Cursor 2.0 출시: AI 코딩 워크플로우의 완전한 재정의 2025년 10월 29일, Cursor가 자체 개발한 첫 AI 모델 'Composer', 강화된 Plan Mode, Use Multiple Models, 병렬 에이전트 시스템을 공개했다. 단순한 기능 추가가 아닌, 개발 워크플로우 전체를 재설계한 메이저 업데이트이다. 기존 모델 대비 4배 빠른 속도, 최대 8개 병렬 에이전트, 계획-실행 분리 워크플로우, 음성 입력, 내장 브라우저 등 혁신적인 기능들이 추가되었다.
AI 코딩 어시스턴트 시장을 선도하던 Cursor가 2.0 출시를 발표하였다. 단순히 외부 AI 모델을 통합하는 것을 넘어, 자체 개발한 전문 코딩 모델 'Composer'를 선보이며 AI 코딩의 새로운 가능성을 제시했다. 또한 'Plan Mode'를 통한 계획-실행 분리 워크플로우는 복잡한 개발 작업을 체계적으로 관리할 수 있게 해주며, 멀티 모델 및 병렬 에이전트 아키텍처는 실험과 최적화를 가능하게 한다.
이제부터 각각의 기능에 대해 조금 더 자세히 알아보자.
Composer: Cursor의 첫 자체 AI 모델
Composer는 Cursor가 자체 개발한 첫 번째 코딩 전문 AI 모델로, 소프트웨어 엔지니어링에 특화된 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 기반으로 한다. 공식 발표에 따르면 유사한 수준의 지능을 가진 모델 대비 4배 빠른 속도를 자랑하며, 대부분의 코딩 작업을 30초 이내에 완료할 수 있다고 한다.
개인적으로는 퀄리티는 Claude Code를 씀에 있어서 당장 신규 Model이 현시점 내가 사용하고 있는 Sonnet4.5를 능가하지 못할 것 이라고 생각한다. 다만 속도가 빠르진 않아 Sonnect이 일하는 동안 다른 업무를 한다던지, Web버전에서 클로드가 일을 다 끝냈다고 알림을 주면 돌아오는 방식으로 주로 일하고 있다. 그만큼 지켜보고 있기엔 느린편 이다. 그런데 이미 블로그 작성 전 Composer 를 사용해보니 정말 속도 만큼은 4배 빠르다는게 거짓말 같진 않았다. 그래서 간단 간단한 업무를 빠르게 진행할때만큼은 큰 효과가 있지 않을까 생각해 보았다. ( cursor도 물론 작업 완료에 대한 알림을 준다. )
다음과 같이 "Composer" 라는 모델이 새롭게 생긴것을 볼 수 있다. 이게 이번에 새로 출시된 모델이다.
공식 문서 기반 Composer는 초당 250토큰을 생성하며, 이는 다른 최적화된 코드 모델보다 약 2배, 비슷한 수준의 프론티어 시스템보다 4배 빠른 속도이다. 모델은 실제 대규모 코드베이스에서의 소프트웨어 엔지니어링 문제를 해결하도록 강화학습으로 훈련되었다고 한다.
Composer의 가장 큰 특징은 실용적인 강화학습(Reinforcement Learning) 훈련 방식이다. 모델은 훈련 과정에서 실제 프로덕션 도구들을 사용할 수 있으며, 다음과 같은 기능들을 활용한다:
Composer가 사용하는 도구
파일 읽기/편집: 코드베이스의 파일을 직접 수정
시맨틱 코드베이스 검색: 의미론적 유사성 기반 코드 검색
문자열 Grep: 정확한 패턴 매칭 검색
터미널 명령 실행: 테스트 실행 및 빌드 확인
공식 문서에 따르면, 훈련 과정에서 모델은 "효율적인 도구 사용과 병렬성 최대화"를 학습하며, 복잡한 검색 수행, 린터 오류 수정, 유닛 테스트 작성 및 실행 등의 고급 행동을 자율적으로 습득한다.
성능 벤치마크
모델 분류
대표 모델
생성 속도
Composer
Cursor 자체 모델
250 tokens/sec
Fast Frontier
Haiku 4.5, Gemini Flash 2.5
~125 tokens/sec (추정)
Best Frontier
GPT-5, Sonnet 4.5
~60 tokens/sec (추정)
※ 속도 비교는 Cursor의 자체 벤치마크인 "Cursor Bench"를 기반으로 하며, 업계 표준 벤치마크와는 다를 수 있다. GPT-5와 Sonnet 4.5는 Cursor Bench에서 Composer보다 높은 정확도를 기록했다.
