Архитектуры агентных систем GitHub Copilot, Cursor и Windsurf

Архитектуры агентных систем GitHub Copilot, Cursor и Windsurf

В последние годы появилось несколько продуктов-помощников по программированию на базе ИИ, таких как GitHub Copilot, Cursor и Windsurf. Все их реализации вводят концепцию «Агента» (интеллектуального агента), позволяя ИИ более активно помогать в работе с кодом. Эта статья представляет углубленный обзор построения агентных систем этих продуктов с точки зрения инженерной архитектуры, включая философию архитектурного проектирования, декомпозицию и планирование задач, стратегии вызова моделей, управление состоянием контекста, механизмы расширения плагинов, а также ключевые компромиссы и инновации в их соответствующих проектах. Следующее содержание основано преимущественно на официальных инженерных блогах, статьях разработчиков проектов и соответствующих технических материалах.

Агентская архитектура GitHub Copilot

Философия архитектурного проектирования: GitHub Copilot изначально позиционировал себя как "ИИ-парный программист" для разработчиков, а теперь расширил эту концепцию, добавив режим "Агента". Его агентская система — это не набор независимых агентов, а встроенный интеллектуальный агент, способный вести многоходовые диалоги и выполнять многоэтапные задачи, поддерживая мультимодальный ввод (например, используя модели зрения для интерпретации скриншотов). Copilot делает акцент на помощи ИИ, а не на замене разработчиков. В режиме Агента он действует скорее как автоматизированный инженер в команде, принимая назначенные задачи, автономно пишет код, отлаживает его и отправляет результаты через Pull Request. Этот агент может быть запущен через интерфейс чата или путем назначения задачи GitHub Issue Copilot'у.

Декомпозиция задач и планирование

Декомпозиция задач и планирование: Агент Copilot превосходно справляется с разбиением сложных программных задач на подзадачи и их последовательным выполнением, используя внутренний процесс рассуждения, аналогичный Chain-of-Thought. Он многократно проходит цикл "анализ проблемы → выполнение изменений кода или команд → проверка результатов", пока требования пользователя не будут удовлетворены. Например, в режиме Агента Copilot не только выполняет шаги, указанные пользователем, но и неявно выводит и автоматически выполняет дополнительные шаги, необходимые для достижения основной цели. Если в процессе возникают ошибки компиляции или сбои тестов, Агент сам выявляет и исправляет ошибки, а затем повторяет попытку, чтобы разработчикам не приходилось многократно копировать и вставлять сообщения об ошибках в качестве подсказок. Блог VS Code суммирует его рабочий цикл: Агент Copilot автономно определяет релевантный контекст и файлы для редактирования, предлагает изменения кода и команды для выполнения, отслеживает корректность правок или вывод терминала и непрерывно итерирует, пока задача не будет завершена. Это автоматизированное многоходовое выполнение позволяет Copilot'у справляться с различными задачами, от создания простого приложения до крупномасштабного рефакторинга в нескольких файлах.

Стратегия вызова моделей

Стратегия вызова моделей: Модели, лежащие в основе GitHub Copilot, изначально были OpenAI Codex, а теперь обновлены до более мощной мультимодельной архитектуры. Copilot позволяет пользователям выбирать различные базовые модели в "Настройках моделей", такие как GPT-4 от OpenAI (внутреннее кодовое название gpt-4o) и его упрощенная версия, Claude 3.5 от Anthropic (кодовое название Sonnet), а также новейший Gemini 2.0 Flash от Google, среди прочих. Эта поддержка нескольких моделей означает, что Copilot может переключать источники моделей в зависимости от требований задачи или предпочтений пользователя. В функции Copilot Edits (редактирование нескольких файлов) GitHub также использует архитектуру с двумя моделями для повышения эффективности: сначала выбранная "большая модель" генерирует первоначальный план редактирования с полным контекстом, затем специализированная конечная точка "спекулятивного декодирования" быстро применяет эти изменения. Спекулятивный декодер можно рассматривать как легковесную модель или механизм правил, который предварительно генерирует результаты редактирования, пока большая модель обдумывает изменения кода, тем самым уменьшая задержку. В итоге, стратегия моделей Copilot заключается в интеграции нескольких передовых больших языковых моделей (LLM) в облаке, оптимизированных для различных сценариев, и балансировании скорости ответа и точности с помощью инженерных средств (конвейер с двумя моделями).

Управление состоянием и сохранение контекста

Управление состоянием и сохранение контекста: Агент Copilot уделяет большое внимание использованию контекста разработки. Поскольку предоставление всего кода репозитория напрямую в качестве входных данных для больших моделей непрактично, Copilot использует стратегию генерации с дополненным извлечением (RAG): он ищет релевантный контент в репозитории с помощью таких инструментов, как GitHub Code Search, и динамически внедряет извлеченные фрагменты кода в контекст модели. Когда Агент запускается, он клонирует код проекта в изолированную среду и сначала анализирует структуру кодовой базы, генерируя необходимые сводки для экономии токенов. Например, подсказка, созданная Copilot'ом, может включать "сводку структуры файлов проекта + содержимое ключевых файлов + запрос пользователя". Это позволяет модели понимать общую картину при генерации решений, не превышая пределы длины контекста. Во время разговоров Copilot также отслеживает историю сеансов (например, инструкции, ранее предоставленные пользователем в чате) для поддержания непрерывности. Одновременно Copilot глубоко интегрирован с платформой GitHub, что позволяет ему использовать описания задач, связанные обсуждения Pull Request и т.д. в качестве дополнительного контекста. В частности, если репозиторий содержит конфигурационные файлы, определяющие стандарты кодирования или предыдущие инструкции по использованию ИИ, Агент также будет придерживаться этих пользовательских инструкций репозитория. Важно отметить, что сам Copilot не имеет долгосрочной памяти пользовательского кода — он не сохраняет состояние автоматически за пределами каждой сессии для следующей (если только это не захардкожено пользователем в документации). Однако с помощью механизмов GitHub Issue/PR пользователи могут эффективно предоставлять Агенту постоянные описания задач и скриншоты, что можно рассматривать как средство передачи контекста.

