Сотни AI-агентов написали браузер за неделю. Cursor показал будущее разработки

«It kind of works!» — так CEO Cursor Майкл Труэлл прокомментировал результат недельного эксперимента. Сотни агентов на базе GPT-5.2 работали без остановки семь дней и написали полноценный веб-браузер с нуля. 3 миллиона строк кода. Движок рендеринга на Rust. И он действительно отображает веб-страницы.

Что построили агенты

14 января 2026 года Труэлл опубликовал в X результаты самого амбициозного эксперимента в истории автономного AI-кодинга. Браузер получил название FastRender, и его возможности впечатляют:

Техническая реализация:

• Полный HTML-парсер
• CSS каскад и layout engine
• Text shaping (отрисовка текста)
• Painting pipeline
• Собственная JavaScript виртуальная машина

Весь движок рендеринга написан на Rust — языке, известном сложностью и строгой системой типов. До сих пор создание браузерного движка считалось задачей для команд в сотни человек на годы работы. WebKit разрабатывается с 2001 года, Chromium с 2008-го.

FastRender далёк от уровня зрелых движков. Труэлл честно признаёт: простые сайты отображаются быстро и в основном корректно, но до конкуренции с Chrome или Safari ещё далеко. Впрочем, сам факт существования работающего прототипа за неделю — это прорыв.

Исходный код опубликован на GitHub, любой может изучить, как AI-агенты структурировали проект.

Как организовали работу сотен агентов

Первые попытки координации провалились. Когда агентам дали равный статус, они начали избегать сложных задач и принимать безопасные, но неоптимальные решения. Никто не хотел брать ответственность за рискованные изменения.

Решением стала жёсткая иерархия. Cursor разделил агентов на три роли:

Планировщики непрерывно анализируют кодовую базу, определяют что нужно сделать и создают конкретные задачи. Они видят общую картину и решают, какие части системы требуют внимания.

Исполнители получают задачи и полностью фокусируются на их выполнении. Никакого планирования, только код. Это позволяет избежать ситуации, когда агент начинает переосмысливать задачу вместо её решения.

Судья оценивает прогресс в конце каждого цикла. Он определяет, выполнена ли задача, нужны ли исправления, можно ли двигаться дальше.

Такое разделение ответственности оказалось критически важным. Как отметили в Cursor: «Удивительно, сколько в поведении системы зависит от того, как мы формулируем промпты для агентов. Инфраструктура и модели важны, но промпты важнее».

Почему именно GPT-5.2

Эксперимент стал возможен благодаря релизу GPT-5.2-Codex в декабре 2025 года. По словам команды Cursor, эта модель «значительно лучше справляется с длительной автономной работой: следует инструкциям, сохраняет фокус, избегает дрифта и реализует задачи точно и полностью».

Предыдущие модели теряли контекст при работе над большими задачами. Код становился непоследовательным, агенты забывали о решениях, принятых ранее, и начинали противоречить сами себе. GPT-5.2 показал способность удерживать когерентность на протяжении тысяч итераций.

Контекстное окно в 400 000 токенов тоже сыграло роль — агенты могли держать в голове значительные куски кодовой базы одновременно.

Не только браузер

FastRender оказался самым публичным, но не единственным экспериментом Cursor с мультиагентными системами.

Параллельно команда запустила миграцию собственного кода с Solid на React. Процесс занял три недели автономной работы: 266 000 строк добавлено, 193 000 удалено. Для контекста — это объём работы, который занял бы команду разработчиков на месяцы.

Другие проекты в работе: эмулятор Windows 7 (уже 14 600 коммитов и 1.2 миллиона строк кода), реализация Java Language Server Protocol, клон Excel. Каждый из них — масштабная инженерная задача, которую агенты решают автономно.

Вопросы, которые поднимает эксперимент

Сообщество разработчиков отреагировало предсказуемо неоднозначно. Одни видят революцию в создании ПО, другие задают неудобные вопросы.

Кто будет отлаживать 3 миллиона строк AI-сгенерированного кода? Cursor не публиковал данных о том, насколько код поддерживаем и читаем для человека. Если агенты могут написать браузер, но люди не могут его поддерживать — практическая ценность ограничена.

Вопрос надёжности тоже открыт. «Kind of works» — это не стандарт для production-софта. Простые сайты отображаются, а что с JavaScript-heavy приложениями? С edge cases в CSS? С безопасностью?

Cursor, достигший $500 миллионов годовой выручки и оценки в $10 миллиардов в 2025 году, планирует интегрировать эти мультиагентные техники в основной продукт. Пока неясно, как это будет выглядеть для конечного пользователя.

Что это значит для разработчиков

Эксперимент Cursor — proof of concept, не готовый продукт. Но он показывает направление движения индустрии.

AI-агенты уже способны выполнять масштабные инженерные задачи при правильной оркестрации. Разделение на планировщиков, исполнителей и оценщиков может стать стандартным паттерном для подобных систем.

Роль человека смещается от написания кода к проектированию систем координации и формулировке задач. «Промпты важнее инфраструктуры» — это цитата, над которой стоит задуматься.

Вероятно, следующий год покажет, способны ли такие системы создавать не только впечатляющие демо, но и production-ready софт. FastRender — пока что proof of concept. Но concept уже доказан.