Plan Mode: 계획과 실행의 분리
Cursor 2.0 출시 약 3주 전인 2025년 10월 7일에 Plan Mode가 먼저 출시되었다.
기존에는 AI가 바로 코드를 수정했다면, 이제는 먼저 계획을 세우고, 검토한 후, 실행하는 체계적인 워크플로우를 제공한다. 이는 복잡한 작업에서 AI의 작업 방향을 명확히 이해하고 제어할 수 있게 해준다.
이 Plan Mode는 Cursor 2.0에서 다음과 같이 강화되었다:
계획과 실행 모델 분리: 계획 수립과 실제 구현에 다른 모델을 사용 가능
Foreground/Background 실행 선택: 계획을 포그라운드 또는 백그라운드에서 실행 가능
병렬 에이전트로 계획 비교: 여러 에이전트로 다른 계획을 만들고 비교 가능
Plan Mode 워크플로우
계획 생성: AI가 코드베이스를 분석하고 단계별 실행 계획 작성
계획 검토: 개발자가 계획을 읽고 수정 요청 가능
PLAN.md 저장: 계획을 파일로 저장하여 추적 가능
모델 분리 실행: 계획은 한 모델로, 실행은 다른 모델로 가능
실행 방식 선택: Foreground(직접 관찰) 또는 Background(자율 실행)
병렬 계획 비교: 여러 에이전트로 다른 계획을 만들고 비교
공식 문서 출처 "Cursor can now create plans, research your codebase, and run agents for significantly longer. Before any code edits, the agent can generate a step-by-step plan you can read and edit. You can create your plan with one model and build the plan with another. You can choose to build the plan in the foreground or background, or even plan with parallel agents to have multiple plans to review." >>>
이제 Cursor는 계획(Plans)을 수립하고, 코드베이스(Codebase)를 분석하며, 훨씬 더 오랜 시간 동안 에이전트(Agents)를 실행할 수 있습니다.
코드 수정(Code Edits)을 수행하기 전에, 에이전트는 당신이 읽고 편집할 수 있는 단계별 계획(Step-by-step plan) 을 생성할 수 있습니다.
하나의 모델(Model)로 계획을 세우고, 다른 모델로 그 계획을 실행(Build)할 수도 있습니다.
또한, Foreground(전면) 또는 Background(백그라운드) 에서 계획을 실행할 수 있으며, 병렬 에이전트(Parallel Agents) 로 여러 개의 계획을 동시에 만들어 비교·검토할 수도 있습니다.
Plan Mode는 대규모 리팩토링이나 복잡한 기능 구현 시 AI의 작업을 단계별로 추적하고 제어할 수 있어 매우 유용하다.
Use Multiple Models & Parallel Agents
Cursor 2.0은 두 가지 강력한 병렬 처리 기능을 제공한다.
많은 사람들이 이 두 기능을 혼동하는데, 실제로는 완전히 다른 목적과 작동 방식을 가지고 있다.
1. Use Multiple Models (멀티 모델)
하나의 프롬프트에 대해 여러 AI 모델을 동시에 실행하여 각각의 답변을 생성하고 비교하는 기능이다.
⚠️ 주의 사항 Use Multiple Models 기능을 사용하려면 다음 조건을 충족해야 한다.
1. Git 저장소 필수 프로젝트가 Git으로 관리되어야 한다. Git이 없으면 "This feature requires a git repository" 경고가 표시된다.
2. 프로젝트 루트에서 열기 Git 저장소의 루트 디렉토리에서 Cursor를 열어야 한다. 하위 폴더에서는 작동하지 않는다.
