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Cursor 雲端代理可以在自家機器上跑了：AI 大腦留在雲端，改程式、跑指令改在你的網路裡
Cursor 推出 Self-Hosted Machines：雲端代理的推論和規劃仍在 Cursor 雲端，但改檔案、跑指令改在你管理的機器或機器池執行，能直接碰到內網服務與 GPU、Mac 等特殊環境。
- 發布
- 2026-09-03
- 篇幅
- 約 4 分鐘 · 1,947 字
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- 7 節 + 3 題常見問題
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一句話看懂：Cursor 的雲端 AI 代理現在可以派到你自己管理的機器上做事，AI 的思考留在 Cursor 雲端，改程式、跑指令改在你的網路裡進行。
先用白話講：雲端代理是什麼？在自家機器跑又是什麼意思？
想像你請了一位遠端顧問幫你整理倉庫。以前顧問只能在他自己的辦公室裡，對著你寄過去的一份倉庫複本動手；現在你可以在自家倉庫放一個「助手」，顧問在遠端出主意，助手照指示在真正的倉庫裡搬東西，再把結果回報給顧問。
Cursor 是一款內建 AI 的程式編輯器，它的雲端代理（Cloud Agent）可以自己讀程式、改程式、跑測試、送出 PR。這次推出的 Self-Hosted Machines，就是讓那位「助手」住在你的機器上。
發生什麼事
Cursor 在 9 月 2 日發表這項功能，重點如下：
- 分工改變：推論、規劃、代理迴圈仍在 Cursor 雲端；改檔案、執行指令、操作瀏覽器這些動作，改在你管理的機器上做
- 兩種接法：My Machines 接一台筆電或 VM，適合個人；Team Pools 是一整池機器，依排隊的需求自動加減
- 一個池服務多個專案：池子不綁特定程式庫，任何一台閒著的機器都能接單
- 8 家沙盒供應商：AWS Lambda、Cloudflare、Coder、Daytona、E2B、Modal、Namespace、Vercel
- Linux 也能操作瀏覽器：除了 Mac，Linux 機器裝好 Chrome 等相依套件後也能讓代理點擊、截圖
Cursor 也提到，它內部合併的 PR 已經有超過 60% 是雲端代理產生的。同一天，Cloudflare 也在更新日誌宣布可以用它的 Containers 當這些機器。
該不該用？
| 情況 | 建議 |
|---|---|
| 程式碼和服務都在雲端、沒有特殊需求 | 官方仍建議用 Cursor 代管的環境 |
| 程式庫、套件庫、內部 API 只能從內網連 | 適合，代理能直接碰到內網 |
| 要 GPU，或要 Mac 才能編譯 iOS App | 適合，可指定特定機器池 |
| 想要「程式碼完全不出公司」 | 不能只靠它，見下方限制 |
給開發者的技術細節
裝好 Cursor CLI 後，用一行指令把機器註冊成 worker：
agent worker start
agent worker --pool my-pool --idle-release-timeout 600 start
- worker 會對 Cursor 建立一條對外的 HTTPS 長連線，不需要入站埠、公開 IP 或 VPN；有 Proxy 就設
HTTPS_PROXY - Team Pools 要 Enterprise 方案，並用服務帳號的 API Key 驗證，個人金鑰不能啟動池子裡的 worker
--idle-release-timeout是工作結束後保留機器等待追問的秒數，文件寫預設 3600 秒- 文件目前寫每位使用者最多 200 個 worker、每個團隊 1000 個
- 截圖、影片、日誌等成果會上傳到 Cursor 管理的儲存空間，不想上傳要在網路層擋掉對應主機
我的看法
幫中小企業做系統時，常遇到「程式碼可以給 AI 看，但資料庫和內部 API 絕對不能對外」的情況，過去雲端代理在這種環境很難發揮，因為它根本連不到測試要用的服務。這次把「動手」的部分搬回內網，至少讓代理能真的跑完整套測試。
但要看清楚邊界：推論還是在 Cursor 雲端，工具輸出會回傳過去，裡面可能就有程式碼片段。對資料外流很敏感的客戶，要先把這點講清楚，別讓對方以為「放在自己機器上跑」就等於「什麼都不會出去」。另外 Team Pools 綁 Enterprise 方案，小團隊大概先從 My Machines 試起。
名詞小辭典
- AI 代理（Agent）：不只回答問題，還會自己規劃步驟、呼叫工具、完成任務的 AI。
- Worker：裝在你機器上的小程式，負責接收代理的指令並實際執行。
- PR（Pull Request）：把改好的程式碼送出去、請別人審查後再合併的流程。
- 沙盒（Sandbox）：跟主機隔開的獨立執行環境，裡面出事不會影響外面。