Comment faire fonctionner DeepSeek avec l’Agent Mode de Cursor

DeepSeek expose une API compatible avec OpenAI vers laquelle vous pouvez orienter Cursor (ou acheminer via une passerelle comme CometAPI). Avec une nomenclature des modèles soignée, des vérifications des embeddings et une revue de sécurité, vous pouvez exécuter l’Agent Mode de Cursor avec les modèles DeepSeek pour la génération de code, les refactorings et des workflows pilotés par les tests.

Qu’est-ce que DeepSeek ?

DeepSeek est une plateforme commerciale de modèles d’IA et une famille de modèles qui propose des LLM axés sur le raisonnement, ainsi que des API associées pour le texte, les embeddings et les workflows d’agents. DeepSeek publie un accès web et API à ses modèles et équipes (des versions comme « DeepSeek-V3.2 » et des endpoints de plateforme) destinés à construire des expériences de recherche/assistant/agent. L’API est présentée comme compatible avec OpenAI — ainsi, les outils et clients permettant de fournir un base_url personnalisé + une clé API fonctionnent souvent avec des modifications minimales.

DeepSeek-R1 : le moteur de raisonnement

L’introduction de DeepSeek-R1 a changé la donne pour les workflows « Agentic ». Contrairement aux modèles de chat standard qui se précipitent vers une réponse, R1 utilise un processus de « Chain of Thought » (CoT) similaire à la série o1 d’OpenAI. Dans le Agent Mode de Cursor, cela est crucial. Lorsqu’on demande à un agent de « refactorer le middleware d’authentification et de mettre à jour tous les tests dépendants », il doit planifier avant d’agir. La capacité de R1 à vérifier sa propre logique réduit le taux de chemins de fichiers hallucinés et d’appels d’API incorrects, rendant le Agent Mode significativement plus autonome.

Avancées dans Deepseek V3.2

Publié le 1er décembre 2025, DeepSeek V3.2 a introduit deux technologies révolutionnaires :

DeepSeek Sparse Attention (DSA) : Contrairement aux transformers traditionnels qui gaspillent des calculs en portant attention à chaque token, DSA sélectionne dynamiquement uniquement les informations les plus pertinentes. Cela réduit les coûts d’inférence d’environ 40 % tout en maintenant une fidélité de long contexte (jusqu’à 128k tokens). C’est crucial pour les agents de code qui doivent « lire » des dépôts entiers.
Mode « Thinking » natif : Alors que les modèles précédents nécessitaient un prompt pour « montrer le raisonnement », V3.2 intègre un processus de Chain-of-Thought (CoT) directement dans son architecture. Il vérifie sa propre logique avant de produire du code, réduisant significativement le « taux d’hallucination » dans les imports de bibliothèques et les appels d’API.

L’arrivée imminente de DeepSeek-V4

Les initiés de l’industrie s’enthousiasment actuellement pour le lancement imminent de DeepSeek-V4, prévu pour mi-février 2026 selon les rumeurs. Des fuites suggèrent que ce modèle proposera une fenêtre de contexte dépassant 1 million de jetons et des capacités spécialisées de « long-context coding » conçues pour ingérer des dépôts entiers en un seul passage. Les utilisateurs précoces qui configurent leurs pipelines DeepSeek-Cursor dès maintenant préparent efficacement leur infrastructure pour ce nouveau saut de capacité.

Qu’est-ce que Cursor Agent Mode ?

Si DeepSeek V3.2 est le cerveau, Cursor Agent Mode est le corps. En 2026, la définition d’un « IDE » a changé. Cursor n’est plus seulement un éditeur de texte ; c’est un environnement agentique.

Au-delà de l’autocomplétion

Les outils de codage IA standard (comme l’ancien Copilot) étaient réactifs — ils complétaient la ligne que vous tapiez. Agent Mode est proactif. Il fonctionne comme une boucle autonome :

Planifier : l’agent analyse la demande de l’utilisateur (par ex., « Refactorer le module d’authentification pour utiliser OAuth2 »).
Récupération de contexte : il scanne de manière autonome le système de fichiers, ne lisant que les fichiers pertinents (auth.ts, user_model.go, config.yaml).
Action : il applique des modifications simultanément à plusieurs fichiers.
Vérification : de manière unique, Agent Mode peut exécuter des commandes terminal. Il exécutera npm test ou cargo build, analysera les logs d’erreur et s’auto-corrigera jusqu’à ce que les tests passent.