Система плагинов и механизм расширений

Система плагинов и механизм расширений: Агент GitHub Copilot выполняет операции в IDE и внешней среде посредством вызовов инструментов (Tool Use). С одной стороны, в локальных средах или Codespaces Copilot может вызывать API, предоставляемые расширениями VS Code, для выполнения таких операций, как чтение файлов, открытие редакторов, вставка фрагментов кода и выполнение команд терминала. С другой стороны, GitHub представил Протокол контекста модели (MCP) для расширения "видения" и возможностей Агента. MCP позволяет настраивать внешние "серверы ресурсов", и Агент может запрашивать дополнительные данные или операции через стандартизированный интерфейс. Например, GitHub официально предоставляет свой собственный сервер MCP, позволяя Агенту получать больше информации о текущем репозитории (например, результаты поиска кода, Wiki проекта и т.д.). Механизм MCP также поддерживает сторонних разработчиков: если они реализуют интерфейс MCP, Агент может подключаться, например, вызывая службы запросов к базам данных или отправляя HTTP-запросы. Агент Copilot уже обладает некоторыми мультимодальными возможностями. Интегрируясь с моделями зрения, он может анализировать скриншоты, диаграммы дизайна и другие изображения, прикрепленные пользователями в Issues, в качестве вспомогательного ввода. Это означает, что при отладке проблем с пользовательским интерфейсом или воспроизведении ошибок разработчики могут предоставлять скриншоты Copilot'у, и Агент может "говорить по картинкам", предлагая соответствующие предложения по изменению кода. Кроме того, после завершения задачи Агент Copilot автоматически фиксирует изменения через Git и открывает черновик Pull Request, затем @упоминает соответствующих разработчиков для запроса на проверку. Комментарии и отзывы рецензентов (например, запрос на изменение определенной реализации) также считываются Агентом и действуют как новые инструкции, запуская следующий раунд обновлений кода. Весь процесс напоминает сотрудничество разработчиков-людей: ИИ-Агент отправляет код → человек проверяет и предоставляет обратную связь → ИИ-Агент дорабатывает, обеспечивая постоянный контроль со стороны человека.

Ключевые компромиссы и инновации в дизайне

Ключевые компромиссы и инновации в дизайне: Агентская система GitHub Copilot полностью использует существующую экосистему платформы GitHub, что является ее значительной характеристикой. С одной стороны, она выбирает создание среды выполнения кода на облачных контейнерах GitHub Actions, достигая хорошей изоляции и масштабируемости. "Project Padawan" — это кодовое название для этой архитектуры, которая позволяет избежать создания новой инфраструктуры выполнения с нуля и вместо этого строится на зрелой системе CI/CD. С другой стороны, Copilot идет на строгие компромиссы в отношении безопасности: по умолчанию Агент может отправлять код только в новые созданные ветки, не может напрямую изменять основную ветку, а инициированные Pull Request'ы должны быть одобрены другими перед слиянием, и конвейеры CI приостанавливаются до одобрения. Эти стратегии гарантируют, что внедрение автоматизации ИИ не нарушит существующую систему проверки и шлюзы выпуска команды. Предложение Протокола контекста модели можно рассматривать как значительную инженерную инновацию для Copilot — оно определяет открытый стандарт для агентов больших языковых моделей (LLM) для доступа к внешним инструментам/данным, позволяя в будущем беспрепятственно интегрировать различные источники данных, как внутри, так и за пределами GitHub, в подсказки ИИ. Кроме того, Агент Copilot записывает журналы мыслей (журналы сеансов) во время выполнения, включая шаги, которые он предпринимает для вызова инструментов, и генерируемые им выходные данные, и представляет эти записи разработчику. Эта прозрачность позволяет пользователям просматривать "мысли" и действия Агента, способствуя отладке и построению доверия. В целом, GitHub Copilot внедряет ИИ-Агентов на различных этапах жизненного цикла разработки (кодирование -> отправка PR -> проверка кода) и, благодаря ряду архитектурных решений, достигает бесшовной интеграции автоматизации с существующими рабочими процессами.