3. Git Worktree 사용 각 모델이 독립된 Git worktree에서 작업하므로 파일 충돌 없이 동시 실행된다.
Use Multiple Models 작동 방식
동시 실행: Composer 1, Sonnet 4.5, GPT-5 Codex 등 여러 모델을 한 번에 선택
같은 문제 해결: 모든 모델이 동일한 문제를 독립적으로 해결
결과 비교: 각 모델의 구현을 비교하여 최적의 솔루션 선택
워크트리 미사용: Git worktree를 사용하지 않음
사용 예시 어려운 알고리즘 문제가 있을 때, Composer의 속도와 GPT-5의 정확도, Sonnet 4.5의 코드 품질을 동시에 비교하고 싶을 때 사용할 수 있다. 각 모델의 강점을 활용하여 최적의 결과를 얻을 수 있다.
ex) 신규 모델인 Composer, Sonnet 4.5, Codex를 선택하고 자연어로 요청해본다.
- 3개의 모델이 각각 작업을 시작한다. 실제로 수행해보면 Composer가 속도면에선 압도적이지만, 아마 아직 ㅜ컬리티는 codex, sonnet4.5가 더 좋을 것 같다.
2. Parallel Agents (병렬 에이전트)
최대 8개의 독립된 AI 에이전트를 병렬로 실행하여 큰 작업을 여러 하위 작업으로 나누어 동시에 처리하는 기능이다.
Parallel Agents 작동 방식
문제 분해: 복잡한 작업을 여러 독립적인 하위 작업으로 분할
독립 실행: 각 에이전트가 Git worktree를 통해 독립된 코드베이스 사본에서 작업
충돌 방지: Git worktree 또는 원격 머신으로 파일 충돌 완전 차단
결과 통합: 각 에이전트의 작업 결과를 검토하고 통합
💡 사용 예시 대규모 리팩토링 작업 시, Agent 1은 프론트엔드 컴포넌트를, Agent 2는 백엔드 API를, Agent 3은 데이터베이스 마이그레이션을 동시에 처리한다. 각 에이전트는 독립된 Git worktree에서 작업하므로 서로 충돌하지 않는다.
공식 문서 출처 "Run up to eight agents in parallel on a single prompt. This uses git worktrees or remote machines to prevent file conflicts. Each agent operates in its own isolated copy of your codebase." >>>
하나의 프롬프트(Prompt)에서 최대 8개의 에이전트(Agents) 를 병렬(Parallel) 로 실행할 수 있습니다.
이는 Git Worktree 또는 원격 머신(Remote Machines) 을 사용하여 파일 충돌(File Conflicts)을 방지합니다.
각 에이전트는 코드베이스(Codebase) 의 독립된 복사본(Isolated Copy) 에서 개별적으로 동작합니다.
"We've even found that having multiple models attempt the same problem and picking the best result significantly improves the final output, especially for harder tasks." >>>
여러 개의 모델(Models)이 동일한 문제(Problem) 를 각각 시도하고, 그중 가장 우수한 결과(Best Result) 를 선택하는 방식이 최종 출력(Final Output)의 품질을 크게 향상시킨다는 사실을 발견했습니다.
공식 문서 출처 "Files and directories appear inline as pills. Context attachment improved through tagged copying. Removed explicit context menu items (@Definitions, @Web, @Link, @Recent Changes, @Linter Errors), allowing Agent to self-gather context without needing to manually attach it." >>>
파일(File)과 디렉터리(Directory)가 이제 인라인(Inline) 으로 필(Pill) 형태로 표시됩니다.
태그 복사(Tagged Copying) 를 통해 컨텍스트 첨부(Context Attachment) 기능이 개선되었습니다.
기존의 명시적 컨텍스트 메뉴 항목들(@Definitions, @Web, @Link, @Recent Changes, @Linter Errors)이 제거되어, 에이전트(Agent)가 수동으로 첨부할 필요 없이 스스로 컨텍스트(Context)를 수집할 수 있게 되었습니다.
이러한 변경은 사용자 경험을 단순화하고, AI가 더 지능적으로 필요한 정보를 수집하도록 한다.
다만, 커뮤니티 피드백에 따르면 일부 사용자는 수동 컨텍스트 제어를 선호하여 논란이 있다.
새로운 기능
1. 음성 입력 (Voice Input)
Cursor 2.0은 음성 명령을 통해 코딩할 수 있는 기능을 제공한다. 내장 음성-텍스트 변환을 사용하여 Agent를 제어할 수 있으며, 설정에서 커스텀 제출 키워드를 정의할 수 있다.
