如何让 DeepSeek 在 Cursor 的 Agent Mode 中工作

DeepSeek 提供了兼容 OpenAI 的 API，你可以将 Cursor 指向该接口（或通过 CometAPI 等网关进行路由）。通过谨慎的模型命名、embeddings 校验与安全审查，你就能在 Cursor 的 Agent Mode 下运行 DeepSeek 模型，用于代码生成、重构和测试驱动的工作流。

什么是 DeepSeek？

DeepSeek 是一家商业 AI 模型平台及模型家族，提供以“推理优先”为核心的大语言模型以及与之相关的文本、embeddings、代理（agent）工作流 API。DeepSeek 为其模型与团队提供 Web 与 API 访问（如“DeepSeek-V3.2”和平台端点），用于构建搜索/助手/代理体验。其 API 以 OpenAI 兼容形式呈现——因此支持自定义 base_url + API key 的工具与客户端通常只需最小改动即可工作。

DeepSeek-R1：推理引擎

DeepSeek-R1 的推出对“Agentic”工作流而言是一个游戏规则的改变者。与急于给出答案的标准聊天模型不同，R1 采用类似于 OpenAI 的 o1 系列的“Chain of Thought（CoT）”过程。在 Cursor 的 Agent Mode 中，这至关重要。当代理被要求“重构认证中间件并更新所有相关测试”时，它需要先“规划”再“行动”。R1 的自我逻辑校验能力降低了虚构文件路径和错误 API 调用的发生率，使 Agent 模式显著更加自主。

Deepseek V3.2 的突破

DeepSeek V3.2 于 2025 年 12 月 1 日发布，引入了两项突破性技术：

DeepSeek Sparse Attention（DSA）：不同于传统 Transformer 对每个 token 都进行注意力计算、从而浪费算力，DSA 动态选择最相关的信息。在保持长上下文忠实度（最多 128k tokens）的同时，推理成本约降低 40%。这对需要“阅读”整个代码库的编码代理至关重要。
原生“思考”模式：此前的模型需要通过提示来“展示推理过程”，而 V3.2 将 Chain-of-Thought（CoT）直接集成到其架构中。模型在输出代码前会先验证自身逻辑，显著降低库导入和 API 调用中的“幻觉率”。

DeepSeek-V4 即将到来

业内人士正热议 DeepSeek-V4 的即将发布，传闻时间为 2026 年 2 月中旬。泄露消息称该模型将具备超过 100 万 tokens 的上下文窗口，并拥有专门的“长上下文编码”能力，旨在一次性摄取整个代码库。现在就设置好 DeepSeek–Cursor 的管线的早期采用者，实际上是在为下一次能力飞跃提前准备基础设施。

什么是 Cursor Agent Mode？

如果说 DeepSeek V3.2 是大脑，Cursor Agent Mode 就是身体。到了 2026 年，“IDE”的定义已发生改变。Cursor 不再只是一个文本编辑器；它是一个 agentic 环境。

超越自动补全

标准的 AI 编码工具（如旧版 Copilot）是被动的——它们补全你正在输入的那一行。Agent Mode 是主动的，它以自治循环的方式运行：

规划：代理分析用户请求（例如，“重构认证模块以使用 OAuth2”）。
上下文检索：它会自主扫描文件系统，只读取相关文件（auth.ts、user_model.go、config.yaml）。
执行：它会同时对多个文件应用编辑。
验证：Agent Mode 的独特之处在于它可以运行终端命令。它会执行 npm test 或 cargo build，解析错误日志，并自我纠正代码直至测试通过。

这种“循环”能力使成本成为一个因素。单个任务可能需要 50 次 API 调用。使用昂贵模型会不可承受，而使用 DeepSeek 的成本可以忽略不计。

为什么将 DeepSeek 与 Cursor Agent Mode 集成？

优势

使用你选择的模型实现自治编码：如果 DeepSeek 的模型符合你的成本/延迟/质量画像，你就可以将 Cursor 的代理用于多文件重构、测试生成或类似 CI 的修复。
函数调用 + 工具：DeepSeek 支持函数调用——适用于需要编排工具（运行测试、调用 linter 或以编程方式创建文件）的代理。
通过网关实现灵活性：你可以在 DeepSeek 前使用网关（如 CometAPI）以添加路由、策略控制与模型多路复用。对于希望通过单一端点在不更改 Cursor 设置的情况下切换提供商的团队，这很有用。