Архитектура Агента Cursor

Философия архитектурного дизайна: Cursor — это инструмент для кодирования на базе ИИ, разработанный стартапом Anysphere. По сути, это редактор кода (модифицированный на основе VS Code), глубоко интегрированный с ИИ-помощником. Cursor предлагает два основных режима взаимодействия: чат-помощник и автономный Агент. В обычном режиме разговора он действует как традиционный помощник по коду, отвечая на вопросы или генерируя код на основе инструкций; при переключении в режим Агента (также известный как "Composer") Cursor может проактивно выполнять ряд операций от имени разработчика. Эта архитектура дает пользователям свободу выбора по мере необходимости: простые задачи могут быть решены путем построчного запроса в режиме помощника, в то время как сложные или повторяющиеся задачи могут быть обработаны пакетно путем вызова Агента. В настоящее время Cursor в основном сосредоточен на помощи в текстовой (кодовой) области, не акцентируя внимание на мультимодальном вводе/выводе (хотя он предоставляет функцию голосового ввода, преобразуя речь в текст для подсказок). Подобно Copilot, система Агента Cursor также работает как единый интеллектуальный агент последовательно, а не как несколько агентов, работающих параллельно. Однако его отличительной особенностью является акцент на сотрудничестве человека и ИИ: в режиме Агента ИИ выполняет как можно больше действий, но в целом все еще позволяет разработчикам вмешиваться и брать контроль в любое время, а не работать полностью без надзора в течение длительных периодов.

Декомпозиция задач и планирование: В режиме Агента Cursor ИИ может обрабатывать сложные кросс-файловые задачи, но дизайн склоняется к пошаговому стилю запросов. Получив высокоуровневую инструкцию от пользователя, Агент автономно ищет соответствующие фрагменты кода, открывает файлы, требующие редактирования, генерирует планы модификации и даже запускает тесты/команды сборки для проверки эффекта. Однако, в отличие от Агентов Copilot или Windsurf, Агент Cursor обычно приостанавливается после завершения первоначального предложения, ожидая проверки пользователем и дальнейших инструкций. Это означает, что Агент Cursor, как правило, не улучшает себя непрерывно и многократно, если не получает новую подсказку от пользователя. Например, если вы попросите Cursor выполнить рефакторинг кросс-проекта, он соберет все места, требующие модификации, и сгенерирует diff для каждого файла для просмотра пользователем; в этот момент пользователь решает, какие изменения принять и применить. Если эти изменения приводят к новым проблемам, Cursor не будет произвольно продолжать модификацию, если пользователь не сделает дальнейших запросов, таких как "исправить появившиеся проблемы". Этот механизм обеспечивает человеческий надзор в критических точках принятия решений, предотвращая выход ИИ из-под контроля. Однако это также означает, что Агенту Cursor не хватает автономии для долгосрочного планирования, требуя пошагового человеческого руководства для завершения сложных замкнутых циклов. Чтобы частично улучшить непрерывную автономию, команда Cursor также добавила некоторые итеративные функции в систему Агента. Например, он будет пытаться компилировать и запускать код и ловить ошибки, автоматически исправлять некоторые простые проблемы, такие как синтаксические ошибки или ошибки линтинга, но обычно останавливается после нескольких попыток, возвращая контроль пользователю. Разработчики заметили, что Агент Cursor очень эффективно работает при локальном рефакторинге или изменениях ограниченного объема, но для широкомасштабных изменений часто требует от пользователя пошаговых подсказок для выполнения задачи. В целом, Cursor позиционирует Агента как "умного помощника по выполнению", а не как всемогущего автоматизированного робота-программиста; его планирование задач склоняется к краткосрочному выполнению, своевременной отчетности и предоставлению человеку возможности решать следующий шаг.

Стратегия вызова модели: Cursor не обучает свои собственные большие языковые модели; он использует стратегию интеграции сторонних API. Пользователи могут настроить ключи API от поставщиков, таких как OpenAI или Anthropic, внутри Cursor, и затем бэкенд Cursor будет вызывать соответствующую большую модель от имени пользователя. Независимо от того, какого поставщика модели выберет пользователь, все запросы ИИ будут проходить через собственный сервер Cursor: локальное приложение упаковывает контекст редактора и вопросы пользователя и отправляет их в облако, сервер Cursor собирает полный промпт и вызывает модель, а затем возвращает результаты в редактор. Эта архитектура облегчает оптимизацию промптов Cursor и унифицированное управление состояниями сеансов, но это также означает, что она должна использоваться онлайн, и основные функции ИИ недоступны в автономном режиме. Из соображений стоимости для разработчиков Cursor поддерживает использование пользователями собственных квот API (так что оплата вызова модели ложится на пользователя), но даже в этом случае запросы все равно проходят через официальный сервер для таких операций, как извлечение встраиваний кода и форматирование ответа. Что касается выбора модели, Cursor обычно предлагает на выбор несколько основных моделей (например, GPT-4, GPT-3.5, Claude 2 и т. д.); пользователи могут предпочесть одну, но не могут получить доступ к моделям, не поддерживаемым Cursor. В отличие от этого, такие системы, как Windsurf, позволяют заменять базовый движок, в то время как Cursor более закрыт, а обновления и настройки моделей в основном контролируются официальной командой. Кроме того, Cursor не имеет решений для локального развертывания, как Copilot Enterprise, и не интегрирует модели с открытым исходным кодом — он полностью ориентирован на облачные сервисы, поэтому может быстро идти в ногу с последними версиями больших моделей, но также требует от пользователей доверять его облачной обработке и соблюдать соответствующие политики конфиденциальности. Стоит отметить, что Cursor предоставляет "режим мышления" (Thinking mode); согласно отзывам пользователей, его включение делает ответы ИИ более глубокими и строгими, что, возможно, подразумевает переключение на более мощную модель или специальные настройки промптов, но конкретные детали реализации официальной командой не раскрываются.

