Docker Agent は Docker Engineering がリリースした AI エージェント ビルダーで、シンプルな YAML ファイルを通じてインテリジェントなエージェントを作成できます。設定ではモデル（例えば openai/gpt-5-mini）を宣言し、説明と指示を提供し、ツールセットを割り当てます。各ツールセットは docker:duckduckgo のような MCP サーバーを参照できます。この宣言型アプローチにより、エージェントはバージョン管理および共有が可能になり、フレームワークは専門エージェントのチームがタスクを自動的に委任するマルチエージェント オーケストレーションをサポートします。
このリポジトリ画像は、記事の冒頭で Docker Engineering によってリリースされた AI エージェント ビルダーとして紹介された Docker Agent プロジェクトを表しています。
使い始めるには、Docker Desktop（バージョン 4.63+ ではプリインストール済み）、Homebrew（brew install docker-agent）、または GitHub からバイナリ リリースをダウンロードして ~/.docker/cli-plugins/docker-agent にシンボリックリンクを張ることで、docker-agent CLI プラグインをインストールできます。クラウド モデル用の API キーを設定したり、ローカル モデル用に Docker Model Runner を使用した後、docker agent run でデフォルト エージェントを実行し、docker agent new で対話形式でスターター構成を生成し、docker agent run agent.yaml でカスタム YAML ファイルを実行し、または docker agent run myorg/agent:tag で OCI レジストリからエージェントを直接起動できます。
このアニメーション デモは、導入セクションで説明された Docker Agent コマンドの実践的な使用法を示しており、エージェントの実行、スターター構成の生成、OCI レジストリからのデプロイが含まれます。
Docker Agent の豊富なツール エコシステムには、組み込みツールに加えてローカル、リモート、または Docker ベースの任意の MCP サーバーが含まれ、OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock、Mistral、xAI、Docker Model Runner など、AI プロバイダーに依存しない動作をします。さらに、think、todo、memory ツールなどの高度な推論機能が提供され、BM25、埋め込み、ハイブリッド検索、 reranking を使用できるプラグ可能な RAG サポートもあります。一度定義すれば、エージェントは OCI イメージとしてパッケージ化し、あらゆるレジストリにプッシュして配布および再利用できます。
隔離のため、Docker Agent はサンドボックス モードを提供し、Docker サンドボックス VM 内でエージェントを起動します。--sandbox フラグを使用すると、利用可能であればスタンドアロンの sbx CLI に委任され、そうでなければ docker sandbox CLI プラグインにフォールバックします。エージェントの作業ディレクトリは VM 内で読み書き可能としてマウントされ、構成ディレクトリとステージド キットは読み取り専用としてマウントされるため、ゲスト エイリアスが選択されたエージェントを変更することは防止されます。クラウド サンドボックスは新鮮なリモート ワークスペースを提供し、デフォルトではホストのディレクトリ、ローカル YAML、ユーザー設定、または自動キットをアップロードしません。必要なファイルやシークレットはすべてワークロード キットを通じて供給する必要があり、サンドボックス ID とクリーンアップ ヒントは終了時に stderr に出力されます。