风险与注意事项

隐私与合规：DeepSeek 曾因数据/遥测问题被国家机构与研究人员关注。在将专有代码转发给 DeepSeek（或任何第三方）之前，请进行法律/信息安全审查，并考虑本地部署或私有网关选项。
Cursor 中的 embeddings 与搜索注意事项：当 embeddings 端点不标准或模型的 embedding 维度不匹配时，Cursor 的功能（代码搜索、爬取、embeddings）可能出现故障或异常行为。有社区报告在覆盖 base_url 时出现 embeddings 问题。请进行充分测试。
模型命名与工具支持：Cursor 期望某些模型名称或能力（例如工具支持）。你可能需要提供 Cursor 期望的准确模型名称，或配置自定义模式。

分步指南：如何让 DeepSeek 与 Cursor Agent Mode 配合工作？

下面是一个务实路径，包含两种部署选项：（A）直连——将 Cursor 配置为直接调用 DeepSeek 的 OpenAI 兼容端点；（B）网关——在 DeepSeek 前置 CometAPI（或你自建的轻量代理），以集中路由、策略与可观测性。

先决条件：已安装 Cursor（桌面或云端）、DeepSeek API key（来自你的 DeepSeek 账户），以及（针对网关选项）CometAPI 账户或你的网关。请先在一次性仓库中测试——在完成安全审查之前，切勿发送机密或仅用于生产的代码。

选项 A — 直接集成（最快上手）

1) 使用 curl 验证 DeepSeek API 可访问性

将 DSEEK_KEY 和 MODEL_NAME 替换为你的值。此步骤确保 DeepSeek 像 OpenAI 兼容端点一样响应。

# 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

如果你收到包含 JSON choices 的有效响应，即可继续。DeepSeek 文档中有 base URL 与示例调用。

2) 在 Cursor 中将 DeepSeek 添加为自定义模型

在 Cursor：Settings → Models → Add OpenAI API Key（或同等入口）。填写以下字段：

**API key：**粘贴你的 DeepSeek API key。
**Override OpenAI base URL：**启用并设置为 https://api.deepseek.com/v1（或根据文档建议使用 https://api.deepseek.com）。
**Add model name：**添加 DeepSeek 暴露的准确模型名称（例如 deepseek-code-1.0 或其控制台中列出的模型）。

注意：

某些版本的 Cursor 可能同时要求有效的 OpenAI key 与提供商 key 才能激活——请按验证流程操作。用户曾报告在验证步骤中的 UI 小问题；如果验证失败但 curl 可用，请检查 Cursor 日志或社区论坛。

3) 创建一个为 DeepSeek 调优的 Cursor Custom Mode（推荐）

使用 Cursor 的“Custom Mode”来保留针对性的指令集与工具配置，以便由 DeepSeek 支撑的代理运行。以下是可粘贴到 Custom Mode UI 的示例系统提示与规则集：

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.

这有助于约束代理，并弥补模型的行为差异。Cursor 文档强调在运行代理时重视规划、指令与可验证目标。

4) 在简单任务上测试 Agent Mode

在 Agent Mode 中要求 Cursor：“添加一个单元测试，验证登录端点对未认证请求返回 401，然后实现最少的代码以使测试通过。” 观察代理如何制定计划、进行编辑、运行测试并迭代。如果停滞或等待许可，可调整系统规则或在 Custom Mode 选项中提升代理自治度。

5) 排查 embeddings 与代码搜索

当你切换 base URL 时，如果 Cursor 的代码库搜索、爬取或 @docs 功能出现故障，极可能是由于 embeddings 端点差异（维度不匹配或细微 API 行为不同）。排查清单：

通过 DeepSeek 的 embeddings 端点用 curl 生成一个 embedding，并验证向量长度。
如果维度与 Cursor 期望不一致，可考虑使用网关规范化 embeddings，或在政策允许的情况下让 Cursor 的 embeddings 提供商保持为 OpenAI、仅将 DeepSeek 用于 completions。当覆盖 base_url 时与 embeddings 相关的失败较常见。

选项 B — 通过 CometAPI 集成（团队推荐）

CometAPI 充当模型网关，可提供一个稳定的单一端点（以及一致的模型名称），同时将请求路由到 DeepSeek 等底层提供商。这带来可观测性、集中计费、策略钩子与更轻松的提供商切换。

1) 为什么要使用网关？

集中管理凭据与审计日志。
模型版本固定与流量路由（对多模型进行 A/B 测试）。
策略执行（剔除 PII、打码敏感信息）与缓存。
简化 Cursor 配置——你只需将 Cursor 指向 CometAPI，一旦需要切换厂商，改动在服务端完成。

2) CometAPI -> DeepSeek 路由示例（概念）

在 CometAPI 控制台中创建模型别名（例如 deepseek/production），将其代理到 DeepSeek 的模型端点。网关可能提供一个 API key 和一个 base_url，例如 https://api.cometapi.com/v1.

