Jak skonfigurować DeepSeek, aby działał z trybem Agent Mode w Cursorze

DeepSeek udostępnia interfejs API kompatybilny z OpenAI, który możesz wskazać w Cursor (lub skierować przez bramkę, taką jak CometAPI). Przy odpowiednim nazewnictwie modeli, weryfikacji embeddingów i przeglądzie bezpieczeństwa możesz uruchamiać Agent Mode w Cursor na modelach DeepSeek do generowania kodu, refaktoryzacji i przepływów opartych na testach.

Czym jest DeepSeek?

DeepSeek to komercyjna platforma modeli AI oraz rodzina modeli, oferująca LLM-y ukierunkowane na rozumowanie i powiązane API dla tekstu, embeddingów oraz przepływów agentowych. DeepSeek udostępnia dostęp do swoich modeli i zespołów zarówno przez web, jak i API (wersje takie jak „DeepSeek-V3.2” oraz końcówki platformy) z myślą o budowaniu doświadczeń wyszukiwania/asystenta/agenta. API jest przedstawiane jako kompatybilne z OpenAI — więc narzędzia i klienci, którzy pozwalają podać własny base_url + klucz API, często działają przy minimalnych zmianach.

DeepSeek-R1: Silnik rozumowania

Wprowadzenie DeepSeek-R1 to przełom dla „agentowych” przepływów pracy. W odróżnieniu od standardowych modeli rozmów, które szybko przechodzą do odpowiedzi, R1 wykorzystuje proces „Chain of Thought” (CoT) podobny do serii o1 od OpenAI. W trybie Agent Mode w Cursor ma to kluczowe znaczenie. Gdy agent zostaje poproszony o „zrefaktoryzowanie middleware’u uwierzytelniania i aktualizację wszystkich zależnych testów”, musi najpierw zaplanować, zanim zacznie działać. Zdolność R1 do weryfikowania własnej logiki zmniejsza odsetek „zhalucynowanych” ścieżek plików i błędnych wywołań API, dzięki czemu Agent Mode staje się wyraźnie bardziej autonomiczny.

Przełomy w Deepseek V3.2

Wydany 1 grudnia 2025 r. DeepSeek V3.2 wprowadził dwie przełomowe technologie:

DeepSeek Sparse Attention (DSA): W przeciwieństwie do tradycyjnych transformerów, które marnują obliczenia, uwzględniając każdy token, DSA dynamicznie wybiera tylko najbardziej istotne informacje. Zmniejsza to koszty inferencji o około 40%, zachowując wierność długiego kontekstu (do 128k tokenów). Jest to kluczowe dla agentów kodujących, którzy muszą „czytać” całe repozytoria.
Natywny tryb „Thinking”: Podczas gdy wcześniejsze modele wymagały promptowania, by „pokazać tok rozumowania”, V3.2 integruje proces Chain-of-Thought (CoT) bezpośrednio w architekturze. Model weryfikuje własną logikę przed wygenerowaniem kodu, co znacząco redukuje „halucynacje” w importach bibliotek i wywołaniach API.

Zbliżająca się premiera DeepSeek-V4

Branża huczy o rychłym debiucie DeepSeek-V4, zapowiadanym na połowę lutego 2026. Wycieki sugerują okno kontekstu przekraczające 1 milion tokenów oraz wyspecjalizowane możliwości „long-context coding”, zaprojektowane do przetwarzania całych repozytoriów w jednym przebiegu. Wczesni użytkownicy, którzy teraz konfigurują swoje potoki DeepSeek–Cursor, de facto przygotowują infrastrukturę na kolejny skok możliwości.

Czym jest Cursor Agent Mode?

Jeśli DeepSeek V3.2 jest mózgiem, Cursor Agent Mode jest ciałem. W 2026 r. definicja „IDE” się zmieniła. Cursor to już nie tylko edytor tekstu; to środowisko agentowe.

Poza autouzupełnianiem

Standardowe narzędzia AI do kodowania (jak dawny Copilot) były reaktywne — uzupełniały linię, którą właśnie pisałeś. Agent Mode jest proaktywny. Działa jako autonomiczna pętla:

Plan: Agent analizuje żądanie użytkownika (np. „Zrefaktoryzuj moduł uwierzytelniania, aby używał OAuth2”).
Pozyskanie kontekstu: Autonomicznie skanuje system plików, czytając tylko istotne pliki (auth.ts, user_model.go, config.yaml).
Działanie: Wprowadza edycje jednocześnie w wielu plikach.
Weryfikacja: Unikalnie Agent Mode potrafi uruchamiać polecenia terminala. Wykona npm test lub cargo build, przeanalizuje logi błędów i samonaprawi kod, aż testy przejdą.

