Bagaimana untuk membuat DeepSeek berfungsi dengan Cursor’s Agent Mode

DeepSeek menyediakan API yang serasi dengan OpenAI yang boleh anda arahkan kepada Cursor (atau lalukan melalui gerbang seperti CometAPI). Dengan penamaan model yang teliti, semakan embeddings, dan semakan keselamatan, anda boleh menjalankan Cursor’s Agent Mode terhadap model DeepSeek untuk penjanaan kod, refaktor, dan aliran kerja berasaskan ujian.

Apakah DeepSeek?

DeepSeek ialah platform model AI komersial dan keluarga model yang menawarkan LLM berorientasikan penaakulan serta API berkaitan untuk teks, embeddings, dan aliran kerja agen. DeepSeek menyediakan akses web dan API kepada model serta pasukan mereka (versi seperti “DeepSeek-V3.2” dan titik akhir platform) yang disasarkan untuk membina pengalaman carian/pembantu/agen. API disajikan sebagai serasi dengan OpenAI — jadi alat dan klien yang membenarkan anda membekalkan base_url khusus + kunci API lazimnya berfungsi dengan perubahan minimum.

DeepSeek-R1: Enjin Penaakulan

Pengenalan DeepSeek-R1 telah menjadi pengubah permainan untuk "agen" aliran kerja. Berbeza dengan model sembang standard yang tergesa-gesa kepada jawapan, R1 menggunakan proses "Chain of Thought" (CoT) yang serupa dengan siri o1 daripada OpenAI. Dalam Cursor Agent Mode, ini adalah kritikal. Apabila agen diminta untuk "mengubah suai middleware pengesahan dan mengemas kini semua ujian yang bergantung", ia perlu merancang sebelum bertindak. Keupayaan R1 untuk mengesahkan logiknya sendiri mengurangkan kadar halusinasi laluan fail dan panggilan API yang salah, menjadikan mod agen jauh lebih autonomi.

Pencapaian dalam Deepseek V3.2

Dikeluarkan pada 1 Disember 2025, DeepSeek V3.2 memperkenalkan dua teknologi terobosan:

DeepSeek Sparse Attention (DSA): Tidak seperti transformer tradisional yang membazir pengiraan dengan memberi perhatian kepada setiap token, DSA secara dinamik memilih hanya maklumat yang paling relevan. Ini mengurangkan kos inferens kira-kira 40% sambil mengekalkan ketepatan konteks panjang (sehingga 128k token). Ini penting untuk agen pengkodan yang perlu "membaca" keseluruhan repositori.
Mod "Pemikiran" natif: Walaupun model sebelumnya memerlukan pemasaan untuk "menunjukkan kerja anda," V3.2 mengintegrasikan proses Chain-of-Thought (CoT) terus ke dalam arkitekturnya. Ia mengesahkan logik sendiri sebelum mengeluarkan kod, sekali gus mengurangkan dengan ketara "kadar halusinasi" dalam import perpustakaan dan panggilan API.

Ketibaan DeepSeek-V4 yang Menjulang

Orang dalam industri kini hangat membincangkan pelancaran DeepSeek-V4 yang bakal tiba, dikhabarkan sekitar pertengahan Februari 2026. Kebocoran maklumat mencadangkan model ini akan menampilkan tetingkap konteks melebihi 1 juta token dan keupayaan khusus "pengkodan konteks panjang" yang direka untuk menelan seluruh repositori dalam satu laluan. Pengguna awal yang menyediakan rangkaian DeepSeek–Cursor mereka sekarang secara efektif sedang mempersiapkan infrastruktur untuk lonjakan keupayaan seterusnya.

Apakah Cursor Agent Mode?

Jika DeepSeek V3.2 ialah otak, Cursor Agent Mode ialah tubuh. Pada tahun 2026, definisi "IDE" telah berubah. Cursor bukan lagi sekadar penyunting teks; ia adalah persekitaran berorientasi agen.

Melangkaui Autolengkap

Alat pengkodan AI standard (seperti Copilot lama) bersifat reaktif — ia melengkapkan baris yang anda taip. Agent Mode bersifat proaktif. Ia beroperasi sebagai gelung autonomi:

Rancang: Agen menganalisis permintaan pengguna (contohnya, "Refaktor modul pengesahan untuk menggunakan OAuth2").
Pengambilan konteks: Ia mengimbas sistem fail secara autonomi, membaca hanya fail yang berkaitan (auth.ts, user_model.go, config.yaml).
Tindakan: Ia membuat suntingan merentas berbilang fail secara serentak.
Pengesahan: Secara unik, Agent Mode boleh menjalankan perintah terminal. Ia akan melaksanakan npm test atau cargo build, menghurai log ralat, dan membetulkan kodnya sendiri sehingga ujian lulus.