Cette capacité de « bouclage » est là où le coût devient un facteur. Une seule tâche peut nécessiter 50 appels API. Faire cela avec des modèles coûteux est prohibitif. Le faire avec DeepSeek est négligeable.

Pourquoi intégrer DeepSeek avec Cursor Agent Mode ?

Avantages

Codage autonome avec le modèle de votre choix : si les modèles de DeepSeek correspondent à votre profil coût/latence/qualité, vous pouvez exécuter les agents de Cursor sur ceux-ci pour des refactorings multi-fichiers, la génération de tests ou des correctifs de type CI.
Appels de fonctions + outils : DeepSeek prend en charge les appels de fonctions — utile pour des agents qui doivent orchestrer des outils (exécuter des tests, appeler des linters ou créer des fichiers de manière programmatique).
Flexibilité via des passerelles : vous pouvez placer DeepSeek derrière une passerelle (comme CometAPI) pour ajouter du routage, des contrôles de politique et du multiplexage de modèles. C’est utile pour les équipes qui souhaitent un endpoint unique afin de basculer de fournisseur sans changer les paramètres de Cursor.

Risques et mises en garde

Confidentialité et conformité : DeepSeek a été signalé par des agences nationales et des chercheurs pour des questions de données/télémétrie. Avant de transférer du code propriétaire à DeepSeek (ou à tout tiers), effectuez une revue juridique/sécurité et envisagez des options on-prem ou de passerelle privée.
Mises en garde sur les embeddings et la recherche dans Cursor : les fonctionnalités de Cursor (recherche de code, crawling, embeddings) peuvent se briser ou se comporter de manière inattendue avec des endpoints d’embeddings non standard ou lorsque les dimensions d’embedding ne correspondent pas. La communauté a rapporté des problèmes d’embeddings lorsque base_url a été remplacé. Testez soigneusement.
Nommage des modèles et support des outils : Cursor attend certains noms de modèles ou capacités (par ex., support des outils). Il peut être nécessaire de présenter le modèle DeepSeek avec le nom exact attendu par Cursor ou de configurer un mode personnalisé.

Guide étape par étape : comment faire fonctionner DeepSeek avec Cursor Agent Mode ?

Ci-dessous se trouve une approche pragmatique avec deux options de déploiement : (A) Direct — configurer Cursor pour parler directement à l’endpoint compatible OpenAI de DeepSeek ; (B) Passerelle — placer CometAPI (ou votre propre proxy léger) devant DeepSeek pour centraliser le routage, la politique et l’observabilité.

Prérequis : une installation de Cursor (desktop ou cloud), une clé API DeepSeek (depuis votre compte DeepSeek), et (pour l’option passerelle) un compte CometAPI ou votre passerelle. Testez d’abord dans un dépôt jetable — n’envoyez jamais de secrets ni de code réservé à la production tant que vous n’avez pas terminé la revue de sécurité.

Option A — Intégration directe (la plus rapide à essayer)

1) Vérifier l’accès à l’API DeepSeek avec curl

Remplacez DSEEK_KEY et MODEL_NAME par vos valeurs. Cette étape confirme que DeepSeek répond comme un endpoint compatible 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 vous obtenez une réponse JSON choices valide, poursuivez. La documentation DeepSeek présente les URLs de base et des exemples d’appels.

2) Ajouter DeepSeek comme modèle personnalisé dans Cursor

Dans Cursor : Settings → Models → Add OpenAI API Key (ou équivalent). Utilisez ces champs :

Clé API : collez votre clé API DeepSeek.
Override OpenAI base URL : activez et définissez sur https://api.deepseek.com/v1 (ou https://api.deepseek.com selon les recommandations des docs).
Ajouter le nom du modèle : ajoutez le nom exact du modèle exposé par DeepSeek (par ex., deepseek-code-1.0 ou le modèle listé dans leur tableau de bord).

Notes :

Cursor peut nécessiter à la fois une clé OpenAI valide et la clé du fournisseur dans certaines versions pour l’activation — suivez le flux de vérification. Des utilisateurs ont signalé des bizarreries UI lors de la vérification ; si la vérification échoue mais que curl fonctionne, vérifiez les logs de Cursor ou le forum.

3) Créer un Custom Mode Cursor optimisé pour DeepSeek (recommandé)

Utilisez le Custom Mode de Cursor pour conserver un jeu d’instructions ciblé et une configuration d’outils pour les agents adossés à DeepSeek. Voici un exemple de prompt système et un ensemble de règles que vous pouvez coller dans l’interface 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.

