Sådan får du DeepSeek til at fungere med Cursor’s Agent Mode

DeepSeek udstiller en OpenAI-kompatibel API, som du kan pege Cursor mod (eller rute via en gateway som CometAPI). Med omhyggelig modelnavngivning, embedding-kontroller og en sikkerhedsgennemgang kan du køre Cursors Agent Mode mod DeepSeek-modeller til kodegenerering, refaktoreringer og testdrevede arbejdsgange.

Hvad er DeepSeek?

DeepSeek er en kommerciel AI-modelplatform og en modelfamilie, der tilbyder LLM’er med fokus på ræsonnering samt relaterede API’er til tekst, embeddings og agent-arbejdsgange. DeepSeek udgiver både web- og API-adgang til sine modeller og teams (versioner som “DeepSeek-V3.2” og platform-endpoints), målrettet opbygning af søge-/assistent-/agent-oplevelser. API’en præsenteres som OpenAI-kompatibel — så værktøjer og klienter, der lader dig angive en brugerdefineret base_url + API-nøgle, vil ofte fungere med minimale ændringer.

DeepSeek-R1: Den ræsonnerende motor

Introduktionen af DeepSeek-R1 har været et “game-changer” for “agentiske” arbejdsgange. I modsætning til standard-chatmodeller, der haster mod et svar, benytter R1 en “Chain of Thought” (CoT)-proces, der minder om OpenAI’s o1-serie. I Cursor Agent Mode er dette kritisk. Når en agent bliver bedt om at “refactor the authentication middleware and update all dependent tests”, skal den planlægge, før den handler. R1’s evne til at verificere sin egen logik reducerer frekvensen af hallucinerede filstier og forkerte API-kald, hvilket gør Agent Mode markant mere autonom.

Gennembrud i DeepSeek V3.2

Udgivet den 1. december 2025 introducerede DeepSeek V3.2 to banebrydende teknologier:

DeepSeek Sparse Attention (DSA): I modsætning til traditionelle transformer-modeller, der spilder beregning ved at “attende” til hver token, vælger DSA dynamisk kun den mest relevante information. Dette reducerer inferensomkostninger med cirka 40% samtidig med, at lang-kontekst-fidelitet bevares (op til 128k tokens). Det er afgørende for kodeagenter, der skal “læse” hele repositories.
Indbygget “Thinking”-tilstand: Mens tidligere modeller krævede promptning for at “vise dit arbejde”, integrerer V3.2 en Chain-of-Thought (CoT)-proces direkte i arkitekturen. Den verificerer sin egen logik, før den outputter kode, hvilket markant reducerer “hallucinationsraten” i biblioteksimports og API-kald.

Den forestående ankomst af DeepSeek-V4

Branchefolk summer i øjeblikket om den snarlige lancering af DeepSeek-V4, rygtet til midten af februar 2026. Lækager antyder, at denne model vil have et kontekstvindue på over 1 million tokens og specialiserede “long-context coding”-egenskaber designet til at indtage hele repositories i ét enkelt pass. Tidlige adoptører, der opsætter deres DeepSeek–Cursor-pipelines nu, forbereder effektivt deres infrastruktur til næste spring i kapabilitet.

Hvad er Cursor Agent Mode?

Hvis DeepSeek V3.2 er hjernen, er Cursor Agent Mode kroppen. I 2026 har definitionen af et “IDE” ændret sig. Cursor er ikke længere bare en teksteditor; det er et agentisk miljø.

Ud over autoudfyldning

Standard AI-kodeværktøjer (som den gamle Copilot) var reaktive — de fuldførte linjen, du skrev. Agent Mode er proaktiv. Den fungerer som en autonom løkke:

Plan: Agenten analyserer brugerens anmodning (f.eks. “Refactor the authentication module to use OAuth2”).
Kontekstindhentning: Den scanner autonomt filsystemet og læser kun de relevante filer (auth.ts, user_model.go, config.yaml).
Handling: Den anvender ændringer på tværs af flere filer samtidig.
Verificering: Unikt kan Agent Mode køre terminalkommandoer. Den vil udføre npm test eller cargo build, parse fejllogs og selv-korrigere sin kode, indtil testene består.

Denne “looping”-kapabilitet er der, hvor omkostninger bliver en faktor. En enkelt opgave kan kræve 50 API-kald. At gøre dette med dyre modeller er prohibitivt. At gøre det med DeepSeek er ubetydeligt.

Hvorfor integrere DeepSeek med Cursor Agent Mode?

