Cómo hacer que DeepSeek funcione con el Agent Mode de Cursor

DeepSeek expone una API compatible con OpenAI a la que puedes apuntar Cursor (o enrutar a través de un gateway como CometAPI). Con una nomenclatura de modelos cuidadosa, verificaciones de embeddings y una revisión de seguridad, puedes ejecutar el Agent Mode de Cursor contra modelos de DeepSeek para generación de código, refactorizaciones y flujos de trabajo guiados por pruebas.

¿Qué es DeepSeek?

DeepSeek es una plataforma comercial de modelos de IA y una familia de modelos que ofrece LLMs con prioridad en el razonamiento y APIs relacionadas para texto, embeddings y flujos de trabajo de agentes. DeepSeek publica acceso web y por API a sus modelos y equipos (versiones como “DeepSeek-V3.2” y endpoints de plataforma) orientados a crear experiencias de búsqueda/asistente/agente. La API se presenta como compatible con OpenAI — por lo que las herramientas y clientes que permiten proporcionar un base_url personalizado + clave de API a menudo funcionan con cambios mínimos.

DeepSeek-R1: El motor de razonamiento

La introducción de DeepSeek-R1 ha cambiado las reglas del juego para los flujos de trabajo basados en agentes. A diferencia de los modelos de chat estándar que se apresuran a dar una respuesta, R1 utiliza un proceso de "Chain of Thought" (CoT) similar a la serie o1 de OpenAI. En el Agent Mode de Cursor, esto es crítico. Cuando se le pide a un agente "refactoriza el middleware de autenticación y actualiza todas las pruebas dependientes", necesita planificar antes de actuar. La capacidad de R1 para verificar su propia lógica reduce la tasa de rutas de archivo alucinadas y llamadas a API incorrectas, haciendo que el modo Agent sea significativamente más autónomo.

Avances en Deepseek V3.2

Publicado el 1 de diciembre de 2025, DeepSeek V3.2 introdujo dos tecnologías revolucionarias:

DeepSeek Sparse Attention (DSA): A diferencia de los transformers tradicionales que desperdician cómputo al atender a cada token, DSA selecciona dinámicamente solo la información más relevante. Esto reduce los costos de inferencia aproximadamente un 40% y mantiene la fidelidad en contextos largos (hasta 128k tokens). Es crucial para agentes de programación que necesitan "leer" repositorios completos.
Modo de "pensamiento" nativo: Mientras que modelos anteriores requerían prompting para "mostrar el proceso", V3.2 integra un proceso de Chain-of-Thought (CoT) directamente en su arquitectura. Verifica su propia lógica antes de emitir código, reduciendo significativamente la "tasa de alucinación" en imports de librerías y llamadas a API.

La inminente llegada de DeepSeek-V4

Los conocedores del sector están hablando de un lanzamiento inminente de DeepSeek-V4, rumoreado para mediados de febrero de 2026. Las filtraciones sugieren que este modelo contará con una ventana de contexto superior a 1 millón de tokens y capacidades especializadas de "programación en contexto largo" diseñadas para ingerir repositorios completos en una sola pasada. Quienes están preparando ahora sus canalizaciones DeepSeek–Cursor están, efectivamente, preparando su infraestructura para el próximo salto de capacidades.

¿Qué es Cursor Agent Mode?

Si DeepSeek V3.2 es el cerebro, Cursor Agent Mode es el cuerpo. En 2026, la definición de un "IDE" ha cambiado. Cursor ya no es solo un editor de texto; es un entorno basado en agentes.

Más allá del autocompletado

Las herramientas de programación con IA estándar (como el antiguo Copilot) eran reactivas: completaban la línea que estabas escribiendo. Agent Mode es proactivo. Opera como un bucle autónomo:

Planificación: el agente analiza la solicitud del usuario (p. ej., "Refactoriza el módulo de autenticación para usar OAuth2").
Recuperación de contexto: escanea autónomamente el sistema de archivos, leyendo solo los archivos relevantes (auth.ts, user_model.go, config.yaml).
Acción: aplica ediciones en varios archivos simultáneamente.
Verificación: de forma única, Agent Mode puede ejecutar comandos de terminal. Ejecutará npm test o cargo build, analizará los registros de error y se autocorregirá hasta que las pruebas pasen.

