Cursor昨天發布了一篇文章 - 《Scaling long-running autonomous coding》去探索如何讓智能體能像工程師一樣連續很長時間幹好一個項目。

@wilsonzlin 通過使用planner agent做管理分工，workers agent做編程完成任務讓AI連續工作接近一周的時間，寫了超過1000個文件100萬行代碼，做出了一個網頁瀏覽器。

用GPT-5.2 Pro做估算，每一行代碼都需要多輪閱讀上下文，做嘗試/回滾/修復，不同的智能體做規劃、執行、評估，每一行代碼或許會消耗2-5k token。整個項目接近20億到50億token，為了簡化分析粗略按照30億token來算。

按照
90% input tokens
10% output / reasoning tokens

使用 GPT-5.2 標準價
Input：$1.75 / 1M tokens
Output：$14.00 / 1M tokens

最後的成本在8900美元左右。如果不按照工作量和工作小時來看，“雇用”這樣一個永不停歇的AI工程師一個月成本在35600刀，一年則為42.7萬美元。和谷歌雇用一個L4的工程師成本一樣。