Fordele

Autonom kodning med dit eget modelvalg: Hvis DeepSeeks modeller passer til din profil for omkostning/latens/kvalitet, kan du køre Cursors agenter mod dem til refaktoreringer på flere filer, testgenerering eller CI-stil rettelser.
Function calling + værktøjer: DeepSeek understøtter function calling — nyttigt for agenter, der skal orkestrere værktøjer (køre tests, kalde linters eller oprette filer programmæssigt).
Fleksibilitet via gateways: Du kan frontende DeepSeek med en gateway (som CometAPI) for at tilføje routing, policy-kontrol og model-multiplexing. Dette er nyttigt for teams, der vil have et enkelt endpoint til at skifte udbydere uden at ændre Cursor-indstillinger.

Risici og forbehold

Privatliv & compliance: DeepSeek er blevet flaget af nationale agenturer og forskere for data-/telemetri-spørgsmål. Før du videresender proprietær kode til DeepSeek (eller nogen tredjepart), udfør en juridisk/infosec-gennemgang og overvej on-prem eller private gateway-muligheder.
Embeddings- og søgeforbehold i Cursor: Cursor-funktioner (kodesøgning, crawling, embeddings) kan gå i stykker eller opføre sig uventet med ikke-standard embedding-endpoints eller når model-embedding-dimensioner ikke matcher. Community’et har rapporteret embedding-problemer, når base_url blev tilsidesat. Test grundigt.
Modelnavngivning og værktøjsstøtte: Cursor forventer visse modelnavne eller kapabiliteter (f.eks. værktøjsstøtte). Du kan være nødt til at præsentere DeepSeek-modellen med det nøjagtige navn, Cursor forventer, eller konfigurere en brugerdefineret mode.

Trin-for-trin guide: Sådan får du DeepSeek til at fungere med Cursor Agent Mode?

Nedenfor er en pragmatisk vej med to udrulningsmuligheder: (A) Direkte — konfigurer Cursor til at tale direkte med DeepSeeks OpenAI-kompatible endpoint; (B) Gateway — sæt CometAPI (eller din egen letvægtsproxy) foran DeepSeek for at centralisere routing, policy og observabilitet.

Forudsætninger: en Cursor-installation (desktop eller cloud), en DeepSeek API-nøgle (fra din DeepSeek-konto), og (for gateway-optionen) en CometAPI-konto eller din gateway. Test i et disposable repo først — send aldrig hemmeligheder eller produktions-kode, før du har gennemført sikkerhedsgennemgang.

Option A — Direkte integration (hurtigst at prøve)

1) Verificer DeepSeek API-adgang med curl

Erstat DSEEK_KEY og MODEL_NAME med dine værdier. Dette trin bekræfter, at DeepSeek svarer som et OpenAI-kompatibelt endpoint.

# Chat completion style test (DeepSeek OpenAI-compatible)
export DSEEK_KEY="sk-...your_key..."
curl -s -X POST "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $DSEEK_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model":"deepseek-code-1.0",
    "messages":[{"role":"system","content":"You are a helpful code assistant."},
                {"role":"user","content":"Write a one-file Node.js Express hello world"}]
  }' | jq

Hvis du får et gyldigt JSON-choices-svar, fortsæt. DeepSeek-dokumentationen beskriver base-URL’er og eksempelkald.

2) Tilføj DeepSeek som en brugerdefineret model i Cursor

I Cursor: Settings → Models → Add OpenAI API Key (eller tilsvarende). Brug disse felter:

API key: indsæt din DeepSeek API-nøgle.
Override OpenAI base URL: aktivér og angiv til https://api.deepseek.com/v1 (eller https://api.deepseek.com afhængigt af hvad dokumentationen anbefaler).
Add model name: tilføj det nøjagtige modelnavn, DeepSeek eksponerer (f.eks. deepseek-code-1.0 eller modellen angivet i deres dashboard).

Bemærkninger:

Cursor kan kræve både en gyldig OpenAI-nøgle og udbydernøglen i nogle versioner for aktivering — følg verificeringsflowet. Brugere har rapporteret UI-quirks i verificeringstrinnet; hvis verificering fejler, men curl fungerede, så tjek Cursor-logs eller forummet.

3) Opret en Cursor Custom Mode tunet til DeepSeek (anbefalet)

Brug Cursors Custom Mode for at holde et målrettet instruktionssæt og værktøjskonfiguration til DeepSeek-baserede agenter. Her er et eksempel på system-prompt og regelsæt, du kan indsætte i Custom Mode UI:

System prompt (example):
You are an autonomous code agent. Use concise diffs when editing files and produce unit tests when you modify functionality. Always run the project's test suite after changes; do not commit failing tests. Ask before changing database migrations. Limit external network requests. Use the provided tooling (file edits, run tests, lint) and explain major design decisions in a short follow-up message.

Rules:
- Tests first: always add or update tests for code changes.
- No secrets: do not output or exfiltrate API keys or secrets.
- Small commits: prefer multiple small commits over a single huge change.