Управление состоянием и сохранение контекста: Чтобы улучшить понимание всего проекта, Cursor предварительно обрабатывает кодовую базу локально или в облаке: он вычисляет векторные встраивания для всех файлов и строит семантический индекс для поддержки семантического поиска и сопоставления релевантности. По умолчанию, когда открывается новый проект, Cursor автоматически загружает фрагменты кода пакетами на облачный сервер для генерации встраиваний и их сохранения (хранятся только векторные встраивания и хеши файлов, а не обычный текстовый код). Таким образом, когда пользователи задают вопросы о коде, Cursor может искать релевантные файлы или фрагменты в пространстве встраиваний и извлекать их содержимое, чтобы предоставить модели для справки, не подавая всю кодовую базу в промпт. Однако из-за ограниченного окна контекста модели (от тысяч до десятков тысяч токенов) стратегия Cursor заключается в сосредоточении на текущем контексте: то есть, в основном позволяя модели фокусироваться на файле, который в данный момент редактируется пользователем, выбранном сегменте кода или фрагментах, активно предоставленных пользователем. У Cursor есть точка входа "Знает вашу кодовую базу" (Knows your codebase), которая позволяет задавать вопросы о содержимом неоткрытых файлов; это, по сути, выполняет семантический поиск в фоновом режиме и вставляет найденное релевантное содержимое в промпт. Другими словами, если вы хотите, чтобы ИИ учитывал определенный фрагмент кода, вам обычно нужно открыть этот файл или вставить его в разговор; в противном случае Cursor по умолчанию не будет подавать слишком много "нерелевантного" содержимого файла модели. Такое управление контекстом обеспечивает точную фокусировку ответов, но может упустить неявные кросс-файловые связи в проекте, если только пользователь не осознает это и не попросит ИИ извлечь их. Для решения проблемы долгосрочной памяти Cursor предоставляет механизм "Правил проекта" (Project Rules). Разработчики могут создавать файлы .cursor/rules/*.mdc для записи важных знаний о проекте, стандартов кодирования или даже конкретных инструкций, и Cursor будет автоматически загружать эти правила как часть системного промпта при инициализации каждой сессии. Например, вы можете установить правило "Все функции API должны логировать", и Cursor будет следовать этому соглашению при генерации кода — некоторые пользователи сообщали, что путем постоянного накопления опыта проекта в файлах правил понимание Cursor и его соответствие проекту значительно улучшаются. Эти файлы правил эквивалентны долгосрочной памяти, предоставленной Агенту разработчиком, поддерживаемой и обновляемой людьми (Cursor также можно попросить "добавить выводы этого разговора в правила"). Кроме того, Cursor поддерживает продолжение контекста истории разговоров: в рамках одной и той же сессии предыдущие вопросы, заданные пользователем, и ответы, предоставленные Cursor, передаются модели как часть цепочки разговоров, обеспечивая согласованность в многоходовом общении. Однако Cursor в настоящее время не запоминает автоматически предыдущие разговоры между сессиями (если только они не сохранены в вышеупомянутых файлах правил); каждая новая сессия начинается с нуля с правил проекта + текущего контекста.

Система плагинов и механизм расширения: Агент Cursor может вызывать операции, аналогичные Copilot, но поскольку сам Cursor является полноценной IDE, его интеграция инструментов более встроена. Например, Cursor определяет такие инструменты, как open_file, read_file, edit_code, run_terminal и т. д., и подробно описывает их назначение и использование в системном промпте. Эти описания многократно дорабатывались командой, чтобы гарантировать, что LLM знает, когда использовать правильный инструмент в правильном контексте. В официальном блоге Anthropic однажды упоминалось, что разработка эффективных промптов для обучения модели использованию инструментов сама по себе является искусством, и Cursor явно приложил к этому много усилий. Например, Cursor явно указывает в системном промпте: "Не выводите полные фрагменты кода напрямую пользователю; вместо этого отправляйте изменения через edit_tool", чтобы предотвратить обход ИИ инструмента и прямую печать больших блоков текста. Другой пример: "Перед вызовом каждого инструмента объясните пользователю одним предложением, почему вы это делаете", чтобы, когда ИИ "молча" выполняет операцию в течение длительного времени, пользователь не ошибочно подумал, что он завис. Эти детальные разработки улучшают пользовательский опыт и доверие. В дополнение к встроенным инструментам, Cursor также поддерживает подключение дополнительных "плагинов" через протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP). С инженерной точки зрения Cursor рассматривает MCP как стандартный интерфейс для расширения возможностей Агента: разработчики могут написать сервис в соответствии со спецификацией MCP для вызова Cursor, тем самым достигая различных функций, таких как доступ к базам данных, вызов внешних API или даже управление браузерами. Например, некоторые пользователи сообщества поделились интеграцией векторной базы данных OpenAI через MCP для хранения и извлечения более долгосрочных знаний о проекте, что эффективно добавляет "долгосрочную память" Агенту Cursor. Важно отметить, что сервисы MCP обычно запускаются локально или в частном облаке. Cursor знает адреса и доступные инструкции этих сервисов через файлы конфигурации, и затем модель может вызывать их на основе списка инструментов, предоставленных в системном промпте. В итоге, механизм плагинов Cursor придает его Агенту определенную степень программируемости, позволяя пользователям расширять возможности ИИ.

