リサーチ、計画、コーディング、タスク実行を行う自律型AIエージェントを、メモリ、RAG、100以上のLLMプロバイダー対応で構築できるPythonフレームワーク。
docker/docker-agent
宣言的な YAML で定義した AI エージェントを構築・実行・共有できる、MCP ツールと複数エージェント間のタスク委譲に対応した Docker 用 Go 製 CLI プラグイン。
- スター
- 4,662
- フォーク
- 553
- 未解決の Issue
- 72
- 最終コミット
- 一昨日
これは何?
Docker Agent は、コードを書かずに AI エージェントを構築するためのランタイムです。エージェントは、モデル、指示、ツールセットを指定した YAML ファイルで定義し、`docker agent run` でローカル実行できます。docker CLI プラグインとして動作するため、Docker Desktop、Homebrew、バイナリリリースのいずれからインストールしても、同じコマンドを使えます。
エージェントを、互いにタスクを委譲する専門分野別のサブエージェントからなるチームとして編成できます。ツールには、think、todo、memory などの組み込み機能に加え、ローカル、リモート、Docker ベースを問わず、あらゆる MCP サーバーを利用できます。RAG コンポーネントは BM25、埋め込み、ハイブリッド検索、リランキングに対応しています。
OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock、Mistral、xAI など複数のモデルプロバイダーに対応しており、ローカルモデルには Docker Model Runner を利用できます。エージェントの設定は、任意の OCI レジストリに push したり、そこから pull したりできます。
主な機能
- 01モデル、指示、ツールセットを指定できる宣言的な YAML エージェント定義
- 02専門分野別のサブエージェントにタスクを委譲する複数エージェントのチーム
- 03think、todo、memory の組み込みツールと、あらゆる MCP サーバーに対応
- 04BM25、埋め込み、ハイブリッド検索、リランキングに対応した RAG
- 05Docker Model Runner 経由のローカルモデルを含む、多数のモデルプロバイダーに対応
- 06エージェントのパッケージを OCI レジストリに push/pull
ユースケース
- MCP サーバー経由で Web 検索を行うリサーチアシスタントの構築
- 1 つのエージェントが調整役を担い、ほかのエージェントが専門的なサブタスクを処理するチームの作成
- 完成済みのエージェント設定を OCI レジストリ経由でチームメンバーと共有
- プライベートなワークロード向けにローカルモデルでエージェントを実行
クイックスタート
- 1
Homebrewでインストールする
brew install docker-agent - 2
少なくとも1つのモデルプロバイダーのAPIキーを設定する
export OPENAI_API_KEY=sk-... - 3
デフォルトのエージェントを実行する
docker agent run
使う前に知っておきたいこと
- ほとんどのセットアップでは、クラウドモデルプロバイダーのAPIキー、またはDocker Model Runner経由のローカルモデルが必要です。
- ツールはテレメトリのドキュメントに記載されているとおり、デフォルトで匿名の使用状況データを収集します。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- docker-agent とは?
- 宣言的な YAML で定義した AI エージェントを構築・実行・共有できる、MCP ツールと複数エージェント間のタスク委譲に対応した Docker 用 Go 製 CLI プラグイン。 Docker Agent は、コードを書かずに AI エージェントを構築するためのランタイムです。エージェントは、モデル、指示、ツールセットを指定した YAML ファイルで定義し、`docker agent run` でローカル実行できます。docker CLI プラグインとして動作するため、Docker Desktop、Homebrew、バイナリリリースのいずれからインストールしても、同じコマンドを使えます。
- docker-agent は無料で使えますか?ライセンスは?
- docker-agent は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- docker-agent は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。docker-agent の最終コミットは 2026年11月5日 です。
- docker-agent は何に使えますか?
- MCP サーバー経由で Web 検索を行うリサーチアシスタントの構築 1 つのエージェントが調整役を担い、ほかのエージェントが専門的なサブタスクを処理するチームの作成 完成済みのエージェント設定を OCI レジストリ経由でチームメンバーと共有 プライベートなワークロード向けにローカルモデルでエージェントを実行
- docker-agent のインストール方法は?
- Homebrewでインストールする: brew install docker-agent 少なくとも1つのモデルプロバイダーのAPIキーを設定する: export OPENAI_API_KEY=sk-... デフォルトのエージェントを実行する: docker agent run
- docker-agent はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/docker/docker-agent
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
英語での指示から、Claude Code、Codex、Gemini CLIなどのコーディングエージェントを品質ゲート付きで連携させるYAMLワークフローを生成する、ターミナルネイティブなCLIです。
シンプルなチャットボットからマルチエージェントシステムまで、生成AIエージェントの手法を学べる実行可能なJupyter notebookチュートリアルを50本以上収録しています。
メモリ、ツール、MCP、RAG、音声、ワークフローを備えたAIエージェントを構築するTypeScriptフレームワーク。可観測性を提供するVoltOpsコンソールも付属。
SQLiteストレージ、時間軸に沿った検索、MCP連携を備えた、LLMアプリやエージェント向けのローカル優先・セルフホスト型永続メモリエンジン。
LLMバックエンド、ツール、メモリ、RAG、ワークフローを備えたマルチエージェントAIシステムを構築するためのPython・TypeScriptフレームワーク。