To „zapętlenie” jest miejscem, gdzie koszt staje się czynnikiem. Jedno zadanie może wymagać 50 wywołań API. Robienie tego z drogimi modelami jest nieopłacalne. Z DeepSeek koszt jest niewielki.

Dlaczego integrować DeepSeek z Cursor Agent Mode?

Korzyści

Autonomiczne kodowanie z własnym wyborem modelu: Jeśli modele DeepSeek pasują do Twojego profilu koszt/opóźnienie/jakość, możesz uruchamiać agentów Cursor na nich do refaktoryzacji wielu plików, generowania testów lub poprawek w stylu CI.
Wywoływanie funkcji + narzędzia: DeepSeek obsługuje wywoływanie funkcji — przydatne dla agentów, które muszą orkiestrować narzędzia (uruchamiać testy, wywoływać lintery lub programowo tworzyć pliki).
Elastyczność przez bramki: Możesz postawić przed DeepSeek bramkę (jak CometAPI), aby dodać routing, kontrolę polityk i multipleksację modeli. To użyteczne dla zespołów, które chcą pojedynczej końcówki, by przełączać dostawców bez zmiany ustawień Cursor.

Ryzyka i zastrzeżenia

Prywatność i zgodność: DeepSeek był sygnalizowany przez agencje państwowe i badaczy w kwestiach danych/telemetrii. Zanim przekażesz zastrzeżony kod do DeepSeek (lub innej strony trzeciej), przeprowadź przegląd prawny/infosec i rozważ opcje on-prem lub prywatnej bramki.
Uwagi dotyczące embeddingów i wyszukiwania w Cursor: Funkcje Cursor (wyszukiwanie kodu, crawling, embeddingi) mogą się psuć lub zachowywać nieoczekiwanie przy niestandardowych końcówkach embeddingów lub gdy wymiary embeddingów nie pasują. Społeczność raportowała problemy z embeddingami przy nadpisywaniu base_url. Testuj dokładnie.
Nazewnictwo modeli i wsparcie narzędzi: Cursor oczekuje określonych nazw modeli lub możliwości (np. wsparcia narzędzi). Może być konieczne przedstawienie modelu DeepSeek z dokładną nazwą, jakiej oczekuje Cursor, lub skonfigurowanie trybu niestandardowego.

Przewodnik krok po kroku: jak uruchomić DeepSeek z Cursor Agent Mode?

Poniżej przedstawiamy pragmatyczną ścieżkę z dwiema opcjami wdrożenia: (A) Bezpośrednio — skonfiguruj Cursor tak, by mówił bezpośrednio do końcówki DeepSeek kompatybilnej z OpenAI; (B) Bramka — postaw CometAPI (lub własny lekki proxy) przed DeepSeek, aby scentralizować routing, polityki i obserwowalność.

Wymagania wstępne: instalacja Cursor (desktop lub cloud), klucz API DeepSeek (z Twojego konta DeepSeek) oraz (dla opcji bramki) konto CometAPI lub własna bramka. Testuj najpierw w repozytorium „jednorazowym” — nigdy nie wysyłaj sekretów ani kodu produkcyjnego, dopóki nie zakończysz przeglądu bezpieczeństwa.

Opcja A — Bezpośrednia integracja (najszybsza do wypróbowania)

1) Zweryfikuj dostęp do DeepSeek API za pomocą curl

Zastąp DSEEK_KEY i MODEL_NAME swoimi wartościami. Ten krok potwierdza, że DeepSeek odpowiada jak końcówka kompatybilna z 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

Jeśli otrzymasz prawidłową odpowiedź JSON choices, kontynuuj. Dokumentacja DeepSeek opisuje bazowe URL-e i przykładowe wywołania.

2) Dodaj DeepSeek jako model niestandardowy w Cursor

W Cursor: Settings → Models → Add OpenAI API Key (lub odpowiednik). Użyj tych pól:

Klucz API: wklej swój klucz API DeepSeek.
Override OpenAI base URL: włącz i ustaw na https://api.deepseek.com/v1 (lub https://api.deepseek.com w zależności od zaleceń dokumentacji).
Dodaj nazwę modelu: dodaj dokładną nazwę modelu, którą udostępnia DeepSeek (np. deepseek-code-1.0 lub tę widoczną w ich panelu).

Uwagi:

W niektórych wersjach Cursor może wymagać zarówno ważnego klucza OpenAI, jak i klucza dostawcy do aktywacji — przejdź przez proces weryfikacji. Użytkownicy zgłaszali kłopoty z UI w kroku weryfikacji; jeśli weryfikacja się nie powiedzie, a curl działał, sprawdź logi Cursor lub forum.

3) Utwórz w Cursor Custom Mode dostrojony do DeepSeek (zalecane)

Użyj Custom Mode w Cursor, aby utrzymać ukierunkowany zestaw instrukcji i konfigurację narzędzi dla agentów działających na DeepSeek. Oto przykładowy system prompt i zestaw zasad, które możesz wkleić do 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.