Esta capacidad de "bucle" es donde el costo se vuelve un factor. Una sola tarea puede requerir 50 llamadas a la API. Hacer esto con modelos caros es prohibitivo. Hacerlo con DeepSeek es insignificante.

¿Por qué integrar DeepSeek con Cursor Agent Mode?

Beneficios

Programación autónoma con el modelo de tu elección: si los modelos de DeepSeek se ajustan a tu perfil de costo/latencia/calidad, puedes ejecutar los agentes de Cursor contra ellos para refactorizaciones multiarchivo, generación de pruebas o correcciones tipo CI.
Llamadas a funciones + herramientas: DeepSeek admite llamadas a funciones, útil para agentes que deben orquestar herramientas (ejecutar pruebas, llamar linters o crear archivos programáticamente).
Flexibilidad mediante gateways: puedes poner un gateway delante de DeepSeek (como CometAPI) para añadir enrutamiento, control de políticas y multiplexación de modelos. Es útil para equipos que desean un único endpoint para cambiar de proveedor sin modificar la configuración de Cursor.

Riesgos y advertencias

Privacidad y cumplimiento: DeepSeek ha sido señalado por agencias nacionales e investigadores por cuestiones de datos/telemetría. Antes de reenviar código propietario a DeepSeek (o a terceros), realiza una revisión legal/infosec y considera opciones on‑prem o de gateway privado.
Advertencias sobre embeddings y búsqueda en Cursor: funciones de Cursor (búsqueda de código, rastreo, embeddings) pueden fallar o comportarse de forma inesperada con endpoints de embedding no estándar o cuando las dimensiones del embedding no coinciden. La comunidad ha reportado problemas de embeddings cuando se sobrescribió base_url. Prueba exhaustivamente.
Nombres de modelos y soporte de herramientas: Cursor espera ciertos nombres de modelo o capacidades (p. ej., soporte de herramientas). Puede que sea necesario presentar el modelo de DeepSeek con el nombre exacto que Cursor espera o configurar un modo personalizado.

Guía paso a paso: ¿Cómo hacer que DeepSeek funcione con Cursor Agent Mode?

A continuación se presenta un camino pragmático con dos opciones de despliegue: (A) Directa — configura Cursor para hablar directamente con el endpoint compatible con OpenAI de DeepSeek; (B) Gateway — coloca CometAPI (o tu propio proxy ligero) delante de DeepSeek para centralizar enrutamiento, políticas y observabilidad.

Requisitos previos: una instalación de Cursor (escritorio o nube), una clave de API de DeepSeek (de tu cuenta de DeepSeek) y (para la opción de gateway) una cuenta de CometAPI o tu gateway. Prueba primero en un repositorio desechable — nunca envíes secretos ni código exclusivo de producción hasta completar la revisión de seguridad.

Opción A — Integración directa (la más rápida para probar)

1) Verifica el acceso a la API de DeepSeek con curl

Sustituye DSEEK_KEY y MODEL_NAME por tus valores. Este paso confirma que DeepSeek responde como un endpoint compatible con OpenAI.

# 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

Si recibes una respuesta JSON válida con choices, continúa. La documentación de DeepSeek detalla las URLs base y llamadas de ejemplo.

2) Añade DeepSeek como modelo personalizado en Cursor

En Cursor: Settings → Models → Add OpenAI API Key (o equivalente). Usa estos campos:

API key: pega tu clave de API de DeepSeek.
Override OpenAI base URL: habilita y establece https://api.deepseek.com/v1 (o https://api.deepseek.com según recomiende la documentación).
Add model name: añade el nombre exacto del modelo que expone DeepSeek (p. ej., deepseek-code-1.0 o el listado en su panel).

Notas:

En algunas versiones, Cursor puede requerir tanto una clave válida de OpenAI como la clave del proveedor para la activación — sigue el flujo de verificación. Los usuarios han reportado peculiaridades en la verificación de la IU; si la verificación falla pero curl funcionó, revisa los registros de Cursor o el foro.

3) Crea un Custom Mode de Cursor ajustado para DeepSeek (recomendado)

Usa el Custom Mode de Cursor para mantener un conjunto de instrucciones y configuración de herramientas específico para agentes impulsados por DeepSeek. Aquí tienes un ejemplo de system prompt y conjunto de reglas que puedes pegar en la IU de Custom Mode:

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.