Ключевые компромиссы и инновации в дизайне: Как продукт IDE, Cursor сделал иные компромиссы в дизайне системы Агента по сравнению с GitHub Copilot. Во-первых, он выбрал облачную архитектуру выполнения, что означает, что пользователям не нужно готовить локальные вычислительные мощности для использования мощных моделей ИИ, а Cursor может унифицированно обновлять и оптимизировать функции бэкенда. Цена этого — пользователи должны доверять его облачным сервисам и принимать задержки сети, но Cursor предоставляет некоторые гарантии через "режим конфиденциальности" (обещая не хранить пользовательский код и историю чатов долгосрочно). Во-вторых, в части взаимодействия с моделями Cursor подчеркивает важность промпт-инжиниринга. Как объяснили разработчики, системный промпт Cursor тщательно устанавливает многочисленные правила, от отказа от извинений в формулировках до избегания галлюцинаторных ссылок на несуществующие инструменты — учитываются различные детали. Эти скрытые руководства сильно влияют на качество и поведенческую согласованность ответов ИИ. Эта "глубокая настройка" сама по себе является инженерной инновацией: команда Cursor нашла набор промпт-парадигм путем непрерывных экспериментов, которые превращают универсальные LLM в "экспертов по кодированию", и постоянно корректирует их по мере развития версий моделей. В-третьих, Cursor придерживается консервативной стратегии в разделении труда между человеком и машиной — он скорее позволит ИИ сделать немного меньше, чем не убедится, что пользователь всегда в курсе. Например, каждое крупное изменение использует список diff для подтверждения пользователем, в отличие от некоторых Агентов, которые напрямую изменяют код, а затем говорят вам "готово". Это продуктовое решение признает текущее несовершенство ИИ и необходимость человеческого надзора. Хотя оно жертвует некоторой эффективностью автоматизации, оно выигрывает в более высокой надежности и принятии пользователями. Наконец, стоит отметить подход Cursor к расширяемости: использование правил проекта, чтобы позволить пользователям восполнять недостатки контекста и памяти, и использование плагинов MCP, чтобы позволить продвинутым пользователям расширять возможности ИИ. Эти разработки предоставляют пользователям широкие возможности для настройки и являются основой для его гибкой адаптации к различным командам и задачам. В условиях жесткой конкуренции в области ИИ-помощников Cursor не стремится к максимальной сквозной автоматизации, а вместо этого строит высокогибкую платформу ИИ-помощника, которая может быть обучена разработчиками, что является главной особенностью его инженерной философии.

Архитектура агента Windsurf (Codeium)

Философия архитектурного дизайна: Windsurf — это программный продукт на основе ИИ, запущенный командой Codeium и позиционируемый как первая в отрасли "Агентская IDE" (интеллектуальная интегрированная среда разработки с агентом). В отличие от Copilot, который требует переключения между режимами чата/агента, ИИ-помощник Windsurf (названный Cascade) обладает возможностями агента на протяжении всего процесса, плавно переключаясь между ответами на вопросы и автономным выполнением многошаговых задач по мере необходимости. Codeium официально резюмирует свою философию как "Потоки = Агенты + Копилоты". "Поток" (Flow) означает, что разработчики и ИИ находятся в синхронном состоянии сотрудничества: ИИ в любое время предоставляет предложения, как помощник, а также может проактивно брать на себя и выполнять ряд операций, когда это необходимо, при этом весь процесс остается в реальной синхронизации с действиями разработчика. Эта архитектура не имеет четких точек переключения ролей между человеком и машиной; ИИ постоянно "отслеживает" действия разработчика и адаптируется к ритму. Когда вы общаетесь с Cascade в Windsurf, он может напрямую отвечать на ваши вопросы или интерпретировать ваше утверждение как задачу, а затем запускать серию операций. Например, если пользователь просто говорит Cascade в разговоре: "Пожалуйста, реализуйте аутентификацию пользователя и обновите соответствующие разделы кода", Cascade может автоматически понять это как кросс-модульное требование: он будет искать в кодовой базе файлы, связанные с аутентификацией пользователя, открывать и редактировать эти файлы (например, добавлять функции аутентификации, создавать новые конфигурации, изменять логику вызовов), запускать тесты проекта при необходимости и, наконец, сообщать пользователю о статусе завершения. На протяжении всего процесса разработчику не нужно переключать режимы или пошагово давать подсказки. С точки зрения мультимодальности, текущий Windsurf/Cascade в основном сосредоточен на текстовой области кода и пока не упоминает поддержку анализа изображений или аудио. Однако понимание Cascade "намерения разработчика" исходит не только из чисто текстового ввода, но и из различных сигналов в среде IDE (см. раздел "Контекст" ниже). В целом, архитектурная философия Windsurf заключается в интеграции ИИ в IDE: эволюция от пассивного инструмента для ответов на вопросы к активному партнеру по сотрудничеству для максимизации эффективности разработки.