Cela aide à contraindre l’agent et à compenser d’éventuelles différences de comportement du modèle. La documentation de Cursor insiste sur la planification, les instructions et des objectifs vérifiables lors de l’exécution des agents.

4) Tester Agent Mode sur une tâche simple

Demandez à Cursor en Agent Mode : « Ajoute un test unitaire qui vérifie que l’endpoint de login renvoie 401 pour les requêtes non authentifiées, puis implémente le code minimal pour que le test passe. » Observez l’agent produire un plan, effectuer des modifications, exécuter les tests et itérer. S’il cale ou attend une permission, ajustez les règles système ou augmentez l’autonomie de l’agent dans les options du Custom Mode.

5) Dépanner les embeddings et la recherche de code

Si la recherche de code, le crawling ou les fonctionnalités @docs de Cursor se brisent lorsque vous remplacez le base URL, cela provient probablement des différences d’endpoint d’embeddings (mismatch des dimensions ou légères variations de comportement API). Liste de contrôle de dépannage :

Générez un embedding avec l’endpoint d’embeddings de DeepSeek via curl et vérifiez la longueur du vecteur.
Si les dimensions diffèrent de ce que Cursor attend, envisagez d’utiliser une passerelle pour normaliser les embeddings ou de conserver le fournisseur d’embeddings de Cursor comme OpenAI (si la politique le permet), tout en utilisant DeepSeek pour les complétions uniquement. Échecs liés aux embeddings lors du remplacement de base_url.

Option B — Intégration via CometAPI (recommandée pour les équipes)

CometAPI agit comme une passerelle de modèles qui peut présenter un endpoint unique et stable (et des noms de modèles cohérents) tout en routant vers des fournisseurs sous-jacents comme DeepSeek. Cela vous offre de l’observabilité, une facturation centralisée, des hooks de politique et une facilité de changement de fournisseur.

1) Pourquoi utiliser une passerelle ?

Identifiants centralisés et journaux d’audit.
Épinglage de versions de modèles et routage du trafic (A/B tester plusieurs modèles).
Application de politiques (suppression de PII, rédaction de secrets) et mise en cache.
Configuration Cursor simplifiée — vous pointez Cursor vers CometAPI une fois ; le changement de fournisseur ultérieur est une modification côté serveur.

2) Exemple de routage CometAPI -> DeepSeek (conceptuel)

Sur la console de CometAPI, vous créez un alias de modèle (par ex., deepseek/production) qui fait proxy vers l’endpoint de modèle DeepSeek. La passerelle peut fournir une clé API et un base_url tel que https://api.cometapi.com/v1.

3) Configurer Cursor pour utiliser CometAPI

Dans Cursor : Settings → Models → Add OpenAI API Key — utilisez la clé CometAPI.
Remplacer le base URL : https://api.cometapi.com/v1.
Ajoutez le nom du modèle de la passerelle (par ex., deepseek/production ou l’alias que vous avez créé).

4) Exemple de curl via CometAPI qui route vers 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

Ce base_url unique simplifie la configuration de Cursor, et CometAPI peut proposer des options supplémentaires comme la limitation des requêtes, l’observabilité et la comptabilité des coûts.

Quel rôle CometAPI peut-il jouer ici ?

Réponse courte

CometAPI peut agir comme une passerelle d’agrégation de modèles entre Cursor et DeepSeek. Il centralise l’authentification, le routage, les contrôles de coûts, le basculement et vous fournit une interface REST de style OpenAI unique même si vos modèles proviennent de différents fournisseurs.

Rôles pratiques que CometAPI peut fournir

Endpoint unifié : Cursor ou votre serveur n’a besoin de connaître qu’un seul endpoint de passerelle. Vous pouvez router vers deepseek-v3.2 ou basculer vers un autre fournisseur si DeepSeek est indisponible.
Facturation et quotas : CometAPI agrège l’usage pour la facturation et les politiques à travers les modèles — utile pour l’allocation des coûts inter-équipes.
A/B testing de modèles : changez les cibles de modèle sans modifier la configuration de Cursor en mettant à jour les règles de routage dans la passerelle.
Latence et redondance : vous pouvez configurer des fournisseurs de secours pour atténuer les pannes ou les blocages réglementaires dans certaines régions.
Auth simplifiée : stockez les clés des fournisseurs dans Comet ; Cursor n’utilise que votre clé de passerelle (tokens de courte durée depuis votre proxy). Cela réduit l’exposition.