Esto ayuda a acotar el comportamiento del agente y compensa posibles diferencias de comportamiento del modelo. La documentación de Cursor enfatiza la planificación, instrucciones y metas verificables al ejecutar agentes.

4) Prueba Agent Mode con una tarea simple

Pídele a Cursor en Agent Mode: “Añade una prueba unitaria que verifique que el endpoint de login devuelve 401 para solicitudes no autenticadas, luego implementa el código mínimo para que la prueba pase.” Observa cómo el agente produce un plan, realiza ediciones, ejecuta pruebas e itera. Si se detiene o espera permiso, ajusta las reglas del sistema o aumenta la autonomía del agente en las opciones de Custom Mode.

5) Soluciona problemas de embeddings y búsqueda de código

Si la búsqueda del código, el rastreo o las funciones @docs de Cursor fallan al cambiar el base_url, probablemente se deba a diferencias en el endpoint de embeddings (desajuste de dimensiones o cambios menores de comportamiento del API). Lista de comprobación:

Genera un embedding con el endpoint de embeddings de DeepSeek vía curl y verifica la longitud del vector.
Si las dimensiones difieren de lo que espera Cursor, considera usar un gateway para normalizar embeddings o mantener el proveedor de embeddings como OpenAI (si la política lo permite), mientras usas DeepSeek solo para completions. Fallos relacionados con embeddings al sobrescribir base_url.

Opción B — Integración vía CometAPI (recomendada para equipos)

CometAPI actúa como un gateway de modelos que puede presentar un único endpoint estable (y nombres de modelo consistentes) mientras enruta a proveedores subyacentes como DeepSeek. Eso te brinda observabilidad, facturación centralizada, hooks de políticas y cambios de proveedor más sencillos.

1) ¿Por qué usar un gateway?

Credenciales centralizadas y registros de auditoría.
Fijación de versiones de modelos y enrutamiento de tráfico (pruebas A/B entre varios modelos).
Aplicación de políticas (eliminar PII, ocultar secretos) y caché.
Configuración más sencilla en Cursor — apuntas Cursor a CometAPI una vez; cambiar de proveedor después es un cambio del lado del servidor.

2) Ejemplo de enrutamiento CometAPI -> DeepSeek (conceptual)

En la consola de CometAPI creas un alias de modelo (p. ej., deepseek/production) que actúa como proxy hacia el endpoint del modelo de DeepSeek. El gateway puede proporcionar una clave de API y un base_url como https://api.cometapi.com/v1.

3) Configura Cursor para usar CometAPI

En Cursor: Settings → Models → Add OpenAI API Key — usa la clave de CometAPI.
Override base URL: https://api.cometapi.com/v1.
Añade el nombre del modelo del gateway (p. ej., deepseek/production o el alias que creaste).

4) Ejemplo de curl vía CometAPI que enruta a 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

Este único base_url simplifica la configuración de Cursor, y CometAPI puede ofrecer opciones extra como limitación de solicitudes, observabilidad y control de costos.

¿Qué papel puede desempeñar CometAPI en esto?

Respuesta corta

CometAPI puede actuar como un gateway de agregación de modelos entre Cursor y DeepSeek. Centraliza autenticación, enrutamiento, controles de costo, conmutación por error y te da una única interfaz REST al estilo OpenAI incluso si tus modelos provienen de distintos proveedores.

Roles prácticos que puede aportar CometAPI

Endpoint unificado: Cursor o tu servidor solo necesitan conocer un endpoint del gateway. Puedes enrutar a deepseek-v3.2 o recurrir a otro proveedor si DeepSeek no está disponible.
Facturación y cuotas: CometAPI agrega el uso para facturación y políticas entre modelos — útil para asignación de costos entre equipos.
Pruebas A/B de modelos: Cambia modelos objetivo sin modificar la configuración de Cursor actualizando reglas de enrutamiento en el gateway.
Latencia y redundancia: Puedes configurar proveedores de respaldo para mitigar caídas o bloqueos regulatorios en ciertas regiones.
Autenticación simplificada: Guarda las claves de proveedores en Comet; Cursor solo usa tu clave del gateway (tokens de corta duración desde tu proxy). Esto reduce la exposición.