Декомпозиция задач и автономность: Cascade обладает одними из самых сильных возможностей автономной оркестрации среди текущих продуктов. Для высокоуровневых инструкций, данных пользователем, он сначала выполняет всесторонний анализ намерения и оценку объема, а затем автоматически инициирует ряд конкретных действий для достижения цели. В примере добавления новой функции аутентификации Cascade может выполнить следующие внутренние шаги: 1) Сканировать проект для поиска модулей, которые нуждаются в изменении или создании (например, модель пользователя, служба аутентификации, конфигурация, компоненты пользовательского интерфейса и т. д.); 2) Генерировать соответствующие изменения кода, включая добавление функций, корректировку вызовов и обновление конфигураций; 3) Использовать инструменты, предоставляемые Windsurf, для открытия файлов и вставки изменений; 4) Запускать существующие наборы тестов или запускать сервер разработки для проверки правильности работы новых изменений. Если тесты выявляют проблемы, Cascade не останавливается и не ждет вмешательства человека, а продолжает анализировать ошибку, локализовать баг, автоматически изменять код и снова запускать тесты для проверки. Этот замкнутый цикл может продолжаться в течение нескольких раундов, пока Cascade не будет уверен, что задача выполнена, или не столкнется с неразрешимым препятствием. Примечательно, что Windsurf подчеркивает, что разработчик остается в курсе, но без чрезмерной нагрузки на него. В частности, Cascade будет отображать различия для всех измененных файлов пользователю после выполнения ключевых изменений, запрашивая однократное пакетное подтверждение. Пользователи могут просматривать каждое изменение (diff) и решать, принимать изменения или отменять их. Этот шаг эффективно добавляет этап человеческой проверки между автономным рефакторингом ИИ и отправкой кода, не нарушая чрезмерно непрерывные операции ИИ и обеспечивая соответствие конечного результата ожиданиям человека. По сравнению с Cursor, который требует от пользователя управления каждым шагом, Cascade в Windsurf склоняется к автономности по умолчанию: пользователь просто формулирует требование, и ИИ максимально выполняет все подзадачи, а затем предоставляет результаты пользователю для принятия. Этот режим работы полностью использует преимущество ИИ в обработке сложных операций, управляя рисками с помощью дизайна "окончательного подтверждения".

Стратегия вызова модели: Технология ИИ, лежащая в основе Windsurf, в основном исходит из собственных моделей и инфраструктуры Codeium. Codeium накопил опыт в области ИИ-помощников для кодирования (его плагин Codeium предоставляет функции завершения, подобные Copilot), и предполагается, что модель, используемая Cascade, является большой языковой моделью Codeium, оптимизированной для программирования (возможно, доработанной на основе моделей с открытым исходным кодом или интегрирующей несколько моделей). Явное отличие состоит в том, что Codeium предлагает опции самостоятельного хостинга для корпоративных пользователей, что означает, что модели и службы вывода, используемые Windsurf, могут быть развернуты на собственных серверах компании. Это означает, что архитектурно Codeium не полагается на сторонние API, такие как OpenAI; его основные модели могут быть предоставлены Codeium и работать в среде клиента. Фактически, платформа Codeium поддерживает концепцию "Движков" (Engines), где пользователи могут выбирать бэкенд-движок ИИ, например, используя собственную модель Codeium "Sonnet" (одно из внутренних кодовых названий моделей Codeium) или альтернативную модель с открытым исходным кодом. Этот дизайн теоретически дает Windsurf гибкость модели: при необходимости он может переключиться на другой эквивалентный движок модели, в отличие от Cursor, который может использовать только несколько фиксированных моделей, перечисленных официальной командой. В текущей конфигурации по умолчанию большая часть интеллекта Windsurf поступает из онлайн-сервисов Codeium, и его вывод также выполняется в облаке. Однако, в отличие от Cursor, который полностью полагается на удаленные службы, Windsurf оптимизировал некоторые функции ИИ локально: например, функция автодополнения по Tab (Supercomplete), согласно официальной информации, управляется собственной небольшой моделью Codeium, работающей на высокой скорости на локальных/близлежащих серверах. Это делает мгновенные предложения во время ежедневного кодирования почти незаметными с точки зрения задержки, в то время как мощные облачные модели вызываются для сложных разговоров или крупномасштабной генерации. Для корпоративных клиентов, заботящихся о безопасности данных, самым большим преимуществом Windsurf является поддержка "изолированного" (air-gapped) развертывания: компании могут установить полный движок Codeium AI внутри своего брандмауэра, и все данные кода и подсказок остаются во внутренней сети. Таким образом, Windsurf сделал противоположный выбор по сравнению с Cursor в своей модельной стратегии — стремясь к большей автономности модели и гибкости развертывания, а не полностью полагаясь на API ведущих ИИ-компаний. Этот выбор требует больших инженерных инвестиций (обучение и поддержка проприетарных моделей, а также сложная поддержка развертывания), но он получил признание на корпоративном рынке. Это также один из приоритетов инженерного проектирования Codeium.

