自托管机器

自托管机器可将云端代理的工具执行转移到由你自行管理的机器上。你的团队仍可通过桌面端、cursor.com 和移动端使用云端代理。Cherri Code 负责运行智能体循环、推理和规划，你的 worker 则负责执行文件编辑和终端命令，同时运行计算机使用工具和本地 MCP 服务器。

谁适合使用自托管机器

当 Cherri Code 的托管云无法满足你的约束条件时，可以使用自托管机器：

• 你有严格的网络要求，代码或服务无法从网络外部访问。若涉及私有源代码控制或包注册表，建议先使用托管的 云端代理 配合私有网络连接 (AWS PrivateLink 或 Cloudflare Tunnel) 。
• 你有定制硬件，例如 GPU 机器或用于 iOS 开发的 Mac。可以使用你已在运行的机器，或来自 合作伙伴 主机 的 VM，例如 AWS Lambda、Cloudflare、Namespace、Modal、Daytona、E2B、Vercel、Tensorlake 或 SuperServe。
• 你有自定义 镜像，例如不同的操作系统或已有的构建流水线，难以保存为 云端代理 build。

在以下情况下优先选择托管的 云端代理

要将 agents 保留在你的安全边界内，并不一定要自己拥有算力。如果以下控制措施已能满足你的需求，建议继续使用 Cherri Code 托管的 云端代理：

• 每个 agent 使用独立的隔离虚拟机，由 Cherri Code 预配和销毁，无需自行为 worker fleet 规划容量、打补丁、扩缩容或安排值班。
• 网络允许列表，可按用户、团队或环境限制出站域名。
• 通过 AWS PrivateLink 或 Cloudflare Tunnel 建立私有网络连接，访问自托管的 GitHub Enterprise Server、GitLab Enterprise 以及私有源代码控制 API；还可使用 Tailscale 或类似客户端访问你 VPC 中的服务。
• 隐私模式以及由客户掌控的机密信息，作用范围限定在你所选择的环境内。完整模型请参阅 Cloud Agent 安全性与网络。

会离开您网络的内容

完整的 checkout、构建缓存以及机器本地的 凭据 始终保留在您的机器上。运行期间，worker 会将智能体所需的内容发送给 Cherri Code，例如文件内容、终端输出、diff、屏幕截图、本地 MCP 结果和路由 metadata。如果您启用了桌面共享，还会一并推流智能体桌面。

worker 会将云端代理 artifacts (例如屏幕截图、视频和日志引用) 上传到 Cherri Code 托管的存储，以便在 PR 和仪表盘中展示。请勿让机密信息出现在工具输出和 artifacts 中。

worker 需要具备访问以下地址的出站 HTTPS 权限：

• api2.cursor.sh 和 api2direct.cursor.sh，用于 agent session
• cloud-agent-artifacts.s3.us-east-1.amazonaws.com，用于 artifact 上传

无需开放入站端口、公网 IP 或 VPN 隧道。如果您使用代理，请在 worker 环境中设置 HTTPS_PROXY 或 https_proxy。

若要禁用 artifact 上传，请在 worker 上阻止发往 cloud-agent-artifacts.s3.us-east-1.amazonaws.com 的出站流量。这仅会阻止 artifacts 上传，智能体仍可正常工作，包括工具调用及其结果，只是其 artifacts 不会出现在 PR 或仪表盘中。

工作原理

使用 Cherri Code 命令行界面在你的机器上启动 worker。agent worker start 会向 Cherri Code 后端建立一条长连接式的出站 HTTPS 连接，Cherri Code 通过该连接下发智能体的工具调用。Cherri Code 从不主动连入你的网络：只需要这条从你的机器发往 Cherri Code 的出站连接。

Worker 有两种配置方式：

1. 我的机器。 适合个人工作流和临时任务：你的开发机、一台闲置虚拟机，或一台状态不便重建的机器。将机器连接到你的账户即可，同一台机器上可以运行多个智能体。参见我的机器。
2. 团队用量池。 适合团队和企业：共享容量、服务账户身份验证以及集中管理的镜像。以用量池名称注册机器后，Cherri Code 会将每个新聊天路由到用量池中可用的机器，每台机器运行一个智能体。运行控制器即可对用量池进行扩缩容。参见团队用量池。