음성 입력 설정 단계
1. Settings > Labs > Voice 메뉴로 이동 2. Voice 토글 활성화 3. Cursor 재시작 4. OS 레벨에서 마이크 권한 허용 5. Push-to-talk 단축키 설정 6. 민감도를 중간 수준으로 조정 7. (선택) 커스텀 제출 키워드 설정
음성 명령은 짧고 구체적일수록 효과적이다. 다만 주변 사람들이 이상하게 쳐다 볼 것 같아 사용해보진 못했다. 다음과 같은 명령을 사용할 수 있다:
내비게이션: "open file auth.ts", "switch tab right"
편집: "select next three lines", "comment selection"
AI 프롬프트: "explain this", "refactor to async/await"
2. 내장 브라우저 (In-App Browser - GA)
Cursor 2.0의 내장 브라우저가 Beta에서 정식 출시(General Availability)되었다. 에이전트가 자신의 작업을 직접 테스트할 수 있게 해주는 강력한 도구로, 이제 더욱 강력한 DOM 요소 선택 도구와 에이전트로의 정보 전달 기능이 추가되었다.
내장 브라우저 활용 사례
CSS 스타일링 디버깅 및 실시간 미리보기
렌더링 이슈 확인 및 즉각 수정
네트워크 호출 모니터링
DOM 요소 선택 및 정보 전달
에이전트의 자동화된 UI 테스트
에이전트가 작업을 테스트하고 올바른 결과가 나올 때까지 반복
ex1) 에이전트의 자동화된 UI 테스트 - 에이전트가 상기 신규 메뉴 생성 요청에 대한 작업을 정상적으로 완료 하였는지 스스로 테스트 하는 모습
- 실제 저 경로로 이동해보면, 알아서 테스트 완료 한 스냅샷 사진까지 캡쳐해 두었다.
ex2) 내장 브라우저를 직접 띄워보자 : Browser Tab 클릭
- 실제로 브라우저 탭 이 띄워지는걸 볼 수 있다.
- 방금 작업된 페이지로 접속하여 우상단 "Select elements" 클릭.
- 원하는 요소, 영역을 클릭해보자.
- 클릭한 영역이 바로 prompt창에 연동되어 바로 바이브 코딩을 이어 진행할 수 있다.
- Toggle Chrome DevTolls 버튼을 클릭하여 Cursor Browser Tab 안에서도 개발자 도구를 활성화할 수 있다.
공식 문서에 따르면, 브라우저 도구는 "에이전트가 자신의 작업을 테스트하고 올바른 최종 결과를 생산할 때까지 반복할 수 있게" 해준다. 이는 코드 리뷰와 테스트라는 두 가지 주요 병목 현상을 해결하기 위한 핵심 기능이다.
3. 샌드박스 터미널 (macOS GA)
macOS에서 정식 출시된 샌드박스 터미널은 에이전트가 실행하는 셸 명령을 안전하게 격리된 환경에서 실행한다.
워크스페이스에 대한 읽기/쓰기 액세스는 허용하지만 인터넷 액세스는 차단하여 보안을 강화합니다.
4. LSP 성능 최적화
Cursor 2.0은 모든 언어의 Language Server Protocol (LSP) 로딩 및 사용 성능을 대폭 개선했다.
특히 Python과 TypeScript LSP는 기본 속도가 향상되었으며, 동적으로 구성된 더 높은 메모리 제한을 제공한다. 여러 메모리 누수가 해결되어 전체적인 메모리 사용량도 개선되었다.
또한 Agent Harness가 개선되어 모든 모델, 특히 GPT-5 Codex의 품질이 눈에 띄게 향상되었다.
협업 및 Enterprise 기능
Team Commands
Cursor 대시보드를 통해 커스텀 명령과 규칙을 팀 전체에 중앙 집중식으로 정의할 수 있다.
로컬 파일 저장 없이 모든 팀원에게 자동으로 적용되어 팀 워크플로우를 표준화할 수 있다.
Cloud Agents (99.9% 신뢰성)
클라우드 인프라가 99.9% 신뢰성, 즉시 시작, 새로운 UI를 제공하여 에디터에서 클라우드로 에이전트를 보내는 경험이 개선되었다.