Keupayaan "gelung" inilah yang menjadikan kos faktor penting. Satu tugas tunggal mungkin memerlukan 50 panggilan API. Melakukan ini dengan model mahal adalah tidak praktikal. Melakukannya dengan DeepSeek hampir tidak membebankan.

Mengapa mengintegrasikan DeepSeek dengan Cursor Agent Mode?

Manfaat

Pengkodan autonomi dengan pilihan model anda sendiri: Jika model DeepSeek sesuai dengan profil kos/latensi/kualiti anda, anda boleh menjalankan agen Cursor terhadapnya untuk refaktor berbilang fail, penjanaan ujian, atau pembaikan gaya CI.
Pemanggilan fungsi + alat: DeepSeek menyokong pemanggilan fungsi — berguna untuk agen yang perlu mengorkestrasi peralatan (menjalankan ujian, memanggil linter, atau mencipta fail secara programatik).
Fleksibiliti melalui gerbang: Anda boleh meletakkan gerbang di hadapan DeepSeek (seperti CometAPI) untuk menambah perutean, kawalan dasar, dan multipleksing model. Ini berguna untuk pasukan yang mahukan titik akhir tunggal untuk menukar pembekal tanpa mengubah tetapan Cursor.

Risiko & peringatan

Privasi & pematuhan: DeepSeek telah ditandakan oleh agensi kebangsaan dan penyelidik berkenaan isu data/telemetri. Sebelum menghantar kod proprietari kepada DeepSeek (atau pihak ketiga), jalankan semakan perundangan/infosec dan pertimbangkan pilihan di premis atau gerbang peribadi.
Peringatan embeddings & carian dalam Cursor: Ciri Cursor (carian kod, perayapan, embeddings) mungkin rosak atau berkelakuan tidak dijangka dengan titik akhir embedding bukan standard atau apabila dimensi embedding model tidak sepadan. Komuniti telah melaporkan masalah embedding apabila base_url diubah suai. Uji secara menyeluruh.
Penamaan model dan sokongan alat: Cursor menjangkakan nama model atau keupayaan tertentu (cth., sokongan alat). Anda mungkin perlu menyajikan model DeepSeek dengan nama tepat yang dijangka oleh Cursor atau mengkonfigurasi mod tersuai.

Panduan Langkah demi Langkah: Cara menjadikan DeepSeek berfungsi dengan Cursor Agent Mode?

Di bawah ialah laluan pragmatik dengan dua pilihan penyebaran: (A) Terus — konfigurasikan Cursor untuk bercakap terus dengan titik akhir serasi OpenAI DeepSeek; (B) Gerbang — letakkan CometAPI (atau proksi ringan anda sendiri) di hadapan DeepSeek untuk memusatkan perutean, dasar, dan keterlihatan.

Prasyarat: pemasangan Cursor (desktop atau awan), kunci API DeepSeek (daripada akaun DeepSeek anda), dan (untuk pilihan gerbang) akaun CometAPI atau gerbang anda. Uji dalam repo boleh buang terlebih dahulu — jangan sekali-kali hantar rahsia atau kod khusus produksi sehingga semakan keselamatan selesai.

Pilihan A — Integrasi terus (paling pantas untuk dicuba)

1) Sahkan akses API DeepSeek dengan curl

Gantikan DSEEK_KEY dan MODEL_NAME dengan nilai anda. Langkah ini mengesahkan DeepSeek bertindak balas seperti titik akhir serasi 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

Jika anda mendapat respons JSON choices yang sah, teruskan. Dokumentasi DeepSeek menerangkan URL asas dan panggilan contoh.

2) Tambah DeepSeek sebagai model tersuai dalam Cursor

Dalam Cursor: Settings → Models → Add OpenAI API Key (atau setara). Gunakan medan berikut:

API key: tampal kunci API DeepSeek anda.
Override OpenAI base URL: hidupkan dan tetapkan kepada https://api.deepseek.com/v1 (atau https://api.deepseek.com bergantung pada saranan dokumentasi).
Add model name: tambahkan nama model tepat yang disediakan oleh DeepSeek (cth., deepseek-code-1.0 atau model yang disenaraikan dalam papan pemuka mereka).

Catatan:

Cursor mungkin memerlukan kedua-dua kunci OpenAI yang sah dan kunci pembekal dalam sesetengah versi untuk pengaktifan — ikut aliran pengesahan. Pengguna telah melaporkan kejanggalan UI dalam langkah pengesahan; jika pengesahan gagal tetapi curl berfungsi, semak log Cursor atau forum.

