Cursor Composer 1.5 출시: AI 코딩 에이전트의 진화, 무엇이 달라졌나?

2026년 2월, Cursor가 선보인 차세대 AI 코딩 모델

2026년 2월 9일, AI 기반 코드 에디터 Cursor가 Composer 1.5를 공식 출시했습니다. 불과 몇 개월 전 Composer 1.0이 출시된 이후, 강화학습(RL) 규모를 20배 확장하며 대폭 개선된 성능을 선보이고 있습니다.

이번 글에서는 Composer 1.5의 핵심 기능과 1.0 대비 변경사항을 상세히 비교 분석해드립니다.

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Composer 1.0: AI 코딩 에이전트의 시작

탄생 배경 (2025년 10월)

Cursor는 2025년 10월 29일 Composer 1.0을 처음 공개했습니다. Cursor Tab(코드 자동완성 기능) 개발 과정에서 개발자들이 "대화형으로 사용 가능한 가장 똑똑한 모델"을 원한다는 것을 발견했고, 이를 위해 속도와 지능을 균형있게 갖춘 에이전트 모델이 필요했습니다.

Composer 1.0 핵심 특징

1. 아키텍처

• MoE(Mixture-of-Experts) 언어 모델 기반
• 장문 컨텍스트 생성 및 이해 지원
• 실시간 대화형 개발에 최적화된 4배 빠른 생성 속도

2. 강화학습(RL) 기반 훈련

• 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제로 학습
• 코드베이스 전체 시맨틱 검색 도구 활용
• 파일 편집, 터미널 명령어, grep 등 생산성 도구 통합

3. 성능 벤치마크

• Cursor 내부 벤치마크(Cursor Bench) 기준
• Fast Frontier 모델 대비 우수한 성능
• GPT-5, Claude Sonnet 4.5보다는 낮은 점수 (당시 최고 모델들)

4. 훈련 인프라

• PyTorch + Ray 기반 비동기 강화학습
• MXFP8 MoE 커널 활용
• 수천 개의 NVIDIA GPU로 확장 가능

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Composer 1.5: 20배 강력해진 AI 코딩 파트너

핵심 업그레이드 포인트

1. 강화학습 규모 20배 확장

• 동일한 사전학습 모델에 20배 더 많은 RL 단계 적용
• 후처리 학습에 사용된 컴퓨팅 리소스가 사전학습 모델을 초과
• 지속적이고 예측 가능한 성능 향상 입증

2. 적응형 씽킹(Adaptive Thinking) 시스템

가장 혁신적인 기능으로, 문제 난이도에 따라 사고 시간을 조절합니다:

쉬운 문제 → 최소한의 사고로 빠른 응답
어려운 문제 → 만족스러운 답을 찾을 때까지 깊이 사고

씽킹 토큰(Thinking Tokens)이라는 새로운 개념을 도입해:

• 코드베이스를 추론하고 분석
• 다음 단계를 계획
• 모델의 지능에 결정적 역할

3. 셀프 요약(Self-Summarization) 기능

장기 실행 작업에 대한 혁신적 해결책:

• 컨텍스트 한계에 도달하면 자동으로 자신의 프로세스를 요약
• 재귀적으로 여러 번 트리거 가능 (어려운 문제일수록)
• 컨텍스트 길이가 변해도 원래 정확도 유지

4. 성능 향상

내부 벤치마크 결과:

• Composer 1.0을 빠르게 초월
• 특히 어려운 작업에서 개선 폭이 큰 것으로 확인
• 실제 코딩 문제 해결 능력에서 지속적인 성능 향상 곡선

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Composer 1.0 vs 1.5 비교표

구분 Composer 1.0 Composer 1.5

출시일	2025년 10월 29일	2026년 2월 9일
강화학습 규모	기준	20배 확장
씽킹 시스템	없음	적응형 씽킹 토큰
컨텍스트 관리	제한적	셀프 요약 기능
속도	유사 모델 대비 4배 빠름	지능과 속도 균형 최적화
난이도별 최적화	일률적	쉬운 문제 빠르게, 어려운 문제 깊게
성능 (내부 벤치마크)	Frontier급	Composer 1.0 초월
추천 용도	일반 코딩	일상적 대화형 사용

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실제 사용 시나리오: 언제 Composer 1.5를 사용해야 할까?