Dette hjælper med at begrænse agenten og kompenserer for eventuelle adfærdsmæssige forskelle i modellen. Cursors dokumentation understreger planlægning, instruktioner og verificerbare mål, når der køres agenter.

4) Test Agent Mode på en simpel opgave

Bed Cursor i Agent Mode: “Tilføj en enhedstest, der verificerer, at login-endpointet returnerer 401 for uautentificerede forespørgsler, og implementér derefter den minimale kode, så testen består.” Se agenten producere en plan, foretage ændringer, køre tests og iterere. Hvis den går i stå eller venter på tilladelse, så justér systemreglerne eller øg agentens autonomi i Custom Mode-indstillingerne.

5) Fejlfinding for embeddings og kodesøgning

Hvis Cursors kodebasesøgning, crawling eller @docs-funktioner går i stykker, når du skifter base-URL, er det sandsynligvis på grund af forskelle i embeddings-endpoints (dimensionsmis-match eller mindre API-adfærdsændringer). Tjekliste til fejlfinding:

Generér et embedding via DeepSeeks embeddings-endpoint med curl og verificér vektor-længden.
Hvis dimensionerne afviger fra, hvad Cursor forventer, overvej at bruge en gateway til at normalisere embeddings, eller behold Cursors embedding-udbyder som OpenAI (hvis policy tillader), mens du bruger DeepSeek til completions only. Embedding-relaterede fejl ved tilsidesættelse af base_url.

Option B — Integration via CometAPI (anbefalet for teams)

CometAPI fungerer som en modelgateway, der kan præsentere ét stabilt endpoint (og konsistente modelnavne), mens den router til underliggende udbydere som DeepSeek. Det giver dig observabilitet, centraliseret fakturering, policy-hooks og lettere udbyderskift.

1) Hvorfor bruge en gateway?

Centraliserede legitimationsoplysninger og audit logs.
Modelversions-pinning og trafikrouting (A/B-test af flere modeller).
Policy-håndhævelse (fjern PII, redaktér hemmeligheder) og caching.
Simplere Cursor-konfiguration — du peger Cursor mod CometAPI én gang; skift af udbydere senere er en server-side konfigurationsændring.

2) Eksempel på CometAPI -> DeepSeek-routing (konceptuelt)

På CometAPI’s konsol opretter du et model-alias (f.eks. deepseek/production), der proxier til DeepSeeks model-endpoint. Gatewayen kan give en API-nøgle og en base_url såsom https://api.cometapi.com/v1.

3) Konfigurér Cursor til at bruge CometAPI

I Cursor: Settings → Models → Add OpenAI API Key — brug CometAPI-nøglen.
Override base URL: https://api.cometapi.com/v1.
Tilføj gateway-modelnavnet (f.eks. deepseek/production eller det alias, du oprettede).

4) Eksempel-curl via CometAPI, der router til DeepSeek

# Request to CometAPI, which routes to DeepSeek under the hood
export COMET_KEY="sk-comet-..."
curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $COMET_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model":"deepseek/production",
    "messages":[{"role":"system","content":"You are a careful code assistant."},
                {"role":"user","content":"Refactor function X to improve readability and add tests."}]
  }' | jq

Denne ene base_url gør Cursor-konfiguration enklere, og CometAPI kan tilbyde ekstra muligheder som request-throttling, observabilitet og omkostningsregnskab.

Hvilken rolle kan CometAPI spille i dette?

Kort svar

CometAPI kan fungere som en model-aggregationsgateway mellem Cursor og DeepSeek. Den centraliserer godkendelse, routing, omkostningskontroller, failover og giver dig én OpenAI-stil REST-grænseflade, selv hvis dine modeller kommer fra forskellige udbydere.

Praktiske roller CometAPI kan levere

Ensartet endpoint: Cursor eller din server behøver kun at kende ét gateway-endpoint. Du kan route til deepseek-v3.2 eller falde tilbage til en anden udbyder, hvis DeepSeek er utilgængelig.
Fakturering og kvoter: CometAPI aggregerer forbrug til fakturering og policies på tværs af modeller — nyttigt til omkostningsallokering på tværs af teams.
Model A/B-test: Skift modelmål uden at ændre Cursor-konfiguration ved at opdatere routingregler i gatewayen.
Latens & redundans: Du kan konfigurere fallback-udbydere for at afbøde nedetid eller regulatoriske blokeringer i bestemte regioner.
Forenklet auth: Gem udbydernøgler i Comet; Cursor bruger kun din gateway-nøgle (kortlivede tokens fra din proxy). Dette reducerer eksponering.