Управление состоянием и сохранение контекста: Поскольку целевые пользователи включают команды, работающие с большими репозиториями кода, Windsurf вложил значительные средства в инженерное проектирование для управления контекстом. Его ядро — это набор механизмов индексации и извлечения кода: когда пользователь открывает репозиторий, Windsurf автоматически сканирует весь код и создает локальный семантический индекс (используя векторные встраивания). Этот процесс похож на создание полнотекстового поиска по проекту, но умнее — индекс позволяет ИИ извлекать соответствующий контент из любого файла по требованию без явной загрузки этого файла. Таким образом, когда Cascade нужно ответить на вопросы, затрагивающие несколько файлов, он может быстро найти соответствующие фрагменты из индекса и добавить их содержимое в контекст модели. Например, если вы спросите "Где определена функция X?", Cascade может немедленно найти определение через индекс и предоставить ответ, даже если он никогда не открывал этот файл. Эта "глобальная осведомленность о контексте" значительно расширяет способность ИИ понимать большие проекты, потому что она преодолевает физические ограничения окна контекста, по сути, предоставляя ИИ мгновенную базу данных запросов о проекте. Кроме того, Windsurf уделяет большое внимание долгосрочной памяти, вводя функцию "Воспоминания" (Memories). Воспоминания делятся на две категории: одна — это определяемые пользователем "заметки" или "правила", где разработчики могут проактивно предоставлять Cascade некоторую постоянную информацию (например, описания архитектуры проекта, руководства по стилю кодирования и т. д.), которая будет постоянно храниться и предоставляться модели для справки, когда это уместно. Другая категория — это автоматически записываемые воспоминания, такие как сводки прошлых разговоров между ИИ и пользователем, важные решения, принятые ИИ по проекту, и т. д., которые также хранятся. Когда вы снова открываете Windsurf через несколько дней, Cascade все еще "помнит" ранее обсуждаемый контент и выводы, и вам не нужно объяснять заново. Это эквивалентно расширению памяти разговоров в стиле ChatGPT до кросс-сессионных измерений. С точки зрения реализации, "Воспоминания" должны быть реализованы через локальную базу данных или файлы конфигурации пользователя, гарантируя, что только пользователь или команда могут получить к ним доступ. В дополнение к глобальной индексации и "Воспоминаниям", Windsurf имеет уникальный источник контекста: поведение разработчика в реальном времени. Поскольку Cascade полностью интегрирован в IDE, он может воспринимать ваши действия в IDE в реальном времени. Например, где находится ваш курсор, какой код вы редактируете или какие команды терминала вы запускаете — Cascade может получить эту информацию и интегрировать ее в контекст разговора. Codeium называет это "осведомленностью о ваших действиях в реальном времени". Рассмотрим сценарий: если вы только что запустили тесты, Cascade может прочитать вывод тестов, обнаружить, что модульный тест не пройден, и проактивно предложить исправление — даже если вы явно не скопировали журнал сбоя, чтобы он его увидел. Или, если вы открываете файл фронтенд-кода, Cascade немедленно подтягивает этот файл и анализирует его в фоновом режиме, так что, когда вы задаете связанный вопрос, задержки не будет. Это отслеживание человеческих операций в реальном времени делает человеко-машинное сотрудничество более естественным и плавным, как будто Cascade — это помощник, постоянно наблюдающий за вашим экраном. В итоге, Windsurf достигает самого сильного управления контекстом IDE, доступного в настоящее время, благодаря комбинации локальной индексации + кросс-сессионной памяти + осведомленности о среде в реальном времени, делая Cascade почти похожим на человеческого программиста с "контекстным пониманием" — знающего общую картину, помнящего историю и понимающего, что вы делаете прямо сейчас.

Инструменты и система плагинов: Набор инструментов Cascade имеет много общего с Cursor/Copilot и также поддерживает различные операции, связанные с программированием, включая: открытие/чтение файлов, редактирование и вставку кода, выполнение команд оболочки, доступ к выводу компилятора или тестов и т. д. Команда Windsurf с самого начала интегрировала терминал в рабочий процесс Cascade, позволяя агенту напрямую выдавать команды, такие как сборка, запуск, установка зависимостей и миграции баз данных, а затем предпринимать последующие действия на основе вывода. Примечательно, что Codeium также добавил поддержку Model Context Protocol (MCP). В обновлении Windsurf Wave 3, выпущенном в феврале 2025 года, интеграция MCP стала основным моментом. Редактируя ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json, пользователи могут регистрировать внешние службы MCP для вызова Cascade. Например, официальный пример демонстрирует, как настроить плагин Google Maps MCP: предоставляя сервисную команду для запуска @modelcontextprotocol/server-google-maps и ключ API, Cascade получает новый инструмент, который может помогать в кодировании на основе географической информации. По сути, MCP предоставляет Windsurf канал для подключения данных к любой сторонней службе, используя JSON для конфигурации, что безопасно и контролируемо (корпоративные пользователи могут ограничивать доступные службы MCP). В дополнение к MCP, Windsurf также имеет расширения, такие как Command Mode: разработчики могут выдавать некоторые команды IDE непосредственно с помощью специальных триггерных слов, и Cascade будет анализировать эти команды для выполнения соответствующих действий или предоставления результатов. В официальном введении Codeium, Windsurf предлагает серию шаблонов "Потоков ИИ" (AI Flows), которые можно запустить одним щелчком мыши, например, поток проверки качества кода, поток автоматического исправления ошибок и т. д., все это оркестрируется Cascade в фоновом режиме. Стоит отметить, что, предоставляя агенту сильные возможности, Windsurf уделяет большое внимание разрешениям пользователя и опыту. Например, ранее упомянутое требование подтверждения изменений (diffs) пользователем предназначено для предотвращения произвольных действий агента и возникновения проблем. Кроме того, Cascade часто объясняет свои намерения в разговоре перед вызовом инструмента и обновляет свой статус во время длительных операций (Cursor позже принял аналогичную стратегию). Эти детали заставляют пользователей чувствовать, что Cascade "сотрудничает", а не работает как "черный ящик".

