Deepseek-agent: cómo escribir tu propio Claude Code en 2.000 líneas de código

Un desarrollador en Habr compartió una historia intrigante: cómo, en una sola noche, escribió su propio equivalente totalmente funcional de Claude Code — un popular asistente de IA en terminal que funciona desde la línea de comandos. En lugar de estar vinculado a la API de Anthropic, eligió DeepSeek y construyó todo desde cero en Node.js puro, creando una herramienta minimalista pero verdaderamente poderosa.

Por Qué Construir el Tuyo Propio

Claude Code es indudablemente una herramienta poderosa y universal, pero tiene un problema crítico para muchos desarrolladores: está fuertemente vinculada al ecosistema de Anthropic y su API. El desarrollador quería obtener una funcionalidad similar, pero que funcionara con DeepSeek — un proveedor alternativo que está evolucionando rápidamente y ofrece posibilidades interesantes para experimentos independientes. En lugar de usar marcos de trabajo listos para usar y bibliotecas pesadas, decidió construir todo desde cero. Este enfoque le permitió controlar cada detalle de la implementación, evitar dependencias innecesarias y crear una solución verdaderamente ligera y rápida que pudiera modificarse rápidamente según sus necesidades específicas.

Lo Que Resultó en la Práctica

El proyecto se llama deepseek-agent y contiene aproximadamente 2000 líneas de código limpio y bien organizado. Pero el logro principal es el minimalismo extremo en dependencias. El autor se limitó a solo cuatro bibliotecas externas, cada una resolviendo una tarea específica:

• openai — SDK para trabajar con DeepSeek API (totalmente compatible con protocolo OpenAI)
• fast-glob — búsqueda de archivos rápida y eficiente en el sistema de archivos
• dotenv — carga conveniente de variables de entorno desde archivo .env
• @modelcontextprotocol/sdk — soporte para Model Context Protocol para integración con herramientas y servicios externos

Ningún framework pesado como Express u otras capas de abstracción que agreguen código pero no agreguen funcionalidad. Todo está construido en Node.js puro, lo que hace que el código fuente sea simple de entender, fácil de modificar y rápido en la ejecución.

Qué Conceptos Clave Se Implementan

A pesar de la compacidad y minimalismo del código, deepseek-agent implementa todos los mecanismos clave que hacen que un asistente de IA moderno sea verdaderamente útil y seguro:

• Tool use — el agente puede llamar funciones de forma independiente: comandos bash, operaciones de archivo (leer, escribir, eliminar), herramientas MCP de otros sistemas
• Permissions — un sistema de gestión de control de acceso que permite a los usuarios aprobar operaciones potencialmente peligrosas antes de su ejecución
• Memory — el agente recuerda el contexto entre solicitudes y puede hacer referencia a detalles de conversaciones anteriores
• Context compaction — compresión inteligente automática del historial de conversación conforme crece, para ahorrar tokens y mantener el tamaño dentro de límites razonables
• Subagents — la capacidad de ejecutar agentes anidados para procesamiento paralelo e independiente de diferentes tareas

"Podría parecer no tan difícil construir tu propio agente, pero hay

matices", señala el autor.

Dónde Comienzan las Verdaderas Complejidades

Cada uno de estos conceptos tiene sus propias trampas que están lejos de ser obvias a primera vista. El sistema de permisos requiere un diseño arquitectónico muy cuidadoso para evitar crear brechas en el control de seguridad. La compactación de contexto debe hacerse de manera inteligente y delicada para preservar información realmente importante y no perder detalles clave de conversaciones anteriores.

Trabajar con el protocolo MCP requiere una comprensión profunda de su especificación y todos los matices de la interacción con herramientas externas. El autor señala que incluso en 2000 líneas de código había una gran cantidad de lugares donde era necesario considerar cuidadosamente casos extremos, manejar errores de manera adecuada y elegante, y anticipar varios escenarios de falla y avería.

Qué Significa Esto para el Ecosistema de IA

Este proyecto demuestra que los asistentes de IA potentes y totalmente funcionales son bastante alcanzables para desarrolladores experimentados sin estar vinculados a un único proveedor. Un enfoque minimalista con dependencias limitadas no solo ahorra código y simplifica el mantenimiento, sino que también hace que la solución sea notablemente más confiable y comprensible. La arquitectura modular permite conectar fácilmente nuevos proveedores (Claude, Grok, modelos locales) en lugar de DeepSeek, simplemente reemplazando el cliente API y unos pocos parámetros de configuración.