- Cursorの
/goalにサイト改善を丸投げ → 約24分、一度も止まらずに完走 - 消費トークンは940万。うち910万がキャッシュ読み込み
- Proプランのプール消費は3%程度。想像よりはるかに安かった
2026年8月19日のCursorアップデートで、/goal という機能が追加されました。
公式の説明は「エージェントに完全に完了するまで取り組む長期的な目標を与えられる」。
Tomoya正直、最初は半信半疑でした。
AIエージェントって、途中で息切れして「とりあえずここまでやりました」と returned してくるイメージが強かったからです。
そこで、以前から放置していた自サイトの課題をそのまま投げてみました。
Tomoya結果は冒頭のとおりです。
この記事では、その24分間に何が起きていたのかを実測値で追いかけます。
2026年8月19日アップデートで何が追加されたのか
今回のリリースは「常時稼働のエージェントが、ループごとの人間の介入なしに自律的にソフトウェアを構築・リリースできるようにする」という方向性で、4つの機能が同時に追加されました。
- サブスクリプション：PRやSlackスレッドを購読し、変更が起きたら自動で再開
- カスタムモード：任意のスキルを「常に有効」な状態でチャットに固定
- 専用マシンで動くサブエージェント：各サブエージェントを独立したVMで並列実行
- /goal：完了するまで目標を維持し続ける長期タスクモード
今回検証したのは4つ目の /goal のみです。
他の3つは未検証なので、本記事では紹介にとどめます。
参考にした記事URL: クラウドエージェントとCursor harnessの改善 · Cursor
/goal は通常のチャットと何が違うのか
| 通常のAgentチャット | /goal | |
|---|---|---|
| 停止タイミング | 1タスクごとに応答を返して停止 | 目標を達成するまで継続 |
| 人間の介入 | ループごとに必要 | 原則不要 |
| 得意な領域 | 小さな修正、対話的な設計 | 移行作業、原因調査、一括改善 |
ポイントは「軌道を維持する」という設計思想です。
長時間走らせると文脈が薄れて迷走するのが従来の弱点でしたが、/goal はそこを前提に組まれています。
検証環境と、実際に投げた指示
| 実行環境 | Cursor Cloud Agent |
|---|---|
| モデル | Cursor Grok 4.6 High |
| プラン | Pro |
| 対象 | 自サイト（Private / TypeScript 83.1%・JavaScript 13.2%・CSS 3.7%） |
| 実行時間 | 約24分（人間の介入 0回） |
Tomoya投げたゴールはこちらです。
あえて「手順」ではなく「困っていること」をそのまま書きました。
実際に入力したプロンプト：
/goal
Amazon・楽天の流入が明らかに下がっている問題に対処する。
PageSpeed Insights への対処（使用していない JavaScript の削減／過大なネットワークペイロードの回避／使用していない CSS の削減）。
なぜ流入がないのかを調査して修正する。
Tomoya「調査して修正して」だけ。
ファイル指定もタスク分解もしていません。
ここが今回の一番の賭けでした。
24分間、本当に一度も止まらなかった
エージェントは原因の切り分けから入り、フォント配信・CSS・スクリプトの読み込み方、さらにインデックス制御まで自分で対象を広げていきました。最終的に返ってきた検証ログがこちらです。
Tomoya修正前後を並べると、変化はかなり明確でした。
| 項目 | 修正前 | 修正後 |
|---|---|---|
| woff2 参照数 | 481件 | 0件 |
| CSS サイズ | 約283KB | 約52KB（約82%減） |
| HTML サイズ | 約264KB | 約130KB（約51%減） |
| 同意前の gtag.js | あり | なし |
さらに npm run build の成功、Playwright 75件（chromium / mobile-chrome / tablet）の全通過、契約テストの通過まで自分で確認してから終了しています。
「直しました」で終わらず、検証まで含めて1ゴールとして扱っている点が、従来のチャットとの決定的な差だと感じました。
940万トークンでプール消費は3%だった
Tomoya気になるコストです。
Settings の Spending で確認したところ、内訳はこうなっていました。
- キャッシュ読み込み：約910万トークン
- Input：約20万トークン
- Output：約5万トークン
- 合計：約940万トークン
総量の約97%がキャッシュです。
Tomoya長時間走り続けても、毎回コンテキストを丸ごと読み直しているわけではない、ということですね。
実際、Proのモデルプールの減りは3%程度。
24分間フル稼働させた体感からすると、拍子抜けするほど増えていませんでした。
消費量はタスク内容・リポジトリ規模・モデルによって大きく変わります。
上記はあくまで本検証1回分の実測値で、コストを保証するものではありません。
料金体系も変更される可能性があるため、実行前にご自身のダッシュボードで確認してください。
こういう人に刺さると思う
- 移行作業を抱えている人：手順が長く、途中で止まると面倒な作業ほど向いています
- バックグラウンドで進めたい人：Cloud Agent なのでPCを閉じても走り続けます
- 原因が分からない不具合を抱えている人：調査から修正・検証までを一本で任せられます
逆に、仕様が固まっていない設計フェーズや、意思決定を挟みたいタスクには向きません。そこは従来どおり対話しながら進めるべきだと感じました。
まとめ：Cloud Agent への抵抗感が消えた
Cloud Agent は「よく分からないところで勝手に動かれるのが怖い」という理由で、これまで避けていました。
ただ今回、/goal で丸投げして完走まで見届けたことで、印象がかなり変わっています。
- ゴールだけ書けば、タスク分解も検証も自分でやってくれる
- 24分のロングランでも迷走せず、軌道を維持し続けた
- キャッシュが効くのでコスト効率が良い（940万トークンでプール3%）
次は、公式が推奨しているカスタムモードとの組み合わせ（プレイブックに従わせる）と、/loop による定期チェックを試す予定です。まずは自分のリポジトリで、放置している小さな課題を1つ /goal に投げてみるところから始めるのがおすすめです。
よくある質問
※本記事は2026年8月時点の挙動に基づいています。Cursorの仕様・料金は変更される場合があります。
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この記事での認識の違いがあればコメントにてフィードバックしていただけると幸いです。
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