Ejemplo: llamar a CometAPI para enrutar a 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())

Consulta la documentación de CometAPI para ver los nombres exactos de parámetros e identificadores de modelos — admite muchos modelos y proporciona analíticas de uso.

¿Cómo funcionan las llamadas a herramientas y qué tener en cuenta con DeepSeek a través de Cursor?

DeepSeek admite llamadas a funciones y salida JSON estructurada; Cursor expone herramientas (edición de archivos, ejecutar terminal, HTTP). Cuando un modelo emite una llamada a función, el mecanismo del agente de Cursor orquesta la ejecución de la herramienta. Dos aspectos importantes de implementación:

Los esquemas de llamadas a funciones deben coincidir con el mecanismo del agente — la carga útil de la llamada a función de DeepSeek debe mapearse a los nombres de herramientas y formas de argumentos de Cursor. Prueba con un pequeño bucle en el que DeepSeek produzca una llamada a función en JSON y tu gateway (o Cursor) reenvíe la función analizada a la herramienta correspondiente.
Modo de pensamiento vs respuesta final — el “pensamiento” (chain-of-thought) de DeepSeek devuelve contenido de razonamiento y una respuesta final. El mecanismo del agente de Cursor puede optar por mostrar u ocultar el contenido de “razonamiento” al usuario; para llamadas a herramientas, normalmente quieres que el modelo finalice los argumentos antes de ejecutar la herramienta. Lee la documentación de DeepSeek sobre el manejo de reasoning_content.

Ejemplo: solicitud que dispara una llamada a función

{
  "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"
}

Cuando DeepSeek devuelve {"name":"run_shell","arguments":"{\"cmd\":\"pytest tests/test_utils.py\"}"}, Cursor (o tu gateway) debe enrutar eso a la herramienta de shell de tiempo de ejecución, capturar stdout/stderr y devolver los resultados al modelo como observaciones.

Solución de problemas y preguntas frecuentes

P: Cursor muestra "403 please check the api-key" al usar mi clave de DeepSeek — ¿por qué?

R: Cursor puede enrutar algunas solicitudes de modelos a través de su propio backend cuando usa modelos proporcionados por Cursor o puede no permitir BYOK a nivel de agente en planes inferiores. Dos soluciones: (1) usa la IU de Add Model de Cursor y verifica exactamente el base_url y la semántica de la clave; (2) aloja un proxy que Cursor pueda llamar (ver Opción B) y verifica con una solicitud directa al proxy. Hilos de la comunidad documentan ambos comportamientos.

P: Las llamadas a funciones no se ejecutan o los argumentos están mal formados.

R: Confirma el esquema de funciones de DeepSeek y asegúrate de que tu gateway o el mapeo de herramientas de Cursor coincida con los tipos JSON esperados. Verifica también si DeepSeek devolvió solo reasoning_content (traza de razonamiento) y no los argumentos finales de la función — devuelve el contenido final resuelto en un nuevo turno del modelo si es necesario.

P: Las ejecuciones del agente son costosas. ¿Cómo limitar el costo?

R: Añade cuotas estrictas de tokens/uso en el gateway, requiere revisión humana tras N iteraciones o programa ejecuciones en ventanas de baja demanda. Registra el uso de tokens en Comet y crea alertas si la ejecución supera los umbrales.

Conclusión: el cambio es permanente

La integración de DeepSeek con Cursor Agent Mode es más que una función nueva; es la democratización de la programación con IA de alto nivel. Al bajar la barrera de entrada (costo) y elevar el techo de capacidad (razonamiento), DeepSeek ha permitido que desarrolladores individuales alcancen la productividad de un pequeño equipo.

Para quienes aún no usan esta combinación: actualiza tu cliente de Cursor, consigue una clave de API de DeepSeek/ CometAPI y activa Agent Mode. El futuro de la programación ya está aquí, y es increíblemente eficiente.

Los desarrolladores pueden acceder a deepseek v3.2 a través de CometAPI ahora. Para comenzar, explora las capacidades del modelo de CometAPI en el Playground y consulta la guía de API para instrucciones detalladas. Antes de acceder, asegúrate de haber iniciado sesión en CometAPI y obtenido la clave de API. Com e tAPI ofrece un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrar.

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