Exemple : appeler CometAPI pour router vers 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())

Consultez la documentation de CometAPI pour les noms de paramètres exacts et les identifiants de modèles — elle prend en charge de nombreux modèles et fournit des analyses d’usage.

Comment fonctionnent les appels d’outils et quoi surveiller pour DeepSeek via Cursor

DeepSeek prend en charge les appels de fonctions et la sortie JSON structurée ; Cursor expose des outils (édition de fichiers, exécution de terminal, HTTP). Lorsqu’un modèle émet un appel de fonction, le harnais d’agent de Cursor orchestre l’exécution de l’outil. Deux éléments de mise en œuvre importants :

Les schémas d’appel de fonction doivent correspondre au harnais de l’agent — la charge utile d’appel de fonction de DeepSeek doit être mappée aux noms d’outils et aux formes d’arguments de Cursor. Testez avec une petite boucle où DeepSeek produit un appel de fonction JSON et votre passerelle (ou Cursor) transmet la fonction analysée à l’outil correspondant.
Mode « Thinking » vs réponse finale — le « raisonnement » de DeepSeek (chain-of-thought) renvoie un contenu de raisonnement et une réponse finale. Le harnais d’agent de Cursor peut choisir d’afficher ou de masquer le contenu de « raisonnement » à l’utilisateur ; pour les appels d’outils, vous voulez généralement que le modèle finalise les arguments avant l’exécution de l’outil. Lisez la documentation DeepSeek sur la gestion de reasoning_content.

Exemple : requête qui déclenche un appel de fonction

{
  "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"
}

Lorsque DeepSeek renvoie {"name":"run_shell","arguments":"{\"cmd\":\"pytest tests/test_utils.py\"}"}, Cursor (ou votre passerelle) doit router cela vers l’outil shell d’exécution et capturer stdout/stderr, puis renvoyer les résultats au modèle comme observations.

Dépannage & FAQ

Q : Cursor affiche « 403 please check the api-key » lorsque j’utilise ma clé DeepSeek — pourquoi ?

R : Cursor peut router certaines requêtes de modèle via son propre backend lorsqu’il utilise des modèles fournis par Cursor ou il peut interdire le BYOK au niveau agent sur des plans inférieurs. Deux remèdes : (1) utilisez l’UI Add Model de Cursor et vérifiez l’URL de base et les sémantiques de clé exactes ; (2) hébergez un proxy que Cursor peut appeler (voir Option B) et vérifiez avec une requête directe vers le proxy. Des fils de discussion communautaires documentent ces comportements.

Q : Les appels de fonctions ne sont pas exécutés ou les arguments sont mal formés.

R : Confirmez le schéma de fonction de DeepSeek et assurez-vous que votre passerelle ou la cartographie d’outils de Cursor correspond aux types JSON attendus. Vérifiez également si DeepSeek a renvoyé uniquement le reasoning_content (trace de raisonnement) et non les arguments finaux de la fonction — renvoyez le contenu final résolu dans un nouveau tour de modèle si nécessaire.

Q : Les exécutions d’agent sont coûteuses. Comment plafonner le coût ?

R : Ajoutez des quotas stricts de jetons/usage dans la passerelle, exigez une revue humaine après N itérations, ou planifiez des exécutions pendant des fenêtres creuses. Journalisez l’usage de jetons dans Comet et créez des alertes si l’exécution dépasse des seuils.

Conclusion : le changement est permanent

L’intégration de DeepSeek avec Cursor Agent Mode est plus qu’une nouvelle fonctionnalité ; c’est une démocratisation du codage IA haut de gamme. En abaissant la barrière d’entrée (coût) et en augmentant le plafond de capacité (raisonnement), DeepSeek a permis aux développeurs individuels d’atteindre la productivité d’une petite équipe.

Pour ceux qui n’utilisent pas encore cette combinaison : mettez à jour votre client Cursor, obtenez une clé API DeepSeek/ CometAPI et activez Agent Mode. L’avenir du codage est là, et il est incroyablement efficace.

Les développeurs peuvent accéder à deepseek v3.2 via CometAPI dès maintenant. Pour commencer, explorez les capacités des modèles de CometAPI dans le Playground et consultez le guide API pour des instructions détaillées. Avant d’y accéder, assurez-vous d’être connecté à CometAPI et d’avoir obtenu la clé API. Com e tAPI propose un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à intégrer.

Prêt à démarrer ? → Free trial of Deepseek v3.2!