To pomaga ograniczyć zachowanie agenta i kompensuje potencjalne różnice w zachowaniu modelu. Dokumentacja Cursor podkreśla planowanie, instrukcje i weryfikowalne cele podczas uruchamiania agentów.

4) Przetestuj Agent Mode na prostym zadaniu

Poproś Cursor w Agent Mode: „Dodaj test jednostkowy, który weryfikuje, że endpoint logowania zwraca 401 dla nieuwierzytelnionych żądań, a następnie zaimplementuj minimalny kod, aby test przeszedł.” Obserwuj, jak agent przygotowuje plan, wprowadza edycje, uruchamia testy i iteruje. Jeśli utknie lub czeka na pozwolenie, dostosuj zasady systemowe lub zwiększ autonomię agenta w opcjach Custom Mode.

5) Rozwiązywanie problemów z embeddingami i wyszukiwaniem kodu

Jeśli wyszukiwanie kodu, crawling lub funkcje @docs w Cursor przestają działać po przełączeniu base URL, prawdopodobnie wynika to z różnic w końcówce embeddingów (niedopasowanie wymiarów lub drobne różnice w zachowaniu API). Lista kontrolna:

Wygeneruj embedding przez końcówkę embeddingów DeepSeek za pomocą curl i zweryfikuj długość wektora.
Jeśli wymiary różnią się od oczekiwanych przez Cursor, rozważ użycie bramki do normalizacji embeddingów lub pozostaw dostawcę embeddingów jako OpenAI (jeśli polityka na to pozwala), używając DeepSeek tylko do uzupełnień (completions). Problemy związane z embeddingami przy nadpisywaniu base_url.

Opcja B — Integracja przez CometAPI (zalecana dla zespołów)

CometAPI działa jako bramka modeli, która może prezentować pojedynczą stabilną końcówkę (i spójne nazwy modeli), jednocześnie kierując ruch do dostawców takich jak DeepSeek. Daje to obserwowalność, scentralizowane rozliczenia, haki polityk i łatwiejsze przełączanie dostawców.

1) Dlaczego używać bramki?

Scentralizowane poświadczenia i dzienniki audytu.
Przypinanie wersji modeli i routing ruchu (testy A/B wielu modeli).
Egzekwowanie polityk (usuwanie danych osobowych, redakcja sekretów) i cache.
Uproszczona konfiguracja Cursor — wskazujesz Cursor na CometAPI raz; późniejsze przełączanie dostawców to zmiana po stronie serwera.

2) Przykładowe trasowanie CometAPI -> DeepSeek (koncepcyjnie)

W konsoli CometAPI tworzysz alias modelu (np. deepseek/production), który proxy’uje do końcówki modelu DeepSeek. Bramka może zapewnić klucz API i base_url, takie jak https://api.cometapi.com/v1.

3) Skonfiguruj Cursor, aby używał CometAPI

W Cursor: Settings → Models → Add OpenAI API Key — użyj klucza CometAPI.
Nadpisz base URL: https://api.cometapi.com/v1.
Dodaj nazwę modelu bramki (np. deepseek/production lub alias, który utworzyłeś).

4) Przykładowe wywołanie curl przez CometAPI z trasowaniem do 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

To pojedyncze base_url upraszcza konfigurację Cursor, a CometAPI może zapewnić dodatkowe opcje, takie jak ograniczanie żądań, obserwowalność i rozliczanie kosztów.

Jaką rolę może tu pełnić CometAPI?

Krótka odpowiedź

CometAPI może działać jako bramka agregująca modele między Cursor a DeepSeek. Centralizuje uwierzytelnianie, routing, kontrolę kosztów, failover i daje jedno REST-owe API w stylu OpenAI, nawet jeśli Twoje modele pochodzą od różnych dostawców.

Praktyczne role, które może zapewnić CometAPI

Ujednolicona końcówka: Cursor lub Twój serwer potrzebuje znać tylko jedną końcówkę bramki. Możesz routować do deepseek-v3.2 lub przełączyć się na innego dostawcę, gdy DeepSeek jest niedostępny.
Rozliczenia i limity: CometAPI agreguje użycie do rozliczeń i polityk w różnych modelach — pomocne przy alokacji kosztów między zespołami.
Testy A/B modeli: Przełączaj docelowe modele bez zmiany konfiguracji Cursor przez aktualizację reguł routingu w bramce.
Opóźnienia i nadmiarowość: Możesz skonfigurować dostawców rezerwowych, aby łagodzić awarie lub blokady regulacyjne w określonych regionach.
Uproszczone uwierzytelnianie: Przechowuj klucze dostawców w Comet; Cursor używa jedynie klucza bramki (tokeny krótkotrwałe z Twojego proxy). Zmniejsza to ekspozycję.