Enterprise 전용 기능
Sandboxed Terminal Controls: 관리자가 팀 레벨에서 샌드박스 설정, Git 액세스, 네트워크 권한을 구성
Hooks Cloud Distribution: 웹 대시보드를 통해 hooks를 직접 배포, OS별 적용 가능
Audit Log: 사용자 액세스, 설정 수정, Team Rule 편집, 멤버 관리 활동의 타임스탬프 로깅
자주 묻는 질문 ❓
Q: Composer 모델은 무료로 사용할 수 있나요?
A: 공식 발표에서는 가격 정책에 대한 명시적인 언급이 없습니다. 기존 Cursor 구독 플랜에 포함될 가능성이 있으나, 정확한 정보는 공식 웹사이트에서 확인하시기 바랍니다.
Q: Background Agents는 얼마나 비용이 드나요?
A: Background Agents는 usage-based spending을 사용하며, 계정에 최소 $10-20를 충전해야 합니다. 사용한 만큼 과금되며, 포함된 무료 요청을 사용하지 않습니다. 정확한 비용은 작업의 복잡도와 소요 시간에 따라 달라집니다.
Q: Composer가 다른 모델(GPT-4, Claude)보다 더 정확한가요?
A: Cursor의 자체 벤치마크인 Cursor Bench에서 GPT-5와 Sonnet 4.5가 Composer보다 높은 정확도를 보였습니다. Composer의 강점은 정확도보다는 속도와 코딩 워크플로우 최적화에 있습니다. 대부분의 작업을 30초 이내에 완료하면서도 프론티어 수준의 지능을 유지합니다.
Q: Plan Mode는 어떤 경우에 사용하나요?
A: Plan Mode는 대규모 리팩토링, 아키텍처 변경, 새로운 기능 구현 등 복잡한 작업에서 특히 유용합니다. AI의 작업 방향을 사전에 파악하고 검토할 수 있어, 예상치 못한 변경을 방지하고 개발자가 더 나은 통제력을 가질 수 있습니다.
Q: Use Multiple Models와 Parallel Agents의 차이가 무엇인가요?
A: Use Multiple Models는 같은 문제를 여러 AI 모델(Composer, Sonnet, GPT-5 등)에게 동시에 시도시켜 결과를 비교하는 기능입니다. Parallel Agents는 큰 작업을 여러 하위 작업으로 나누어 최대 8개의 독립된 에이전트가 각각 Git worktree에서 동시에 처리하는 기능입니다. 전자는 "최적 모델 선택"에, 후자는 "작업 분산 처리"에 초점이 맞춰져 있습니다.
Q: Parallel Agents는 모든 프로젝트에서 사용할 수 있나요?
A: Parallel Agents 기능은 Git worktree를 사용하므로 Git으로 관리되는 프로젝트에서만 작동합니다. Git 저장소가 아닌 프로젝트는 먼저 git init으로 초기화해야 합니다.
Q: Git 저장소가 없으면 Use Multiple Models를 사용할 수 없나요?
A: 네, Use Multiple Models와 Parallel Agents 모두 Git worktree 기술을 사용하므로 Git 저장소가 필수입니다. 프로젝트가 Git으로 관리되지 않으면 "This feature requires a git repository" 경고가 표시됩니다. git init으로 저장소를 초기화한 후 사용하세요.
Q: 음성 입력이 지원하는 언어는 무엇인가요?
A: 공식 문서에서 지원 언어에 대한 구체적인 명시가 없습니다. 일반적으로 음성-텍스트 변환 기술은 영어에서 가장 정확하며, 한국어를 포함한 다른 언어의 지원 여부는 실제 테스트를 통해 확인하시기 바랍니다.
Cursor 2.0과 Composer는 AI 코딩 도구의 새로운 패러다임을 항상 제시하려고 하는것 같다.
자체 개발한 Composer 모델의 4배 빠른 속도, Plan Mode를 통한 체계적인 계획 수립, Use Multiple Models로 여러 모델의 강점 비교, Parallel Agents를 통한 대규모 작업의 병렬 처리, 그리고 Background Agents의 자율적 실행까지 - 이 모든 기능이 조화롭게 작동하여 개발자의 생산성을 극대화려는 노력을 보여준 것 같다.
특히 복잡한 개발 작업에서 AI의 작업 방향을 명확히 이해하고 제어할 수 있게 되었으며, 이는 AI 코딩이 단순한 자동완성을 넘어 진정한 개발 파트너로 진화하고 있음을 보여주며, 앞으로가 더 기대되는 업데이트였던것 같다.