3) Cipta Cursor Custom Mode ditala untuk DeepSeek (disyorkan)

Gunakan Custom Mode Cursor untuk mengekalkan set arahan disasarkan dan konfigurasi alat bagi agen yang disokong DeepSeek. Berikut ialah contoh sistem prompt dan set peraturan yang boleh anda tampal ke dalam UI 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.

Ini membantu mengehadkan agen dan mengimbangi sebarang perbezaan tingkah laku model. Dokumentasi Cursor menekankan perancangan, arahan, dan matlamat yang boleh disahkan semasa menjalankan agen.

4) Uji Agent Mode pada tugas mudah

Minta Cursor dalam Agent Mode: “Tambahkan ujian unit yang mengesahkan titik akhir login mengembalikan 401 untuk permintaan tanpa pengesahan, kemudian laksanakan kod minimum supaya ujian lulus.” Perhatikan agen menghasilkan rancangan, membuat suntingan, menjalankan ujian, dan mengulang. Jika ia terhenti atau menunggu kebenaran, laraskan peraturan sistem atau tingkatkan autonomi agen dalam pilihan Custom Mode.

5) Selesaikan masalah embeddings dan carian kod

Jika carian kod, perayapan, atau ciri @docs Cursor rosak apabila anda menukar base URL, kemungkinan disebabkan perbezaan titik akhir embeddings (dimensi tidak sepadan atau perubahan kecil pada tingkah laku API). Senarai semak penyelesaian masalah:

Hasilkan embedding dengan titik akhir embeddings DeepSeek melalui curl dan sahkan panjang vektor.
Jika dimensi berbeza daripada jangkaan Cursor, pertimbangkan menggunakan gerbang untuk menormalkan embeddings atau kekalkan penyedia embedding Cursor sebagai OpenAI (jika dasar membenarkan), sambil menggunakan DeepSeek untuk completions sahaja. Kegagalan berkaitan embedding apabila mengubah suai base_url.

Pilihan B — Integrasi melalui CometAPI (disyorkan untuk pasukan)

CometAPI bertindak sebagai gerbang model yang boleh menyajikan satu titik akhir stabil (dan nama model konsisten) sambil merutekan ke pembekal asas seperti DeepSeek. Ini memberikan keterlihatan, bil perpusat, cangkuk dasar, dan pertukaran pembekal yang lebih mudah.

1) Mengapa guna gerbang?

Kredensial berpusat dan log audit.
Pin versi model dan perutean trafik (ujian A/B untuk berbilang model).
Penguatkuasaan dasar (buang PII, menapis rahsia) dan caching.
Konfigurasi Cursor lebih mudah — anda arahkan Cursor ke CometAPI sekali; menukar pembekal kemudian ialah perubahan konfigurasi di sisi pelayan.

2) Contoh perutean CometAPI -> DeepSeek (konseptual)

Pada konsol CometAPI anda mencipta alias model (cth., deepseek/production) yang memproksi ke titik akhir model DeepSeek. Gerbang mungkin menyediakan kunci API dan base_url seperti https://api.cometapi.com/v1.

3) Konfigurasikan Cursor untuk menggunakan CometAPI

Dalam Cursor: Settings → Models → Add OpenAI API Key — gunakan kunci CometAPI.
Override base URL: https://api.cometapi.com/v1.
Tambah nama model gerbang (cth., deepseek/production atau alias yang anda cipta).

4) Contoh curl melalui CometAPI yang merutekan ke 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

base_url tunggal ini menjadikan konfigurasi Cursor lebih ringkas, dan CometAPI boleh menyediakan pilihan tambahan seperti pendikit permintaan, keterlihatan, dan perakaunan kos.

Apakah peranan CometAPI dalam hal ini?

Jawapan ringkas

CometAPI boleh bertindak sebagai gerbang pengagregatan model antara Cursor dan DeepSeek. Ia memusatkan pengesahan, perutean, kawalan kos, failover, dan memberikan anda satu antara muka REST gaya OpenAI walaupun model anda datang daripada pembekal berbeza.

Peranan praktikal yang boleh disediakan CometAPI

Titik akhir bersepadu: Cursor atau pelayan anda hanya perlu mengetahui satu titik akhir gerbang. Anda boleh merutekan ke deepseek-v3.2 atau kembali kepada pembekal lain jika DeepSeek tidak tersedia.
Bil dan kuota: CometAPI mengagregat penggunaan untuk bil dan dasar merentas model — berguna untuk peruntukan kos rentas pasukan.
Ujian A/B model: Tukar sasaran model tanpa mengubah konfigurasi Cursor dengan mengemas kini peraturan perutean dalam gerbang.
Latensi & redundansi: Anda boleh mengkonfigurasi pembekal sandaran untuk mengurangkan gangguan atau sekatan peraturan di wilayah tertentu.
Pengesahan dipermudah: Simpan kunci vendor dalam Comet; Cursor hanya menggunakan kunci gerbang anda (token jangka pendek daripada proksi anda). Ini mengurangkan pendedahan.

