Deepseek-agent: cómo escribir tu propio Claude Code en 2000 líneas de código

Un desarrollador de Habr ha compartido una historia llamativa: en una sola noche escribió su propio equivalente completo de Claude Code, el popular asistente de IA para terminal que se ejecuta desde la línea de comandos. En lugar de depender de la API de Anthropic, eligió DeepSeek y lo construyó todo desde cero en Node.js puro, con una herramienta minimalista pero realmente potente.

Por qué hacer una herramienta propia

Claude Code es reconocidamente potente y versátil, pero tiene un problema crítico para muchos desarrolladores: está estrechamente ligado al ecosistema de Anthropic y a su API. El desarrollador quería una funcionalidad similar, pero que trabajara con DeepSeek, un proveedor alternativo que evoluciona rápido y ofrece posibilidades interesantes para experimentar.

En vez de usar frameworks listos y bibliotecas pesadas, decidió construir todo lo necesario desde cero. Este enfoque le permitió controlar cada detalle de la implementación, evitar dependencias innecesarias y crear una solución realmente ligera y rápida que se puede modificar con facilidad según sus necesidades.

Qué salió en la práctica

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

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

No hay frameworks pesados como Express ni otras capas de abstracción que añaden código sin añadir funcionalidad. Todo está construido sobre Node.js puro, lo que hace que el código fuente sea fácil de entender, fácil de modificar y rápido de ejecutar.

Qué conceptos clave se han implementado

A pesar de lo compacto y minimalista del código, deepseek-agent implementa todos los mecanismos clave que hacen que un asistente de IA moderno sea realmente útil y seguro:

• Tool use: el agente puede llamar a funciones por su cuenta: comandos bash, operaciones con archivos (lectura, escritura, borrado) y herramientas MCP de otros sistemas
• Permissions: un sistema de gestión de permisos que permite al usuario aprobar operaciones potencialmente peligrosas antes de ejecutarlas
• Memory: el agente recuerda el contexto entre solicitudes y puede referirse a detalles de conversaciones anteriores
• Context compaction: compresión automática e inteligente del historial de diálogo a medida que crece, para ahorrar tokens y mantener su tamaño dentro de límites razonables
• Subagents: la posibilidad de lanzar agentes anidados para procesar distintas tareas de forma paralela e independiente

«Parece que no es tan difícil montar tu propio agente, pero hay

matices», señala el autor.

Dónde empiezan las dificultades reales

La implementación de cada uno de estos conceptos tiene trampas que no son nada obvias a primera vista. El sistema de permisos exige un diseño de arquitectura muy cuidadoso para no dejar agujeros en el control de seguridad. La compactación de contexto hay que hacerla con inteligencia y delicadeza, para conservar la información realmente importante y no perder detalles clave de conversaciones anteriores. Trabajar con el protocolo MCP requiere un conocimiento profundo de su especificación y de todos los matices de la interacción con herramientas externas.

El autor señala que, incluso en 2000 líneas de código, hubo una enorme cantidad de puntos donde fue necesario considerar con cuidado los casos límite, gestionar los errores de forma correcta y elegante, y prever distintos escenarios de fallo.

Qué significa para el ecosistema de la IA

Este proyecto demuestra que los asistentes de IA potentes y completos son perfectamente factibles para desarrolladores con experiencia, sin depender de un único proveedor. El enfoque minimalista de limitar las dependencias no solo ahorra código y simplifica el mantenimiento, sino que también hace que la solución sea notablemente más fiable y comprensible.

La arquitectura modular permite incorporar fácilmente nuevos proveedores (Claude, Grok, modelos locales) en lugar de DeepSeek, simplemente cambiando el cliente de la API y unos pocos parámetros de configuración.