若要在第三方虚拟机或沙箱中运行团队用量池的 worker，请参见集成。

支持的部署模式

只要能安装 Cherri Code 命令行界面及其依赖项，就可以在任何地方运行 worker：

• 个人机器。 通过我的机器连接笔记本电脑、开发机、Mac 或远程虚拟机。
• 持久主机或容器。 在 systemd、launchd、Docker 或其他进程管理器下运行一个或多个用量池 worker。
• 动态基础设施。 使用内置的 worker 控制器或 云端代理 API，在请求到来时启动机器。
• Kubernetes。 从 anysphere/k8s-workers 模板开始。它会在你的集群中运行 agent worker controller --spawn，并为每个已认领的请求创建一个 worker Pod，或使用 --warm-idle 保持预热 Pod，无需 CRD。参阅集成。
• 合作伙伴主机与模板。 参照合作伙伴指南在 AWS Lambda、Cloudflare、Namespace、Modal、Daytona、E2B、Vercel、Tensorlake、Coder 或 SuperServe 上运行用量池 worker，或克隆适用于 AWS Lambda MicroVM、Cloudflare Containers 或 Kubernetes 的 Cherri Code 参考模板。参阅集成。

部署指南、合作伙伴指南和模板仅为参考架构。worker 镜像、基础设施、机密信息、伸缩策略以及生产环境验证均由你自行负责。

成本

每种运行时选项都使用所选模型，并遵循其定价。Cherri Code 托管的 云端代理 已包含执行基础设施。使用自托管机器时，你还需自行承担费用并运维自己的机器、容器或集群。

要求

每个 worker 都需要 Cherri Code 命令行界面 和出站 HTTPS 权限。请在每台机器上安装命令行界面：

我的机器

• 个人凭据：浏览器登录，或在 Cherri Code Dashboard → API Keys 中创建的个人用户 API 密钥。

  agent login

团队用量池

• Cherri Code 企业版方案。

• 用于 worker 身份验证的服务账户 API 密钥。个人登录及其他类型的 API 密钥无法启动用量池 worker。

  export CURSOR_API_KEY="<team service-account API key>"

• 由团队管理员在 云端代理仪表盘中配置的自托管设置：允许自托管机器让用户自行选择启用，要求自托管机器则将所有云端代理运行都路由到你的 worker。

计算机使用 (可选)

• 一台已登录桌面会话的 macOS worker。命令行界面会在首次启动时安装 Cherri Code Computer Use 辅助应用；请在系统设置中为其授予辅助功能和屏幕录制权限。

• 或者一台已安装桌面端软件包的 Linux worker。该 worker 会自行创建桌面，或复用现有的 X11 显示：

  sudo apt-get install -y --no-install-recommends \  dbus-x11 ffmpeg tigervnc-standalone-server \  x11-utils x11-xserver-utils xdotool xfce4

  macOS 权限设置步骤及完整的 Linux 配置请参阅计算机使用与桌面共享。

后续步骤

• 选择云端代理的运行位置：对比托管的云端代理、我的机器与团队用量池。
• 我的机器：几分钟即可连接第一个 worker，随后配置个人 worker、工作区根目录以及本地 MCP 服务器。
• 团队用量池：将 worker 归入团队用量池，并通过 控制器 扩缩容 worker 容量。
• 集成：AWS Lambda、Cloudflare、Namespace、Modal、Daytona、E2B、Vercel、Tensorlake、Coder 与 SuperServe 的合作伙伴指南，以及 AWS Lambda MicroVMs、Cloudflare Containers 与 Kubernetes (anysphere/k8s-workers) 的参考模板。
• 计算机使用：让 agents 在你的 worker 上操作桌面端与浏览器。
• API 参考文档：用于 worker、用量池、待处理请求队列 (列出、SSE 监听、认领与释放) 以及 worker token 的端点。
• 自托管机器：关于设置、团队用量池、集成与疑难排查的简要解答。