Twój dział bezpieczeństwa powiedział nie. Własnościowy kod opuszczający sieć? Nie ma mowy. Więc twoi developerzy dalej copy-paste'owali do ChatGPT jak zwierzęta, a CISO udawał, że tego nie widzi.
2 kwietnia Anysphere wypuścił Cursor 3 — 'zunifikowaną przestrzeń roboczą do budowania oprogramowania z agentami." Flagowa funkcja: self-hosted background agents, które Cursor dostarczył tydzień wcześniej. Autonomiczne kodowanie AI, które trzyma twój kod na twoich serwerach. To od firmy, która osiągnęła $2B rocznego powtarzalnego przychodu do marca 2026, podwajając się z $1B w niecałe cztery miesiące. Ponad połowa Fortune 500 już z tego korzysta.
Architektura czysto spełnia wymagania compliance. Lekki proces worker na twoich serwerach łączy się na zewnątrz przez HTTPS z chmurą Cursora. Żadnych portów przychodzących, żadnych tuneli VPN, żadnych zmian w firewallu. Wykonanie kodu, buildy, testy, sekrety, zależności — wszystko zostaje na twojej infrastrukturze. Inferencja modelu — faktyczne "myślenie" AI — nadal uderza w API Cursora albo jakikolwiek endpoint LLM (large language model — mózg stojący za AI), który skonfigurujesz. Twój kod nigdy nie opuszcza sieci.
Data residency: rozwiązane. Procurement: zadowolony. Ale jest problem, którego nikt nie podniósł na spotkaniu zakupowym.
Kiedy agent pracuje na twoim codebase, buduje indeks semantyczny — głęboką mapę struktury twojego kodu, relacji i wzorców. Cursor nazywa to @Codebase. Uczy się konwencji twojego zespołu, decyzji architektonicznych, wzorców testowania. Po tygodniach używania ten kontekst kumuluje się w coś naprawdę wartościowego: AI, które rozumie twój projekt.
To zrozumienie żyje w chmurze Cursora. A według szczegółowej analizy vexp.dev, nie jest "udostępnione w sposób, który inne narzędzia mogłyby skonsumować." Brak eksportu. Brak API. Brak standardu przenośności. Oficjalna dokumentacja Cursora o self-hosted agents wspomina data residency na siedemnaście sposobów, ale zawiera zero wzmianek o eksporcie kontekstu czy przenośności pamięci.
Cena zmiany? vexp.dev szacuje, że przejście do konkurenta oznacza, że nowe narzędzie musi "od nowa eksplorować twój codebase — ponownie czytać pliki, ponownie odkrywać relacje i ponownie budować kontekst," co może "podwoić lub potroić całkowity koszt tokenów." Tokeny — kawałki słów, które AI czyta i za które ci nalicza — stają się ukrytym podatkiem migracyjnym. Trzy miesiące skumulowanego kontekstu? Wyparowane. Twoje nowe AI zaczyna jako zagubiony stażysta pierwszego dnia.
Żaden format wymiany nie istnieje między Cursor, GitHub Copilot i Claude Code dla pamięci agentów. Niektórzy developerzy na siłę łączą współdzielone pliki instrukcji (.cursorrules, CLAUDE.md) albo dokręcają serwery pamięci MCP (Model Context Protocol — pomyśl USB, ale do podłączania narzędzi AI). To taśma klejąca, nie rozwiązanie.
Zanim twój zespół podpisze się pod Cursor 3, bo spełnia wymóg self-hosted, zadaj jedno pytanie: co się stanie z tym wszystkim, czego agent się nauczył, kiedy będziemy chcieli odejść? Odpowiedź na dziś jest taka, że nie odchodzisz. Nie dlatego, że kod jest uwięziony — Cursor to rozwiązał — ale dlatego, że kontekst jest.
Data residency to wczorajszy lock-in. Pamięć agentów to jutrzejszy. Cursor właśnie zrobił klatkę wygodniejszą. Nie bardziej otwartą.
