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Cursor 上线自托管机器，其云端 agent 同日可在 Cloudflare 沙箱运行
9 月 2 日，Cursor 在 changelog 发布新条目，推出 Self-Hosted Machines（自托管机器）：Cursor 云端 agent（Cloud Agents）的工具调用现在可以落到用户自己接入的机器上执行，代码库、构建产物与密钥全部留在用户自己的网络内。同一天，，宣布 Cursor Cloud Agents 可在 Cloudflare Sandboxes 上运行。
两份同日发布的口径指向同一套拆分：Cursor 继续负责 agent 循环（推理、规划与编排），工具调用交给客户选择的执行环境。显示，这次更新还包括 My Machines 单机接入、团队 worker 池，以及 Linux 与 Mac 上的 computer use（让 agent 直接操作桌面）等能力。
推理留在 Cursor，工具调用落在客户选的机器上
按 Cloudflare 新闻稿的表述，worker 是客户自己运营、用于执行 agent 任务的机器或环境，与 Cloudflare 的 serverless 开发者平台 Cloudflare Workers 是两回事。终端、文件系统、浏览器操作这类工具调用都在 worker 上执行；Cursor 只负责路由任务并把结果流式传回，开发者仍从 Cursor 桌面端、cursor.com 或 Cursor 移动端发起任务。
连接采用出站模型：worker 运行 Cursor CLI（Cursor 的命令行工具），与 Cursor 后端建立一条长寿命的出站 HTTPS 连接，agent 的工具调用沿这条连接发送。Cursor 不需要向客户网络发起任何入站连接，团队按 quickstart 指南就能把 worker 接进自己的环境。
My Machines 与团队池：休眠、扩容、按名领取
My Machines 面向个人工作流，把单台笔记本或 VM（虚拟机）连到账户即可使用。团队池则是面向团队或企业的具名 worker 队列：请求到来时容量增长，worker 断开时收缩；池不与某个仓库绑定，指定池名后，任何空闲 worker 都能领取请求。闲置机器可以休眠，收到下一条消息时在重连窗口内恢复，不必为等待下一个提示一直保持昂贵的容量常热。
Cloudflare 新闻稿补充了调度细节：企业团队把自托管 worker 池用作具名路由目标，新建的 agent 会话会等待空闲 worker 认领；团队可以为不同执行环境建池，池编排会观察需求、需要时启动 worker 容量、会话结束时释放。想把自托管机器的状态或池路由接进自己系统的团队，还可以用 Cloud Agents API。
留在本地的三样东西，与出网的两类数据
自托管模式下，代码库、构建产物与密钥都留在客户自己的机器上，Cursor 的 changelog 把这条边界概括为「工具执行完全留在你自己的网络内」。Cloudflare 新闻稿称，这一点对代码、构建产物与密钥存放位置有严格要求的团队尤其重要。
需要出网的是两类数据：模型推理时要读取的文件块，以及 Cloud Agent 工件（截图、录屏、日志引用）。它们会被上传，以便出现在 pull request（代码合并请求）与仪表盘中。
八个执行环境，加上 Linux 与 Mac 的 computer use
Cursor changelog 列出的执行环境包括：AWS Lambda、Coder、Cloudflare、Daytona、Modal、Namespace、Vercel、E2B。
同一条目还宣布：自托管 worker 现在支持 Linux 与 Mac 上的 computer use。装上相应桌面软件包后，agent 可以点击、输入、截图并操作浏览器；用户可以实时观看它的桌面，也可以直接在 Cursor 中接管操作。
Cloudflare 的版本：沙箱建在客户自己的账户里
Cloudflare（NYSE: NET）9 月 2 日自旧金山发出新闻稿，宣布扩展对 AI 编码 agent 的支持：Cursor Cloud Agents 可以通过 Self-Hosted Machines 的自托管 worker 在 Cloudflare Sandboxes 上运行，沙箱建在客户自己的 Cloudflare 账户里。新闻稿称，此次集成建立在它与 Devin Outposts、Claude Managed Agents 等其他 agent 平台合作的基础上；对在不同执行环境间使用 Self-Hosted Machines 的组织，沙箱是又一个受控选项。新闻稿给出的接入文档包括 Cloudflare 教程、Cursor quickstart，以及 worker 池、池编排和 Cloud Agents API 的文档页面。
Cloudflare 首席技术官 Dane Knecht 说：“开发者想要能自然融入工作流的强大 AI 工具，企业则需要这些工具跑在自己能控制的环境里。Cloudflare Sandboxes 让团队可以用他们偏好的 AI 工具，同时给组织一个安全、隔离的地方运行 agent 工作。把 Cursor Cloud Agents 带到 Cloudflare Sandboxes，是让 Cloudflare 成为下一代 agentic 应用执行层的又一步。”
Cursor 所属公司 SpaceXAI 的合作伙伴高级总监 Toni Adams 说：“SpaceXAI 的目标是让 agent 在开发者工作的任何地方都有用。Self-Hosted Machines 让团队在桌面、网页与移动端保持 Cursor 工作流，同时把工作路由到他们自己运营的基础设施。Cloudflare Sandboxes 为这些团队提供了在企业级受控环境中运行 agent 工作负载的选项。”
下一个可验证的节点在企业客户手里：worker 池接进自己的 Cloudflare 账户，还是接进 changelog 列出的另外七个执行环境。