Contoh: memanggil CometAPI untuk merutekan ke 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())

Rujuk Dokumen CometAPI untuk nama parameter dan pengecam model yang tepat — ia menyokong banyak model dan menyediakan analitik penggunaan.

Bagaimana panggilan alat berfungsi dan perkara yang perlu diperhatikan untuk DeepSeek melalui Cursor

DeepSeek menyokong pemanggilan fungsi dan output JSON berstruktur; Cursor mendedahkan alat (sunting fail, jalankan terminal, HTTP). Apabila model mengeluarkan panggilan fungsi, rangka kerja agen Cursor mengorkestrasi pelaksanaan alat. Dua perkara pelaksanaan penting:

Skema panggilan fungsi mesti sepadan dengan rangka kerja agen — muatan panggilan fungsi DeepSeek harus dipetakan kepada nama alat dan bentuk argumen Cursor. Uji dengan gelung kecil di mana DeepSeek menghasilkan panggilan fungsi JSON dan gerbang anda (atau Cursor) meneruskan fungsi yang dihuraikan kepada alat yang sepadan.
Mod pemikiran vs jawapan akhir — Mod “thinking” (chain-of-thought) DeepSeek mengembalikan kandungan penaakulan dan jawapan akhir. Rangka kerja agen Cursor mungkin memilih untuk memaparkan atau menyembunyikan kandungan “reasoning” kepada pengguna; bagi panggilan alat, lazimnya anda mahu model memuktamadkan argumen sebelum alat dilaksanakan. Baca dokumentasi DeepSeek tentang pengendalian reasoning_content.

Contoh: permintaan yang mencetuskan panggilan fungsi

{
  "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"
}

Apabila DeepSeek mengembalikan {"name":"run_shell","arguments":"{"cmd":"pytest tests/test_utils.py"}"}, Cursor (atau gerbang anda) mesti merutekannya kepada alat shell masa jalan dan menangkap stdout/stderr, serta memulangkan hasil kepada model sebagai pemerhatian.

Penyelesaian masalah & Soalan Lazim (FAQ)

S: Cursor memaparkan "403 please check the api-key" apabila menggunakan kunci DeepSeek saya — mengapa?

J: Cursor mungkin merutekan beberapa permintaan model melalui backendnya sendiri apabila menggunakan model yang disediakan Cursor atau mungkin tidak membenarkan BYOK peringkat agen pada pelan lebih rendah. Dua ubat: (1) gunakan UI Add Model Cursor dan sahkan base_url serta semantik kunci dengan tepat; (2) hoskan proksi yang boleh dipanggil oleh Cursor (lihat Pilihan B) dan sahkan dengan permintaan terus kepada proksi. Benang komuniti mendokumentasikan kedua-dua tingkah laku.

S: Panggilan fungsi tidak dilaksanakan atau argumen rosak format.

J: Sahkan skema fungsi DeepSeek dan pastikan pemetaan alat gerbang anda atau Cursor sepadan dengan jenis JSON yang dijangka. Juga semak sama ada DeepSeek mengembalikan reasoning_content sahaja (jejak pemikiran) dan bukannya argumen fungsi akhir — hantarkan kandungan yang dimuktamadkan ke pusingan model baharu jika perlu.

S: Larian agen mahal. Bagaimana mengehadkan kos?

J: Tambahkan kuota token/penggunaan keras dalam gerbang, wajibkan semakan manusia selepas N iterasi, atau jadualkan larian semasa waktu luar puncak. Log penggunaan token kepada Comet dan cipta amaran jika larian melepasi ambang.

Kesimpulan: Perubahan Ini Kekal

Integrasi DeepSeek dengan Cursor Agent Mode lebih daripada sekadar ciri baharu; ia adalah pendemokrasian pengkodan AI bertaraf tinggi. Dengan menurunkan halangan kemasukan (kos) dan menaikkan siling keupayaan (penaakulan), DeepSeek telah memperkasakan pembangun individu untuk memiliki produktiviti setara sebuah pasukan kecil.

Bagi mereka yang belum menggunakan gabungan ini: kemas kini klien Cursor anda, dapatkan kunci API DeepSeek/CometAPI, dan hidupkan Agent Mode. Masa depan pengkodan sudah tiba, dan ia sangat cekap.

Pemaju boleh mengakses deepseek v3.2 melalui CometAPI sekarang. Untuk bermula, terokai keupayaan model CometAPI dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. Com e tAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda berintegrasi.

Sedia untuk bermula?→ Percubaan percuma Deepseek v3.2!