3) 配置 Cursor 使用 CometAPI

在 Cursor：Settings → Models → Add OpenAI API Key——使用 CometAPI 的 key。
覆盖 base URL：https://api.cometapi.com/v1.
添加网关模型名称（例如 deepseek/production 或你创建的别名）。

4) 通过 CometAPI 调用并路由到 DeepSeek 的 curl 示例

# 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

这个单一的 base_url 让 Cursor 的配置更简单，而 CometAPI 还能提供请求限流、可观测性与成本核算等额外选项。

CometAPI 在其中扮演什么角色？

简短回答

CometAPI 可以充当 Cursor 与 DeepSeek 之间的模型聚合网关。它集中认证、路由、成本控制与故障切换，并在你的模型来自不同供应商时，仍为你提供统一的 OpenAI 样式 REST 接口。

CometAPI 能提供的实际角色

统一端点：Cursor 或你的服务器只需知道一个网关端点。你可以路由到 deepseek-v3.2，若 DeepSeek 不可用则回退到其他提供商。
计费与配额：CometAPI 聚合跨模型的用量以进行计费与策略——有助于跨团队的成本分摊。
模型 A/B 测试：通过更新网关中的路由规则进行模型切换，而无需更改 Cursor 配置。
时延与冗余：你可以配置后备提供商，以缓解某些区域的故障或监管阻断。
简化认证：将厂商 key 存储在 Comet；Cursor 只使用你的网关 key（来自代理的短期令牌）。这可降低暴露风险。

示例：使用 Python 调用 CometAPI 并路由到 DeepSeek

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())

查阅 CometAPI 的文档以获取确切的参数名称与模型标识——它支持多种模型并提供用量分析。

通过 Cursor 调用 DeepSeek 的工具如何工作，以及需要注意什么

DeepSeek 支持函数调用与结构化 JSON 输出；Cursor 提供工具（文件编辑、运行终端、HTTP）。当模型发出函数调用时，Cursor 的代理运行时会编排工具执行。两个重要实现要点：

函数调用模式必须匹配代理运行时——DeepSeek 的函数调用负载应映射到 Cursor 的工具名称与参数结构。先用一个小循环测试：让 DeepSeek 生成一个 JSON 函数调用，由你的网关（或 Cursor）将解析后的函数转发到匹配的工具。
思考模式与最终答案——DeepSeek 的“思考”（链式推理）模式会返回推理内容与最终答案。Cursor 的代理运行时可能会选择将“推理”内容对用户显示或隐藏；对于工具调用，你通常希望模型在执行工具前先最终确定参数。阅读 DeepSeek 文档中关于 reasoning_content 的处理。

示例：触发函数调用的请求

{
  "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"
}

当 DeepSeek 返回 {"name":"run_shell","arguments":"{\"cmd\":\"pytest tests/test_utils.py\"}"} 时，Cursor（或你的网关）必须将其路由到运行时的 shell 工具，捕获 stdout/stderr，并将结果作为观察反馈给模型。

故障排除与常见问题

Q: 在使用我的 DeepSeek key 时，Cursor 显示“403 please check the api-key”——为什么？

A: 在使用 Cursor 提供的模型时，Cursor 可能将部分模型请求路由到其自身后端，或可能在低阶套餐中不允许代理级 BYOK（自带 key）。两种应对方式：（1）使用 Cursor 的 Add Model UI，并验证准确的 base URL 与 key 语义；（2）托管一个 Cursor 可调用的代理（见选项 B），并通过直接请求代理进行验证。社区帖子记录了两种行为。

Q: 函数调用未被执行或参数格式错误。

A: 确认 DeepSeek 的函数模式，并确保你的网关或 Cursor 工具映射符合预期的 JSON 类型。同时检查 DeepSeek 是否仅返回了 reasoning_content（思考轨迹），而不是最终的函数参数——如有必要，将最终解析内容传回新的模型轮次。

Q: Agent 运行成本很高。如何限制成本？

A: 在网关中添加硬性 token/使用配额，超过 N 次迭代后要求人工审核，或安排在非高峰时段运行。将 token 用量记录到 Comet 并在运行超出阈值时创建告警。

结论：这场转变将是永久性的

将 DeepSeek 与 Cursor Agent Mode 集成不仅是一个新特性；它是高端 AI 编码的普及化。通过降低使用门槛（成本）并提升能力上限（推理），DeepSeek 让个体开发者拥有小团队级的生产力。

对于尚未使用这一组合的人：更新你的 Cursor 客户端，获取 DeepSeek/ CometAPI 的 API key，并开启 Agent Mode。编程的未来已至，而且效率极高。

开发者现在可以通过 CometAPI 访问 deepseek v3.2。开始之前，请在 Playground 探索 CometAPI 的模型能力，并查阅其 API 指南以获取详细说明。访问前，请确保已登录 CometAPI 并获得 API key。Com e tAPI 提供远低于官方价格的报价，帮助你完成集成。