Przykład: wywołanie CometAPI z trasowaniem do 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())

Sprawdź CometAPI’s docs w celu dokładnych nazw parametrów i identyfikatorów modeli — obsługuje wiele modeli i zapewnia analitykę użycia.

Jak działają wywołania narzędzi i na co zwrócić uwagę przy DeepSeek przez Cursor

DeepSeek obsługuje wywoływanie funkcji i ustrukturyzowany JSON; Cursor udostępnia narzędzia (edycja plików, uruchamianie terminala, HTTP). Gdy model emituje wywołanie funkcji, środowisko agenta Curry’ora orkiestruje wykonanie narzędzia. Dwa ważne elementy implementacji:

Schematy wywołań funkcji muszą odpowiadać „uprzęży” agenta — ładunek wywołania funkcji z DeepSeek powinien być mapowany na nazwy narzędzi Cursor i kształt argumentów. Przetestuj małą pętlę, w której DeepSeek generuje JSON-owe wywołanie funkcji, a Twoja bramka (lub Cursor) przekazuje sparsowaną funkcję do odpowiedniego narzędzia.
Tryb „thinking” vs odpowiedź finalna — „thinking” (łańcuch rozumowania) w DeepSeek zwraca treść rozumowania i odpowiedź końcową. Środowisko agenta Cursor może zdecydować o pokazaniu lub ukryciu treści „rozumowania” użytkownikowi; w wywołaniach narzędzi zazwyczaj chcesz, aby model sfinalizował argumenty przed wykonaniem narzędzia. Przeczytaj dokumentację DeepSeek na temat obsługi reasoning_content.

Przykład: żądanie wyzwalające wywołanie funkcji

{
  "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"
}

Gdy DeepSeek zwróci {"name":"run_shell","arguments":"{\"cmd\":\"pytest tests/test_utils.py\"}"}, Cursor (lub Twoja bramka) musi skierować to do narzędzia powłoki w czasie wykonywania, przechwycić stdout/stderr i przekazać wyniki z powrotem do modelu jako obserwacje.

Rozwiązywanie problemów i FAQ

P: Cursor pokazuje „403 please check the api-key” przy użyciu mojego klucza DeepSeek — dlaczego?

O: Cursor może kierować niektóre żądania modeli przez własny backend przy korzystaniu z modeli dostarczanych przez Cursor lub może nie zezwalać na agentowy BYOK na niższych planach. Dwa rozwiązania: (1) użyj UI „Add Model” w Cursor i zweryfikuj dokładny base URL oraz semantykę klucza; (2) hostuj proxy, które Cursor może wywołać (zob. Opcja B) i zweryfikuj bezpośrednie żądanie do proxy. Wątki społeczności dokumentują oba zachowania.

P: Wywołania funkcji nie są wykonywane lub argumenty są nieprawidłowe.

O: Potwierdź schemat funkcji DeepSeek i upewnij się, że mapowanie bramki lub narzędzi Cursor odpowiada oczekiwanym typom JSON. Sprawdź także, czy DeepSeek nie zwrócił tylko reasoning_content (ślad rozumowania), a nie finalnych argumentów funkcji — przekaż finalną rozstrzygniętą treść do nowej tury modelu, jeśli to konieczne.

P: Uruchomienia agenta są drogie. Jak ograniczyć koszty?

O: Dodaj twarde limity tokenów/zużycia w bramce, wymagaj przeglądu człowieka po N iteracjach lub planuj uruchomienia w godzinach poza szczytem. Loguj użycie tokenów do Comet i utwórz alerty, jeśli przebieg przekroczy progi.

Konkluzja: Zmiana jest trwała

Integracja DeepSeek z Cursor Agent Mode to coś więcej niż nowa funkcja; to demokratyzacja wysokiej klasy AI do kodowania. Obniżając próg wejścia (koszt) i podnosząc sufit możliwości (rozumowanie), DeepSeek umożliwił indywidualnym programistom osiąganie produktywności małego zespołu.

Dla tych, którzy jeszcze nie korzystają z tej kombinacji: zaktualizuj klienta Cursor, zdobądź klucz API DeepSeek/ CometAPI i włącz Agent Mode. Przyszłość kodowania jest już tutaj i jest niezwykle wydajna.

Programiści mogą uzyskać dostęp do deepseek v3.2 przez CometAPI już teraz. Aby rozpocząć, poznaj możliwości modeli CometAPI w Playground i zapoznaj się z przewodnikiem API w celu szczegółowych instrukcji. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś(-aś) się do CometAPI i uzyskałeś(-aś) klucz API. Com e tAPI oferuje cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić integrację.

Gotowi do działania?→ Free trial of Deepseek v3.2!