Eksempel: kalde CometAPI for at route til DeepSeek (Python)

import requests
COMET_KEY = "sk-xxxxxxxx"
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "deepseek-v3.2",   # instruct gateway which model to run
  "messages": [{"role":"user","content":"Refactor this function to be more testable:"}],
  "max_tokens": 1024,
  "stream": False
}

resp = requests.post(url, json=payload, headers={"Authorization": f"Bearer {COMET_KEY}"})
print(resp.json())

Tjek CometAPI’s docs for nøjagtige parameternavne og modelidentifikatorer — den understøtter mange modeller og tilbyder brugeranalyse.

Hvordan fungerer værktøjsopkald, og hvad skal man være opmærksom på med DeepSeek via Cursor

DeepSeek understøtter function calling og struktureret JSON-output; Cursor udstiller værktøjer (file edit, run terminal, HTTP). Når en model udsender et function call, orkestrerer Cursors agent-harness værktøjsudførelsen. To vigtige implementeringspunkter:

Funktionskald-skemaer skal matche agent-harness — DeepSeeks function-call payload bør mappes til Cursors værktøjsnavne og argumentformer. Test med en lille løkke, hvor DeepSeek producerer et JSON-funktionskald, og din gateway (eller Cursor) videresender den parse’de funktion til det matchende værktøj.
Thinking mode vs final answer — DeepSeeks “thinking” (chain-of-thought) tilstand returnerer ræsonneringsindhold og et endeligt svar. Cursors agent-harness kan vælge at vise eller skjule “reasoning”-indhold for brugeren; for værktøjsopkald vil du normalt have, at modellen færdiggør argumenter, før værktøjet udføres. Læs DeepSeek-dokumentationen om håndtering af reasoning_content.

Eksempel: request, der udløser et funktionskald

{
  "model":"deepseek-reasoner",
  "messages":[{"role":"system","content":"You are an autonomous coding agent. Use tools only when necessary."},
              {"role":"user","content":"Run tests and fix failing assertions in tests/test_utils.py"}],
  "functions":[
    {"name":"run_shell","description":"execute shell command","parameters":{"type":"object","properties":{"cmd":{"type":"string"}},"required":["cmd"]}}
  ],
  "function_call":"auto"
}

Når DeepSeek returnerer {"name":"run_shell","arguments":"{\"cmd\":\"pytest tests/test_utils.py\"}"}, skal Cursor (eller din gateway) route det til runtime shell-værktøjet, indfange stdout/stderr og sende resultaterne tilbage til modellen som observationer.

Fejlfinding og FAQ

Q: Cursor viser “403 please check the api-key”, når jeg bruger min DeepSeek-nøgle — hvorfor?

A: Cursor kan route nogle modelanmodninger via sin egen backend, når der bruges Cursor-leverede modeller, eller det kan afvise agent-niveau BYOK på lavere planer. To løsninger: (1) brug Cursors Add Model-UI og verificér nøjagtig base-URL og nøglesemantik; (2) host en proxy, som Cursor kan kalde (se Option B), og verificér med en direkte request til proxyen. Community-tråde dokumenterer begge adfærd.

Q: Funktionskald udføres ikke, eller argumenter er fejlformede.

A: Bekræft DeepSeeks funktionsskema og sørg for, at din gateway- eller Cursor-værktøjsmapping matcher forventede JSON-typer. Tjek også om DeepSeek kun returnerede reasoning_content (tænkningsspor) og ikke endelige funktionsargumenter — send det endeligt afklarede indhold tilbage i en ny modelturn, hvis nødvendigt.

Q: Agent-kørsler er dyre. Hvordan begrænser man omkostningerne?

A: Tilføj hårde token-/forbrugskvoter i gatewayen, kræv menneskelig gennemgang efter N iterationer, eller planlæg kørsler i off-peak vinduer. Log tokenforbrug til Comet og opret alarmer, hvis kørslen overskrider tærskler.

Konklusion: Skiftet er permanent

Integrationen af DeepSeek med Cursor Agent Mode er mere end bare en ny funktion; det er en demokratisering af high-end AI-kodning. Ved at sænke adgangsbarrieren (omkostninger) og hæve kapabilitetsloftet (ræsonnering) har DeepSeek givet individuelle udviklere produktiviteten fra et lille team.

For dem, der endnu ikke bruger denne kombination: opdater din Cursor-klient, hent en DeepSeek/ CometAPI API-nøgle, og slå Agent Mode til. Fremtiden for kodning er her, og den er utroligt effektiv.

Udviklere kan få adgang til deepseek v3.2 via CometAPI nu. For at komme i gang, udforsk modelkapabiliteterne i CometAPI i Playground, og konsulter API-guiden for detaljerede instruktioner. Før adgang, sørg venligst for, at du er logget ind på CometAPI og har fået API-nøglen. Com e tAPI tilbyder en pris langt under den officielle pris for at hjælpe dig med integrationen.

Klar til at gå? → Free trial of Deepseek v3.2!