誰寫的代碼誰負責！Cursor 發布 Agent Trace：從此 Bug 別想再推給 AI

作者 | Robert Krzaczyński

譯者 | 田橙

Cursor 近日公布了 Agent Trace 開放規范草案，目標是解決 AI 生成代碼在軟件項目中的歸屬與標注問題。該提案以 RFC 形式發布，定義了一種廠商中立的格式，用于在版本控制系統中記錄 AI 與人類協作產生的代碼貢獻。

基于其在 AI 輔助編程工具方面的實踐經驗，Cursor 發現，代碼變更過程中對上下文的追蹤能力仍然明顯不足。以常見的 git blame 等工具為例，它們只能顯示某一行代碼“何時被修改”，卻無法說明這次修改是由人類完成、由 AI 完成，還是二者協作的結果。Agent Trace 正是為了解決這一缺口，試圖以結構化、可互操作的方式捕獲這些關鍵信息。

從技術角度看，Agent Trace 是一套數據規范，使用基于 JSON 的 trace record（追蹤記錄）來關聯具體的代碼范圍，以及背后的對話過程和參與者。代碼貢獻可以在文件級或行級進行追蹤，按會話進行分組，并被標注為“人類”、“AI”、“混合”或“未知”。該模式還支持為 AI 生成的代碼附加可選的模型標識，從而在不綁定具體廠商的前提下，實現更精確的歸屬記錄。

在設計上，這一規范刻意保持了對存儲方式的“中立性”。Cursor 并未規定追蹤記錄必須存放在哪里，開發者可以根據自身需求，將其保存為普通文件、git notes、數據庫記錄，或采用其他機制。Agent Trace 同時支持多種版本控制系統，包括 Git、Jujutsu 和 Mercurial，并引入了可選的內容哈希，用于在代碼被移動或重構后，依然能夠追蹤其原始歸屬。

可擴展性是 Agent Trace 的核心設計目標之一。各廠商可以通過命名空間鍵（namespaced keys）附加額外的元數據，而不會破壞規范的兼容性。同時，該規范刻意回避了對 UI 形式、代碼所有權語義的定義，也不試圖評估代碼質量或追溯訓練數據來源，而是將關注點嚴格限定在“代碼歸屬”和“可追溯性”本身。

Cursor 還提供了一份參考實現，展示 AI 編程代理如何在文件發生變化時，自動捕獲并生成追蹤記錄。盡管示例基于 Cursor 自家的工具鏈，但其設計模式被明確定位為可復用方案，適用于其他編輯器和智能代理。

來自開發者社區的早期反饋，普遍強調了這一規范在代碼審查和調試流程中的潛在價值。一位 X 用戶評論道：

這才是真正在收拾 Agent 生成代碼的爛攤子。等不及在 Review 里用了。

另一位用戶則從可復現性的角度給予了肯定：

團隊一旦搞不清 Agent 為啥跑偏，就會直接停工。Trace 解決了這個痛點，開放得正好。

作為一份 RFC，Agent Trace 明確歡迎社區反饋，同時也有意保留了一些尚未解決的問題，例如在合并（merge）、變基（rebase）以及大規模代理驅動代碼變更場景下應如何處理。Cursor 將該提案定位為一個共同標準的起點，而非終極答案，以應對 AI 代理在軟件開發流程中日益普及的現實趨勢。

https://www.infoq.com/news/2026/02/agent-trace-cursor/

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