Cursor espera que Composer funcione también en términos de precisión y mejores prácticas. No fue entrenado en conjuntos de datos estáticos, sino en desafíos de desarrollo interactivos que involucran una variedad de tareas de agencia.
Dejando a un lado las afirmaciones intrigantes y la sólida metodología de entrenamiento, queda por ver si Composer podrá competir con los mejores modelos de vanguardia de los grandes jugadores.
Incluso los desarrolladores que podrían ser usuarios naturales de Cursor no querrían perder mucho tiempo en un nuevo modelo no probado cuando algo como Claude de Anthropic está funcionando bien.
Para abordar esto, Cursor presentó Composer junto con su nueva interfaz multiagente, que le permite «ejecutar muchos agentes en paralelo sin que interfieran entre sí, impulsados por árboles de trabajo git o máquinas remotas», lo que significa usar múltiples modelos a la vez para la misma tarea y comparar sus resultados, luego elegir el mejor.
La interfaz es una invitación a probar Composer y dejar que la obra hable por sí sola. Veremos cómo se sienten los desarrolladores al respecto en las próximas semanas. Hasta ahora, una muestra no representativa de desarrolladores con los que he hablado me han dicho que sienten que Composer no es ineficaz, sino demasiado caro, dada la percepción de una brecha de capacidad con los modelos grandes.
Puede ver las otras características nuevas y correcciones para Cursor 2.0 en la registro de cambios.
