введите /in-cloud, и следующая отправленная вами задача будет выполняться облачным субагентом. Для работы над задачей он создаст собственную VM и ветку.

Это удобно, чтобы изолировать длительные или параллельные задачи: исправление CI, исследование проблемы или изучение кодовой базы, пока вы продолжаете работать локально.

Переведите PR на автопилот с помощью /autopilot

Поручите облачному субагенту взять на себя pull request с помощью /autopilot или нажав на кнопку быстрого действия. Облачный агент удалённо дорабатывает PR для слияния, не занимая вашу локальную сессию.

Облачные субагенты используют инфраструктуру, настроенную для вашего репозитория, и следуют тем же правилам в отношении моделей и возможностей, что и другие Cloud Agents. Поскольку они работают на облачной VM, их MCP‑серверы берутся из конфигурации вашей команды на cursor.com/agents, а не из вашей локальной сессии.

Возобновление работы субагентов

Работу субагентов можно возобновлять, чтобы продолжать предыдущие диалоги. Это удобно для длительных задач, выполняемых за несколько запусков.

Каждый запуск субагента возвращает идентификатор агента. Передайте этот идентификатор, чтобы возобновить работу субагента с сохранением полного контекста:

> Возобнови agent abc123 и проанализируй оставшиеся упавшие тесты

Распространённые шаблоны

Агент проверки

Агент проверки самостоятельно подтверждает, что заявленная работа действительно выполнена. Это решает распространённую проблему, когда ИИ помечает задачи как выполненные, хотя реализация неполная или неработоспособна.

---name: verifierdescription: Validates completed work. Use after tasks are marked done to confirm implementations are functional.---You are a skeptical validator. Your job is to verify that work claimed as complete actually works.When invoked:1. Identify what was claimed to be completed2. Check that the implementation exists and is functional3. Run relevant tests or verification steps4. Look for edge cases that may have been missedBe thorough and skeptical. Report:- What was verified and passed- What was claimed but incomplete or broken- Specific issues that need to be addressedDo not accept claims at face value. Test everything.

Этот паттерн полезен для:

• Проверки работы функций от начала до конца перед закрытием тикетов
• Выявления частично реализованной функциональности
• Проверки фактического прохождения тестов, а не только наличия файлов тестов

Паттерн оркестратора

В сложных рабочих процессах родительский агент может последовательно координировать работу нескольких специализированных субагентов:

1. Планировщик анализирует требования и составляет технический план
2. Исполнитель реализует функцию согласно плану
3. Верификатор проверяет, соответствует ли реализация требованиям

При каждой ��ередаче следующий агент получает структурированные выходные данные и чёткий контекст.

Примеры субагентов

Отладчик

---name: debuggerdescription: Специалист по отладке ошибок и падающих тестов. Используйте при возникновении проблем.---Вы — эксперт по отладке, специализирующийся на анализе корневых причин.При вызове:1. Зафиксируйте сообщение об ошибке и стек вызовов2. Определите шаги воспроизведения3. Локализуйте место сбоя4. Внесите минимальное исправление5. Убедитесь, что решение работаетПо каждой задаче предоставьте:- Объяснение корневой причины- Данные, подтверждающие диагноз- Конкретное исправление в коде- Подход к тестированиюСосредоточьтесь на устранении корневой причины, а не симптомов.

Запуск тестов

---name: test-runnerdescription: Эксперт по автоматизации тестирования. Используйте проактивно для запуска тестов и устранения сбоев.---Вы — эксперт по автоматизации тестирования.Заметив изменения в коде, проактивно запускайте подходящие тесты.Если тесты не проходят:1. Проанализируйте выходные данные о сбое2. Определите корневую причину3. Исправьте проблему, сохранив исходный смысл теста4. Перезапустите тесты для проверкиСообщите о результатах тестов:- Количество пройденных/непройденных тестов- Сводку по сбоям- Изменения, внесённые для устранения проблем

Рекомендации

• Создавайте тематических субагентов — У каждого субагента должна быть одна чёткая задача. Избегайте универсальных агентов-помощников.
• Уделяйте внимание описаниям — Поле description определяет, когда Agent делегирует задачу вашему субагенту. Потратьте время на его доработку. Проверяйте это, формулируя промпты и убеждаясь, что запускается нужный субагент.
• Делайте промпты краткими — Длинные и многословные промпты размывают фокус. Будьте конкретны и прямолинейны.
• Добавляйте субагентов в систему контроля версий — Добавьте .cursor/agents/ в репозиторий, чтобы ими могла пользоваться вся команда.
• Начинайте с агентов, созданных Agent — Попросите Agent помочь вам создать начальную конфигурацию, а затем настройте её.
• Используйте хуки для файлов с результатами — Если субагенты должны создавать структурированные файлы с результатами, рассмотрите использование хуков для единообразной обработки и сохранения результатов.

Антипаттерны, которых следует избегать

• Расплывчатые описания — «Использовать для общих задач» не даёт Agent понять, когда делегировать задачу. Будьте конкретнее: «Использовать при реализации потоков аутентификации с провайдерами OAuth».
• Слишком длинные промпты — Промпт на 2 000 слов не сделает субагента умнее. Он лишь замедлит его и усложнит поддержку.
• Дублирование slash-команд — Если задача узкоспециализированная и не требует изоляции контекста, используйте навык или команду.
• Слишком много субагентов — Начните с 2–3 тематических субагентов. Добавляйте новых только при наличии чётких, отдельных сценариев использования.

Управление субагентами

Создание субагентов

Самый простой способ создать субагента — попросить Agent сделать это за вас:

Вы также можете создавать субагентов вручную, добавляя Markdown-файлы в .cursor/agents/ (проекта) или ~/.cursor/agents/ (пользователя).

Просмотр субагентов

Agent включает всех пользовательских субагентов в список доступных инструментов. Чтобы узнать, какие субагенты настроены, проверьте каталог .cursor/agents/ в проекте.

Производительность и стоимость

У субагентов есть свои плюсы и минусы. Понимание этих особенностей поможет решить, когда их использовать.

Расход токенов и стоимость

• Субагенты расходуют токены независимо друг от друга — У каждого субагента собственное контекстное окно и расход токенов. Параллельный запуск пяти субагентов требует примерно в пять раз больше токенов, чем запуск одного агента.
• Учитывайте накладные расходы — Для быстр��х и простых задач основной агент часто оказывается быстрее. Субагенты особенно полезны для сложных, длительных или параллельных задач.
• Субагенты могут быть медленнее — Их преимущество — в изоляции контекста, а не в скорости. Субагент, выполняющий простую задачу, может быть медленнее основного агента, поскольку начинает без контекста.

Часто задаваемые вопросы