Ключевые компромиссы и инновации в дизайне: Появление Windsurf/Cascade в некоторой степени является отражением и улучшением подхода "полностью автоматического программирования с ИИ". Команда Codeium отмечает, что некоторые ранние прототипы агентов пытались взять на себя весь процесс программирования, но часто заставляли пользователей долго ждать, а качество результатов было неудовлетворительным, требуя больше времени на проверку и модификацию. Для решения этой проблемы они ввели концепцию "Потоков" (Flows), впервые выпущенную в ноябре 2024 года, которая тонко сочетает проактивность ИИ с контролем разработчика. Эта инновация позволяет Cascade постоянно воспринимать действия разработчика, обеспечивая мгновенное сотрудничество: вместо того, чтобы позволить ИИ работать в изоляции в течение 10 минут, лучше, чтобы он корректировал свое направление каждые несколько секунд на основе вашей обратной связи. Режим "Потоков" сокращает "периоды вакуума ИИ" и повышает эффективность взаимодействия, что представляет собой крупный прорыв для Windsurf в пользовательском опыте. Во-вторых, Windsurf глубоко интегрирует корпоративные требования. Они выбрали самостоятельную разработку моделей и предоставили частное развертывание, позволяя крупным предприятиям "владеть" своей инфраструктурой ИИ. С инженерной точки зрения это означает, что Windsurf должен решить ряд проблем, таких как оптимизация моделей, контейнерное развертывание и командное сотрудничество, но это также создает конкурентный барьер. В средах со строгими требованиями к конфиденциальности и соответствию локально развертываемый Windsurf более привлекателен, чем облачные Copilot/Cursor. Кроме того, продемонстрированная Cascade возможность интеграции контекста является крупной инновацией. Благодаря локальной индексации + памяти + мониторингу в реальном времени Codeium достиг самого всеобъемлющего управления состоянием ИИ, наиболее близкого к мышлению человеческого разработчика в отрасли. Эта архитектура требует значительных модификаций IDE и сложных механизмов синхронизации информации, но она дает ИИ-помощника, который "полностью понимает" контекст разработки, значительно снижая нагрузку на пользователей по переключению и подсказкам. Наконец, соображения Windsurf по безопасности и надежности также отражают инженерную мудрость. Он заранее устанавливает, что ИИ должен пройти тесты перед предоставлением результатов; если изменения ИИ не проходят тесты, Cascade проактивно укажет на это, даже если пользователь не видит проблему, что эквивалентно наличию встроенного ИИ-рецензента качества. Кроме того, требование окончательного подтверждения изменений пользователем, хотя и кажется добавлением шага, на самом деле оказалось необходимым буфером для большинства команд разработчиков, а также делает смелые действия ИИ более обнадеживающими. В итоге, система агентов Windsurf придерживается философии "человеко-ориентированной автоматизации": позволяя ИИ быть максимально проактивным, не делегируя чрезмерных полномочий, достигая совместного творчества человека и ИИ через новые формы взаимодействия ("Потоки") и предоставляя пользователям полный контроль над моделью и развертыванием. Это ключевые факторы его быстрого накопления миллионов пользователей в условиях жесткой конкуренции.

Сводка сравнения систем

Ниже представлена таблица, содержащая обзор сходств и различий в архитектурах агентов GitHub Copilot, Cursor и Windsurf:

Измерение функции	GitHub Copilot	Cursor	Windsurf (Codeium)
Архитектурное позиционирование	Начинал как чат-бот для помощи в программировании, расширился до "режима Агента" (кодовое название Project Padawan); Агент может быть встроен в платформу GitHub, интегрирован с рабочими процессами Issues/PR. Многоходовая беседа с одним Агентом, без явной многоагентной архитектуры. Поддерживает мультимодальный ввод (изображения).	Локальный редактор, ориентированный на ИИ (производный от VS Code), включает режимы взаимодействия "Чат" и "Агент". Режим помощника по умолчанию фокусируется на вопросах и ответах, а также на завершении кода; режим Агента требует явной активации для автономного выполнения задач ИИ. Архитектура с одним Агентом, без мультимодальной обработки.	Изначально разработан как "Агентная IDE": ИИ-помощник Cascade всегда онлайн, способен как к чату, так и к автономным многошаговым операциям, переключение режимов не требуется. Выполнение одним Агентом, обеспечивает синхронное сотрудничество между человеком и ИИ через "Потоки" (Flows), в настоящее время ориентирован на текстовый код.
Планирование и выполнение задач	Поддерживает автоматическое декомпозирование задач и итеративное выполнение. Агент разбивает запросы пользователя на подзадачи и выполняет их итеративно до достижения цели или явной остановки. Обладает возможностями самовосстановления (может выявлять и исправлять ошибки компиляции/тестирования). Предоставляет результаты в виде PR после каждого завершения задачи и ожидает проверки человеком; обратная связь по проверке запускает следующую итерацию.	Может обрабатывать изменения в нескольких файлах, но склоняется к одноходовому выполнению: Агент получает инструкции и предоставляет все предложения по модификации сразу, перечисляя различия для одобрения пользователем. Обычно не итерирует автономно в нескольких ходах (если пользователь не запросит снова), и ошибки часто оставляются на усмотрение пользователя, чтобы решить, должен ли ИИ их исправлять. По умолчанию выполняет лишь ограниченное количество циклов автоматической коррекции, избегая бесконечного зависания.	Глубокая автономия: Cascade может разбивать высокоуровневые требования на ряд действий и непрерывно выполнять их до завершения задачи. Отлично справляется с крупным рефакторингом и межмодульными задачами, автоматически связывает вызовы для редактирования, создания файлов