적합한 경우

1. 복잡한 멀티 스텝 코딩 작업

• 여러 파일에 걸친 리팩토링
• 아키텍처 수준의 변경
• 레거시 코드베이스 분석 및 개선

2. 실시간 대화형 개발

• 빠른 반복 작업이 필요한 프로토타이핑
• 실시간 피드백이 중요한 디버깅
• 대화형 코드 리뷰 및 개선

3. 대규모 코드베이스 작업

• 셀프 요약 기능으로 긴 컨텍스트 유지
• 전체 프로젝트 구조 이해 필요 작업

주의사항

• GPT-5, Claude Sonnet 4.5 등 최고 성능 모델보다는 낮은 벤치마크
• 속도와 지능의 균형에 초점을 맞춘 모델
• 크레딧 기반 과금 시스템 (무료 체험 기간 있음)

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가격 정책

Composer 1.5는 크레딧 기반 과금 시스템을 사용합니다.

상세 가격은 Cursor 공식 문서에서 확인 가능하며, 초기 사용자들에게는 제한적 무료 체험 기회가 제공되었습니다.

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기술적 혁신: RL 스케일링의 의미

Cursor팀이 강조한 핵심 메시지:

"코딩을 위한 강화학습은 계속해서 확장 가능하며, 예측 가능한 지능 향상을 보여줍니다."

이는 AI 코딩 도구 업계에 중요한 시사점을 제공합니다:

1. 오픈소스 모델 파인튜닝 가능성: Composer는 오픈소스 모델(Llama, Qwen 등)을 RL로 파인튜닝한 것으로 추정됩니다.
2. OpenAI/Anthropic과의 경쟁: 자체 모델로 대형 AI 기업과 경쟁 가능성 입증
3. 마진 구조 개선: 외부 API 의존도를 낮춰 수익성 개선 가능

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개발자 커뮤니티 반응

Cursor 포럼과 X(구 트위터)에서의 초기 반응:

긍정적 피드백

• "속도와 지능의 균형이 훌륭하다"
• "복잡한 작업에서 체감되는 성능 향상"
• "적응형 씽킹이 생각보다 똑똑하게 작동"

개선 요청

• 가격 정책의 투명성 필요
• 무료 체험 크레딧 확대 요청
• 벤치마크 결과의 공개 필요

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결론: AI 코딩의 새로운 기준점

Composer 1.5는 단순한 버전 업그레이드가 아닙니다. 강화학습 스케일링을 통한 지속적 개선 가능성을 실증한 사례로, AI 코딩 도구의 미래 방향성을 제시합니다.

핵심 요약

✅ 20배 강화학습 확장으로 대폭 향상된 성능
✅ 적응형 씽킹: 문제 난이도에 따른 지능적 응답
✅ 셀프 요약: 긴 작업에서도 정확도 유지
✅ 속도와 지능의 최적 균형: 일상적 사용에 권장

앞으로의 전망

Cursor팀의 지속적인 RL 투자와 성능 개선 곡선을 볼 때, Composer 2.0 이후 버전에서도 예측 가능한 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

특히 한국 개발자 커뮤니티에서 주목할 점은:

• 대규모 코드베이스 작업 시 셀프 요약 기능 활용
• 빠른 반복 개발이 필요한 스타트업 환경에 적합
• 크레딧 비용 대비 생산성 향상 효과 검증 필요

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관련 링크

• Cursor 공식 블로그 - Composer 1.5 소개
• Cursor 공식 블로그 - Composer 1.0 기술 문서
• Cursor 커뮤니티 포럼 - Composer 1.5 토론