Task-verktyget i Cursor - Multi-Agent Guide

📚 Vad är Task-verktyget?

Task-verktyget är en inbyggd funktion i Cursor som låter AI:n skapa subagenter - självständiga AI-processer som kan arbeta parallellt med specifika uppgifter. Det är samma koncept som Claude Code CLI använder, men integrerat direkt i Cursor IDE.

💡 Nyckelinsikt: Du behöver inte göra något speciellt för att använda Task-verktyget. När du ber Cursor om en komplex uppgift kan AI:n automatiskt välja att använda subagenter. Men du kan också explicit be om det!

🔄 Cursor vs Claude Code CLI

Samma koncept, olika gränssnitt

🖥️ Cursor IDE (Task-verktyget)

✅ Integrerat i IDE:n
✅ Automatisk agentanvändning
✅ Visuell feedback i chatten
✅ Ingen extra installation
⚠️ Mindre explicit kontroll
⚠️ Inga permanenta agenter

⌨️ Claude Code CLI

✅ Explicit agentkontroll
✅ Permanenta agenter (.claude/agents/)
✅ CLAUDE.md koordinator
✅ run_in_background: true
⚠️ Kräver separat installation
⚠️ Terminal-baserat

🎯 Slutsats: Båda använder samma underliggande koncept (subagenter), men Cursor gör det mer "automatiskt" medan Claude Code ger dig mer "explicit kontroll".

⚙️ Hur Task-verktyget fungerar

Arbetsflöde

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        DIN FÖRFRÅGAN                             │
│         "Analysera detta projekt från tre perspektiv"            │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    CURSOR (Huvudagent)                           │
│              Analyserar uppgiften, planerar                       │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                              │
              ┌───────────────┼───────────────┐
              ▼               ▼               ▼
        ┌───────────┐   ┌───────────┐   ┌───────────┐
        │  Task 1   │   │  Task 2   │   │  Task 3   │
        │ Perspektiv│   │ Perspektiv│   │ Perspektiv│
        │    A      │   │    B      │   │    C      │
        └─────┬─────┘   └─────┬─────┘   └─────┬─────┘
              │               │               │
              └───────────────┼───────────────┘
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    CURSOR (Sammanställer)                        │
│              Kombinerar resultat, presenterar                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Tekniska parametrar

// Så här ser ett Task-anrop ut internt i Cursor
Task({
  description: "Kort beskrivning (3-5 ord)",
  prompt: "Detaljerade instruktioner för subagenten...",
  subagent_type: "generalPurpose" // eller "explore",
  model: "fast" // valfritt: snabbare modell för enklare uppgifter,
  readonly: true // valfritt: begränsa skrivåtkomst
})
            

Tillgängliga agenttyper

🔧 generalPurpose

Bred problemlösning
Research och analys
Kodgenerering
Tillgång till alla verktyg

🔍 explore

Snabb kodbassökning
Hitta filer och mönster
Förstå projektstruktur
Optimerad för läsning

🎓 Handledning: Kom igång med Multi-Agent

Steg-för-steg guide för att använda Task-verktyget i Cursor

1 Förstå när agenter används

Cursor väljer automatiskt att använda subagenter när uppgiften är:

Komplex och kräver flera steg
Behöver research från flera källor
Kan delas upp i parallella deluppgifter

⚠️ Observera: Du ser inte alltid explicit att agenter används. Cursor kan "tyst" delegera till subagenter i bakgrunden.

2 Be explicit om agenter

Du kan explicit be Cursor att använda agenter genom att formulera din förfrågan rätt:

👤 Du:

"Använd parallella agenter för att analysera detta projekt från tre perspektiv: tekniskt, användarvänlighet och säkerhet. Låt varje agent fokusera på sitt område och sammanställ sedan resultaten."

🤖 Cursor:

Jag startar tre parallella analyser...

[Task 1: Teknisk analys startar...]

[Task 2: UX-analys startar...]

[Task 3: Säkerhetsanalys startar...]

3 Effektiva promptformulering

Nyckeln till bra agentanvändning är att formulera uppgiften så att den naturligt delas upp:

❌ Dålig formulering

"Berätta om AI"

→ För vag, ingen naturlig uppdelning

✅ Bra formulering

"Analysera AI:s påverkan på utbildning från: 1) Lärarperspektiv, 2) Elevperspektiv, 3) Policyperspektiv"

→ Tydlig uppdelning, parallella perspektiv

4 Exempel på multi-agent förfrågningar

Exempel 1: Research

👤 "Researcha fördelar och nackdelar med React, Vue och Angular. Låt tre agenter fokusera på var sitt ramverk, sedan jämför."

Exempel 2: Kodgranskning

👤 "Granska denna kodbas med parallella agenter: en för säkerhetsproblem, en för prestandaoptimering, en för kodkvalitet."

Exempel 3: Dokumentation

👤 "Skapa dokumentation för detta API med separata agenter för: README, API-referens, och exempel/tutorials."

Funktion	Cursor (Task)	Claude Code CLI
Aktivering	Automatisk eller via prompt	Explicit Task()-anrop
Parallell körning	✅ Ja (automatiskt)	✅ Ja (run_in_background: true)
Permanenta agenter	❌ Nej	✅ Ja (.claude/agents/)
CLAUDE.md stöd	✅ Läser filen	✅ Full hierarki + # uppdatering
Synlighet	Delvis (visas i chatten)	Full (temporära filer, IDs)
Återupptagning	❌ Nej	✅ Ja (resume: agentId)
Modellval per agent	✅ Ja (model: "fast")	✅ Ja (model: "haiku")

🧪 Prova själv!

Kopiera någon av dessa prompts och testa i Cursor:

# Prompt 1: Enkel multi-perspektiv analys
Analysera filen index.html från tre perspektiv med parallella agenter:
1. Tillgänglighet (a11y)
2. SEO-optimering  
3. Prestanda

Sammanställ rekommendationer efteråt.
                

# Prompt 2: Research med agenter
Använd explore-agenter för att kartlägga projektstrukturen:
- En agent för att hitta alla HTML-filer
- En agent för att hitta alla JavaScript-filer
- En agent för att identifiera beroenden

Ge mig en sammanfattning av arkitekturen.
                

🤖 Task-verktyget i Cursor